現今行動上網已經涵蓋超過80%的上網用戶,數以萬計的行為資料透過數位裝置分秒都在發生,利用AI做海量的數據分析,已成為廣告科技必須掌握的關鍵武器,誰越能清楚地描繪出消費者的輪廓,品牌越能精準地展開行銷活動。不過,數據搜集的渠道繁雜,散落的資料該如何整合應用?數據搜集的量體沒有邊際,累積龐雜的資料庫後該如何活躍運作呢?

ViAD數據引擎

資料庫不是冷凍庫,活躍的數據引擎驅動飛輪,AI優化再升級!

ViAD打造獨家數據引擎: ViAD Data Engine ,從個人化識別鎖定目標受眾,並根據行動用戶當下的瀏覽行為比對分析,最後根據實際的廣告表現進行追縱,串連起完整的數據軌跡。驅動品牌的數據飛輪,不僅藉由AI進行數據搜集,更透過機器學習將數據持續地自主優化。以下介紹 ViAD Data Engine 透過AI技術發展出的兩大資料庫。

以人為本,廣告要「投」其所好

ViAD Data Engine 擁有1,800萬以上的用戶,從個人化識別(如:性別、年齡)、裝置、環境以及獨家的行動足跡、消費內容、興趣喜好來鎖定目標受眾,目前累績超過400種興趣標籤,囊括食衣住行育樂。舉例來說,客戶希望找到對財金經融有興趣的對象,我們可以提供符合客戶廣告投遞的標籤組合,像是投資理財、金融服務、證券、投信等,來協助客戶擴大觸及潛在受眾。

藉「情境」作媒人,才不會亂點鴛鴦譜!

ViAD Data Engine 內容資料庫每日針對40萬篇以上的文章進行深度語意分析,彙整出18大類的關鍵字詞,找對關鍵字就像幫品牌牽一條紅線,媒合目標受眾當下瀏覽的文章內容,投放與之高度興趣相關的廣告。有別於直接找「人」,而是關注「人在做什麼」,從消費者行為出發,讓廣告符合實際的使用情境,增加品牌與受眾「配對成功」的機會!

而 ViAD Data Engine 就是透過兩大資料庫的串連,來驅動數據飛輪,讓數據交互學習再優化。舉例來說,當我們將廣告透過內文比對分析曝光在合適的文章上引發使用者互動,使用者便可以被貼上標籤,成為品牌的目標受眾,後續執行再行銷,藉此加速累積新標籤、也幫助品牌擴大找出潛在的投放標的。

前線追蹤觀看進度,數據飛輪再放大

最後,除了資料庫串連,ViAD Data Engine更追蹤受眾的觀看時間來進行數據優化。影音廣告與圖像式廣告之間最大差異就是:受眾到底看了多久?而這也是ViAD為何積極關注使用者瀏覽行為的原因!

30秒是目前影音廣告普遍曝光的秒數,ViAD透過獨家數據系統,將影音廣告的觀看劃分出完整觀看30秒者(有興趣族群)、觀看8秒以上未達30秒者(高潛力族群)及觀看未達8秒者(低關注族群),依據受眾實際的觀看表現再進行標籤優化和投遞策略的調配。

ViAD的數據應用由個人化識別的「受眾輪廓」,以及實際瀏覽行為的「情境分析」,透過兩端資料庫比對分析,建立出數據飛輪的加乘效果,讓數據不再侷限於「量」的迷思,而是真的驅動起來,更靈活的發揮數據價值,在快速演進的廣告科技中,協助放大品牌效益的影音廣告投放策略。