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DMP的人群畫像功能,究竟應(yīng)該怎么用?
2020-09-14 14:28:13

用好DMP的畫像功能,不僅僅只是靠工具,還要掌握方法。

最近跟一些甲方朋友們聊品牌廣告的投放,對DMP又起了興趣。DMP,我在很多場合都說,它跟CDP很不同,在廣告投放領(lǐng)域,DMP不可或缺,具有支配性的數(shù)據(jù)地位。

另一方面,DMP也被認(rèn)為是一個數(shù)據(jù)分析工具,一個給人很fancy感覺的數(shù)據(jù)分析工具。

因?yàn)樗芙o你的廣告受眾做畫像。

畫像功能,給人的趕腳實(shí)在是太好了,就像一個神奇的透視儀器,把藏在黑箱里面看不到的東西,都一覽無余。

畢竟,我們此前從來沒有任何一個直截了當(dāng)?shù)墓ぞ?,能夠告訴我們,看到你的廣告、點(diǎn)擊你的廣告的,都是什么樣的人,都有什么喜好。想想就覺得美。

唉,但現(xiàn)實(shí)總是骨感。

當(dāng)你真的使用了這個工具,就會發(fā)現(xiàn),似乎它并沒有想象中那么美好。

不美好的,在于兩點(diǎn)。一方面,是DMP有長處,也有短板,它和我們想象中的并不一樣。另一方面,我們也未必會使用這個工具,讓它發(fā)揮應(yīng)有的價(jià)值。

這篇文章,我來聊聊DMP的人群畫像功能,究竟應(yīng)該怎么用。畢竟工具好不好,這個是客觀難以短期改變的,我們至少能改變我們的技能。

一、光有個畫像,沒啥用呀

關(guān)于DMP的畫像到底有沒有用,有很多爭論。反對者的主要聲音是,DMP中的人群畫像普遍非?!按种Υ笕~”,并且準(zhǔn)確性也欠佳。不僅如此,往往給出的畫像跟常識并沒有很大區(qū)別。

DMP的畫像能力,體現(xiàn)了DMP的制作水準(zhǔn)。一個不太好的DMP,人群畫像中的屬性如同上面所說的“粗枝大葉”,是非常泛泛而談的。

例如,看見不少DMP中,對人的描述,是“白領(lǐng)麗人”或是“職場精英”或是“家庭主婦”,這種標(biāo)簽屬性是很模糊的。

除此之外,還能夠給出人群的性別年齡等人口信息、地理位置,以及人群常用的app或網(wǎng)站,再加上一些感興趣的事物,通常是喜歡看什么節(jié)目,或是大概對什么商品感興趣,就構(gòu)成了幾乎所有的DMP內(nèi)人的屬性數(shù)據(jù)。

但這些DMP,特別是廣告主“自建”的DMP,由于它們不具備大型電商平臺或者大社交媒體平臺的一手?jǐn)?shù)據(jù)積累,因此,除了人口信息地理位置這樣的較為靜態(tài)的數(shù)據(jù)之外,動態(tài)數(shù)據(jù)(感興趣的事物或商品等數(shù)據(jù)),是很難真正知道它們是否準(zhǔn)確的。 

例如,下面這樣的商品數(shù)據(jù),基本上只有電商平臺給出的DMP才比較有意義。

屬性數(shù)據(jù)匱乏,其實(shí)是讓廣告主用不好DMP的一個很重要的原因。

因此,當(dāng)一次廣告投放之后,廣告主自己的DMP給出的數(shù)據(jù)是類似于下圖的樣子,并且要從這些數(shù)據(jù)中得出有價(jià)值的“insight”,實(shí)在是太難了。

點(diǎn)擊上圖可查看大圖


上圖的DMP所展示的人群,是我的讀者的畫像,在職業(yè)分布(第二行右邊的圖表)中排名第一是IT,排名第二的是營銷公關(guān),這個還make sense,但并沒有什么幫助,因?yàn)樗褪钦f明了一個我們都知道的情況罷了。但在興趣分布這一項(xiàng),則相當(dāng)匪夷所思,例如,第二大興趣是“美容美體”——難道,我的讀者都是步入中年,需要考慮優(yōu)化自己的顏值了?而這個興趣,又意味著我要對美容美體感興趣的人投放我的廣告嗎?

所以,DMP看起來很fancy,想要用起來,其實(shí)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不像我們想象中那么神奇美好。 

那么,我們需要怎么做?

