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大数据与新媒体直接的关系
admin 2018-08-01

  了大量数据,而计算机可以轻易地对这些数据新媒体广告进行处理。采样的目的就是用最少的数据得到最多的信息。然而随着计算机技术的不断发展.人类已经可以通过各种各样的方法,以较低的成本来获得海量数据,抽样调查的意义和优势就被弱化了。面对当下的海量数据,人类的数据处理技术已经有了翻天覆地的变化,因此在数据运用与分析处理方面的方法与理念也理应与之相匹配.不断前进。
  舍恩伯格在2010年F(经济学人)上发布的长达14页的对大数据应用的前瞻性研究,文章表示:“我们需要足够的数据处理和存储能力,也需要最先进的分析技术。同时,简单廉价的数据收集方法也很重要。过去,这些问题中的任何-个都很棘手。在一个资源有限的时代,要解决这些问题需要付出很高的代价。但是现在,解决这些难题已经变得简单容易得多。曾经只有大公司才能做到的事情,现在绝大部分的公司
  都可以做到了。”大数据让公同能够实施比以往精确得多的监测,因此,也有人认为:今后再没有必要只根据小范围的数据样本进行推断了,因为现在已经有可能做到分析整个数据集。
  “社会科学是被*样本=总体’撼动得最厉害的学科。随着大数据分析取代了样本分析,社会科学不再单纯依赖于分析实证数据。抽样调查本身所带来的偏差现在已经可以被避免,我们可以收集到过去无法收集的信息,获取新的知识。提出新的观点。"①对于营销传播来说,也是如此。能够以较为低廉的成本进行数据的搜集,同时用海量数据分析代替小范围数据样本推断,这恰好符合传播平台化的数据要求,无疑给营销调研带来了全新的可能,
  2.不再执着于精确性,而是拥抱混杂性
  在阐述大数据的核心特征时,舍恩伯格提到的另-个观点就是大数据要求人们逐渐习惯这样的思维允许不精确的存在,这是一个 亮点而非缺点。因为对于“小数据”而言,最基本、最重要的要求就是减少错误,尽可能地提高精确性.否则在有限的数据信息中,即便是细微的错误也会被放大。甚至影响整个结果的准确性。所以在抽样调查时代的各个学科领城,人们一直致力于优化测量的工具,以期获得更加准确的数据结果。传统的样本分析师们--直研究的是如何避免错误的出现,在收集样本的时候会用一整套的策略来降低错误发生的概率;在结果公布之前,会测试样本是否存在潜在的系统性偏...这样的人力和物力的投人让抽样调查理念之下的数据研究耗费巨
大数据技术强调的相关关系可以帮助人们捕捉现在,预测未来。以往的数据研究方法中,通常是研究人员有了想法,然后进行假设,之后用数据来验证这种假设,测试这种想法的可行性。然而大数据使人们理解世界不再需要建立在假设的基础上,用数据驱动的关于大数据的相关关系分析法取代了基于假想的易出错的方法。大数据的相关关系分析更加准确、更快速,而且不容易受到偏见的影响。所以,相关关系分析法基础上的预测成为大数据的核心。
  在这里我们看到,大数据技术在“預测”上可以发挥巨大的作用,这对于营销传播来说无疑有着极大的吸引力一我们可 以更准确地进行需求的预测。然而,在这个过程中我们也看到,大数据强调“是什么”而不是“为什么”,这正如在互联网上,一切交由数据说话,点击就成了决定-切的指针,所有互联网媒体或机构都以点击为依据,以大多数数据为依据,去构建内容.生成产品.吸引关注,而不再思考背后的原因。对于传播平台上具备短平快特征的虚拟信息产品而言.这种方式是奏效的。但是在现实生话中。这种方式却不适合照搬全抄。诚然,这种相关关系和预测能够有效地帮助生产者去生产适销对路的产品,然而非信息产品的生产与销售是需要周期的,如果不考虑原因,只看到数据的引导,不加以判断,只盲目遵从数据的指引,那么很可能就要不断调整自己的生产方向,而这显然是现实中不可能完成的任务。所以,对于营销传播来说,我们需要了解“是什么”,同时也不能放弃追问“为什么”
正如上文所述,新媒体机构在每天的正常运营中会诞生大量的数据,这些数据既包括结构化数据也包括非结构化数据。这些数据也成为新媒体机构的重要资产。例如,谷歌.Facebook,亚马逊这三家互联网巨头,积累了不同的数据资产。谷歌为全世界的公开网页建立了最为庞大的索引数据库;Facebook拥有的社交网络,使其积累了全世界最为庞大的人际关系数据库;亚马逊网站上沉淀了大量的商品信息,使其成为互联网.上最为庞大的商品数据库。不同的数据资产,决定它们不同的战略选择和商业模式。苏高在书中评论道:“拥有独- - 无二一的数据资产的公司。将会获得难以置信的发展速度,发展出令人叹为观止的商业模式。事实上,它们具备了颠覆.冲击其他行业的压倒性优势。上述三家互联网巨头甚至要比IBM,微软等传统的科技巨头更了解用户需要什么,并可以引领产业的发展方向.”