二、用TGI,只是走出地下室的第一步

朋友們會說,上面的報(bào)告,應(yīng)該給出TGI數(shù)據(jù)才能用。

好想法,說明已經(jīng)是有經(jīng)驗(yàn)的讀者了。但光TGI還遠(yuǎn)不足以解決問題。

所謂TGI,是比較當(dāng)前人群和普通人群在不同屬性上差異大小的一種度量衡。類似于控制組與曝光組的概念,普通人群,也就是俗稱的普羅大眾,就是控制組,而DMP中選定的人群,則是曝光組。二者的差異用TGI來表示。

比如,上面的例子中,假如我的讀者的職業(yè)為IT的人的TGI是1.8,那么意思是我的讀者中的IT職業(yè)者的比例,比普羅大眾中的IT職業(yè)者的比例高1.8倍。

不過,很多地方把TGI的倍數(shù),乘以100進(jìn)行計(jì)算。上面的例子中,IT職業(yè)的對比,我的讀者人群對比普通人群,TGI應(yīng)該是180。所以你可能看到有TGI不同的表示方式,乘以100的應(yīng)該是更標(biāo)準(zhǔn)的方法,但二者都不算錯。

  1. GI:即Target Group Index(目標(biāo)群體指數(shù))

  2. TGI指數(shù)= [目標(biāo)群體中具有某一特征的群體所占比例/總體中具有相同特征的群體所占比例]*標(biāo)準(zhǔn)數(shù)100。

所以,上面關(guān)于我的讀者的畫像的例子,要是加入了TGI就會有不同的解讀。例如,在興趣中,我們發(fā)現(xiàn)排名第二的興趣是美容美體,但是,跟普通人群的TGI相比,這個TGI如果是0.3(或者用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)100乘了之后,是30),那就說明雖然美容美體是第二大興趣,但是相比普通人的感興趣程度,那可差了遠(yuǎn)了。 

于是,如果沒有TGI數(shù)據(jù),營銷策略肯定是要投廣告給美容美體人群的。但沒想到,追蹤了TGI數(shù)據(jù)后,卻顯示美容美體人群反而更多是普通人,所以這個廣告的策略恰恰得反過來,不能這么投給美容美體人群,這些人并不是目標(biāo)人群。

這就是DMP的一個陷阱,特征比例強(qiáng)的某個屬性,并不能直接得出要投放廣告給他們的結(jié)論。這個道理其實(shí)很容易理解:宋星的讀者都喜歡美容美體,但喜歡美容美體的人卻并不一定都是宋星的讀者。你投廣告選擇美容美體很容易大大滴浪費(fèi)錢。 

所以,TGI是DMP畫像的一個必須有的指標(biāo),如果不能提供TGI,這個DMP的畫像基本上可以認(rèn)為啥用也沒有。 

如果選定人群的某個屬性排名很靠前,且TGI相比普通人群非常高,那么得出對這群人進(jìn)行投放的結(jié)論,才說得過去。 

這說明TGI很有用。 

但TGI雖然有用,卻只是給出了一點(diǎn)點(diǎn)基礎(chǔ)性的數(shù)據(jù),可以給我們一些洞察,但離“勝利”其實(shí)還差得遠(yuǎn)。例如,如果我們看到下面的數(shù)據(jù),我們會發(fā)現(xiàn),即使加入了TGI,世界仍然“很不美好”。

上圖展現(xiàn)了“畫像數(shù)據(jù)”的某個維度,即廣告覆蓋人群的app使用情況。遺憾的是,這些TGI數(shù)據(jù)并不非常顯著,似乎只有右數(shù)第二個app是大家“嫌棄”的,因此廣告主能得出的結(jié)論,最多就是不要在這個app上投放廣告,僅此而已。這樣的結(jié)論,等于沒有結(jié)論。

這說明TGI并不總是能幫到我們。

三、對比,是使用畫像的基本方法

既然只靠TGI無法幫助到我們,因此,我們需要在TGI的基礎(chǔ)上用到更多的方法。無論多么fancy的數(shù)據(jù)工具,利用這些工具的時候,都必然會遵循一些一點(diǎn)也不fancy的基本方法。

這些基本方法中最重要的兩個,一個是細(xì)分,一個是對比。

事實(shí)上做細(xì)分,也就是為了對比。

使用DMP的畫像功能,必須要做細(xì)分,才有價(jià)值。

而所有DMP常用細(xì)分中最重要的細(xì)分,是按照“行為”所做的細(xì)分。 

所謂行為,對于廣告投放的受眾而言,有三大類:曝光、點(diǎn)擊、流量行為。 

所謂流量行為,是指廣告投放出去引來流量之后,這些流量在落地之后(進(jìn)入網(wǎng)站、H5或是app等)的行為——瀏覽、點(diǎn)擊、轉(zhuǎn)化等等。

現(xiàn)在我們看一個例子:

一次投放,有100萬個曝光,1萬個點(diǎn)擊,5000個網(wǎng)站上的訪問,100個提交自己的購買意向。

這實(shí)際上就天然帶來了四個人群。而四個人群,是父集(曝光人群)、子集(點(diǎn)擊人群)、孫集(訪問人群)、重孫集(意向人群)的關(guān)系。

這四個人群的畫像應(yīng)該作對比。比如,下面的數(shù)據(jù)。

有意向的人群和曝光人群,有比較大的差異,凸顯在意向人群的年齡普遍高于30歲。這對于投放來說,是重要的指導(dǎo)線索。

又如下面的數(shù)據(jù)。

意向人群TGI最顯著的是淘寶和支付寶,而曝光人群則更喜歡抖音。這,也能給我們很多insight。

有了這些細(xì)分的對比數(shù)據(jù),投放策略應(yīng)該怎么定,就比不做細(xì)分的時候,要清晰多了。

四、哪些是我們常用的畫像人群對比項(xiàng)目

所以對比很重要。

下面是利用DMP畫像數(shù)據(jù)時,常用的細(xì)分人群對比項(xiàng)目:

  1. Demographics數(shù)據(jù)(后面簡稱Demo)

    1. (1)性別、年齡

    2. (2)地域,尤其是城市分布

    3. (3)一二線城市 和 三四線城市的 demo TGI有沒有差異

    4. (4)地理位置——是否有在城市的繁華(貴)的地區(qū)活動(不僅僅只是城市)

  2. 細(xì)分行為的人群分組對比

    1. (1)曝光人群的demo vs 點(diǎn)擊人群的demo

    2. (2)不同曝光頻次的人的demo 對比

    3. (3)不同點(diǎn)擊頻次的人的demo 對比

    4. (4)點(diǎn)擊人群和對我們商品感興趣人群的demo對比

    5. (5)投放人群 vs 購買人群:利用電商平臺DMP如品牌數(shù)據(jù)銀行數(shù)據(jù)(可能有樣本的偏差,但聊勝于無)

  3. 興趣數(shù)據(jù)和細(xì)分人群的興趣數(shù)據(jù)

    1. (1)曝光人群興趣數(shù)據(jù) TGI

    2. (2)點(diǎn)擊人群興趣數(shù)據(jù) TGI

    3. (3)一二線城市 和 三四線城市的 興趣TGI

    4. 興趣數(shù)據(jù)包括

    5. (1)平時使用app的差異:不僅僅是app本身,還有使用時間的差異

    6. (2)其他購物上的差異(電商提供)

    7. (3)DMP中的標(biāo)簽(但不能確定是否準(zhǔn)確度高)

    8. (4)運(yùn)營商可能能提供的數(shù)據(jù)

  4. 不同商品之間的差異對比

    1. (1)Demo角度的差異:曝光人群、點(diǎn)擊人群、轉(zhuǎn)化人群

    2. (2)興趣角度的差異:曝光人群、點(diǎn)擊人群、轉(zhuǎn)化人群

五、最后看一個經(jīng)典案例

下圖是阿里巴巴的品牌數(shù)據(jù)銀行的一個campaign投放之后的簡明扼要的畫像。廣告主是某母嬰產(chǎn)品廣告主,而對照人群,則是阿里提供的所有買母嬰產(chǎn)品的人的數(shù)據(jù)。

你能從中看到什么有意思的東西?注意,下圖中靠上面的兩個圖表,其實(shí)就是TGI,不過不是標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算方法,因?yàn)闃?biāo)準(zhǔn)計(jì)算是用的除法,而這里的計(jì)算,運(yùn)用了減法的絕對值(靠下面的圖表中的每個屬性的兩個柱子的值相減,就是靠上面的圖表中的柱子的值)。不知道為什么用了減法,而不是TGI的標(biāo)準(zhǔn)算法,或許,是為了更直觀吧。

-END-


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6. 傳播封建迷信,主要表現(xiàn)為:
    1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運(yùn)、使用迷信方式治病;
    2)求推薦算命看相大師;
    3)針對具體風(fēng)水等問題進(jìn)行求助或咨詢;
    4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過占卜方法問婚姻、前程、運(yùn)勢,東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;


7. 文章標(biāo)題黨,主要表現(xiàn)為:
    1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶;
    2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實(shí)或者原意扭曲;
    3)使用夸張標(biāo)題,內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。


8.「飯圈」亂象行為,主要表現(xiàn)為:
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    2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
    3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
    4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
    5)通過「蹭熱點(diǎn)」、制造話題等形式干擾輿論,影響傳播秩序


9. 其他危害行為或內(nèi)容,主要表現(xiàn)為:
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    3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的;
    4)法律、行政法規(guī)禁止,或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。


二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報(bào)兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
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