  在表1-3中,我们对目前的几家典型新媒体机构每天所产生的数据量进行了展示,从这张表格中我们也能看出,这些媒体机构与用户之间的所有互动本质,上都是数据。当我们每个人在使用媒体时,所有行为都会留下痕迹,包括我们的每- -次选择、每一个点击、每一-句评论.每- -次E传*.这些痕迹都可以利用技术手段转化为数据被记录下来。从这些数据中.新媒体可以解读出关于我们的各种各样的信息,猜测我们的年龄、性别受教育程度.所在地。分析我们的兴趣与爱好、潜在与显在需求.消费能力等。根据这些信息媒体机构可以对自身的内容、产品、用户服务,营销手段进行相应的调整.从而更加贴近受众的需求,更好地提升盈利能力;也可以根据这些数据形成新的信息产品,提供给相关的使用者。
  播环境.新媒体渠道和需求的数据服务机构开始出现。事实上,为了更好地测量,评估优化媒体传播效果.数据服务机构-直是媒体产 业链中的重要- -环。在传统媒体占主体的传播环境中,以CSM,CTR.赛立信等为代表的数据监测与服务机构发挥了极为重要的“第三方”作用。
  所以,当以互联网为代表的新媒体形式日渐成熟,信息传播的方式和方法都发生巨大变化之后,新型的数据服务需求出现,这-市场也逐步成长、成熟。 在这个过程中,一批专业性较强的数据服务机构开始出现。例如,尼尔森网联的成长伊始是一- 家
  新媒体推广服务于数字电视运营的收视数据提供商,可以从机顶盒回传的海量数据里,提供百万户级普查以及万户级的海量样本收视行为测量。艾瑞网是中国较早成立的一-家专注于互联网受众研究的咨询机构,目前拥有基于超过20万中国网民样本的网络行为监测数据.覆盖3,000多家网站和1,000多个软件,并且将自身的业务延展到电子商务、移动互联网、网络游戏.网络广告.网络营销等行业中,为互联网中管理营销及市场运营人士提供丰富的产业数据。在国外,创立于2008年的Gnip是Twitter的第- -家数据收集合作伙伴.该公间的服务可以收集Twitter用户公开发布的推文,将它们编译成可利用的数据集,然后提供给全球各地的企业用户使用,这些数据有时会被用于搜索,有时则是企业制定广告策略时的依据。
  (三)新型广告营销机构出现
  当新媒体技术改变了整个传播环境和媒体环境,催生了新的媒体类型,构建了新的媒体传播秩序之后.基于新媒体的营销传播需求也自然会出现。此时,一方面传统的广告营销机构在业务层面会出现新的调整和拓展;另一方面,新媒体的产业链条中也会诞生新型的广告营销机构;而且.基于媒体传播的广告营销产业也会发生巨大的变化,实时竞价广告技术(Real Time Bidding简称RTB)及其生态系统的出现与成熟就是典型代表。
  在表1-3中,我们列出了部分较为典型的新型广告营销机构代表。例如,2006 年年底成立的秒针系统(Miao Zhen Systems)是中国领先的第三方大数据营销技术公司,公司全称北京秒针信息咨询有限公司,是一家应用云计算,云存储和人工智能技术对数字化广告进行评估的创新型企业,也是中国第- - 家以目标受众为核心的数字广告效果评估企业。公司日均处理数据超过3TB,拥有日均处理1,000亿广告请求的数据处理能力,累计存储,处理数据超过3PB,
  网络公关平台、电子商务平台和社交网络平台,为品牌主和代理公同提供数字营销解决方案.包括品牌推广。口碑营销和在线销售等一系列产品和服务。2015年1月13日,易传媒集团宣布,阿里巴巴集团将战略投资并控股易传媒。未来.易传媒仍保持独立运营.与阿里巴巴集团旗下的营销推广平台阿里妈妈一起,推动数字营销程序化在中国的发展.并逐步实现大数据营销能力的普及化。
  亿赞普集团成立于2008年,是全球领先的互联网跨境贸易及大数据应用公同,是我国唯一在海外(89个国家和地区)部署有大数据平台的公司,其云媒体平台覆盖中国5亿多互联网用户和5,000万3G移动用户,与国内外运营商合作,完成了数十个国家的覆盖,每天处理的数据流量超过100T。
  聚胜万合(MediaV)创建于2009年初,是一-家从事精准营销及数字营销的专业广告技术和服务机构。已经投人商业应用的互联网广告平台AdViva,集成了广告资源管理、广告投放控制、广告效果分析、网页效果分析等互联网营销及广告作业功能。并与搜索关键词营销工具、电子商务处理平台。文本及语义分析T具、消费者研究T具等多种主流业务平台整合,成为广告主、广告公司进行高效互联网广告管理的支持平台。每天AdViva都在对超过4万个在线电子商务订单提供全程营销观测和效果优化计算,对超过100万次网上营销行为提供全程观测和标识,对新媒体渠道超过1亿次网络广告曝光提供定向判断决策。
 

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