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编辑导语：有时候我们在一个APP上搜索相关商品，然后打开另一个APP，发现它先搜索相关商品再推送。我们可能会对此感到惊讶。它怎么知道我要买这个产品？换句话说，这个广告怎么和我匹配？相信很多人对此都有疑问。本文着重于此，推荐感兴趣的伙伴阅读。

你可能有过这样的经历3354。你在微信里跟朋友提到今年打算买车，然后就会看到哔哩哔哩车展的广告。朋友给你推荐了乐吧作为减脂早餐。因为热量很低，所以你去百度了一下下面的公交车。然后你打开淘宝，发现首页有个乐吧。你刚交房，准备装修。你收到了一份Tik Tok地板的广告。

为什么能看到这些广告？这些广告怎么配你？本期我们来谈谈互联网广告的匹配逻辑。

1.传统行业如何做广告？我开了一家烤鸭店。为了快速提高人气，我在地铁站买了灯箱广告，雇人发传单，在扬子晚报买了半栏广告。开业不到一周，就来了1000个顾客。

那么问题来了——。这1000个客户中有哪些是自然流量？广告带来的流量有哪些？

——的自然流量意味着顾客来到我的店，并没有看到广告，仅仅是因为我的店的位置正好在他们日常的通勤路线上；有多少顾客是因为看到广告才来我店里的？广告，报纸广告，传单，每个广告渠道给我带来了多少客户？这些顾客中有多少人最后买了烤鸭？

对于一个广告主来说，我花了——，自然知道钱花在哪里了。想知道每个广告渠道给我带来了多少流量，留存，转化。

“这个渠道给店铺带来了多少新客户？这些新客户中有多少会成为回头客？他们最后买了几只烤鸭？如果一个渠道带来了大量的新客户，但是基本没有回头客，购买量很小，这个渠道是在刷数据吗？”

简而言之，我需要了解每个广告渠道的投入产出比，并据此调整运营策略。

在传统媒体时代，广告主的这种诉求很难实现，因为很难收集客户数据。要统计每个广告渠道的投放效果，每个顾客都要登记进店原因，后续顾客的进店购买行为都要和这个渠道绑定。这项数据收集工作花费很大。

那么互联网的出现会改善这种情况吗？

二。早期互联网广告1994年10月27日，第一个网络互联网广告上线。ATT(美国电话电报公司)在《连线》杂志的网站上放置了横幅广告。用户点击这个横幅，他们将进入ATT的登录页面。

第一个网络广告，1994年

那时候互联网还是个新生事物，用户对互联网上的一切都觉得特别新鲜。所以当时这个不起眼的广告点击率达到了44%，也就是说将近一半的用户会点击这个广告。现在大部分平台的banner广告点击率不到1%，44%的点击率更是神话。

当时的互联网广告照搬传统媒体的思维模式和运营逻辑，根据展示布局和时段计算每次成本(CPT)。ATT横幅在网站上保留3个月，费用为3万美元。这种模式只是把线下的广告复制到线上，很快就出现了问题。

首先，用户对互联网的好奇心在下降，而不是每一个模块都去点击，这样会导致点击率下降。我以前在你网站首页放个横幅，一周能给我带来5万的访问量，现在只有1万。按时间收费当然不合理，应该按实际流量(CPC，每次点击成本)收费。比如，一次点击花费50美分，你带来了1000次点击，广告费就是500。

但这种以点击量为计费标准的方式还是存在一些不足。为了赚取更多的广告费，网站会把页面做得“五颜六色”来吸引用户点击，甚至出现了特别激进的广告方式———— pop-box。

1997年，弹匣广告出现。

用户一进入页面，就会出现一个弹出框，向用户显示广告。Box在整个页面中级别最高，最能得到用户的关注。更有甚者，故意做子弹盒的关闭按钮特别难，用户不小心点进去了，这样就算点进去了，也能多收一笔钱。但这种损害用户体验来提高点击率的广告方案，就是杀鸡取卵。

从广告主的角度来说，强迫用户观看和点击广告是被动接受，不会形成转化。比如网站通过强制手段给广告主带来了10000的访问量，但产生的订单量可能是0。

广告主希望自己的广告能够精准地推送给目标用户，这样转化率更高。

比如我是一家奶粉公司。数据显示，孩子出生后喝的第一口奶，往往决定了他以后接受的奶粉品牌。之后更换奶粉品牌的概率只有10-20%。因此，孩子出生前1-2个月的营销非常重要。

所以我希望我的奶粉广告只投放给离预产期1-2个月的孕妇，这样转化效果会更好。那么如何向孕妇推送奶粉的广告呢？

第三，用户导向。我们可以在母婴杂志和网站上做广告，因为这些平台的用户主要是孕妇。我们也可以购买搜索关键词广告，比如“宝宝”、“奶粉”、“坐月子”。搜索这些关键词的用户很可能是孕妇。

但是这个定位还是有很大的误差。有些单身男性可能只是搜索这些关键词，并不是奶粉的目标用户。为了实现真正的精准定位，我们必须从用户那里收集足够多的数据，然后分析用户的精准特征。

在互联网诞生之前，企业和消费者无法建立紧密的联系。企业很难直接了解消费者的个性化需求，只能依靠抽样调查和深入访谈收集狭窄的统计数据来概括市场需求。

用户被定义为同质大众，流水线生产的无差别商品被分配给无差别大众。比如办公软件，绝大多数用户只能使用不到10%的功能，但商家不得不标准化生产，以满足所有用户的需求。

Office 1995

但大众并非无法区分。他们是血肉之躯，每个人都有各自的诉求。用户需要的是个性化的服务，而不是程序化、标准化的产品。当然，商家知道每个用户的诉求是不一样的，但如果要满足每个用户的个性化需求，商家必须将复杂、离散的数据与个体受众作为一个单元进行整合。显然，商家没有能力收集和了解数亿受众用户的兴趣和行为偏好。

互联网的出现使得收集和分析所有的用户数据成为可能。电视广告的效果很难衡量，因为你不知道有多少用户实际看了，或者一到就上厕所喝水。但是对于流媒体广告，平台可以知道每个用户完整的看了哪些广告，中间跳过了哪些广告，什么时候跳过的。

某奢侈品品牌在某平台做广告，明确表示我的目标用户是高收入人群。你在你的平台里找到那些高收入用户，把广告推给他们。

平台如何获得用户的收益？非政府部门不得收集客户的纳税记录和银行存款。直接查肯定是不行的。你可以通过一些相关数据做一个横向的判断。

例如，收集用户从晚上11点到早上6点的地理位置。这些时间点的位置理论上就是用户的家庭住址。根据外部数据的匹配(链家、安居客等。)，就可以得出小区的平均单价，进而预测这个用户的收入水平。当然，这里的匹配会有误差。比如这个用户可能只是小区的租客，或者小区的门卫。需要更多的数据来提高用户定位的准确性。

四。用户ID商家在收集用户数据时，需要给用户一个ID，并将数据与用户关联起来。

比如用户在宜家购物，店家会在价码上区分会员和非会员的差距，诱导用户注册成为宜家的会员。成为我的会员，我会给你分配一个代码，比如9527，9527就是你的ID。根据9527可以查到你的联系方式，邮寄地址，购物记录，包括每次购买的商品，时间，金额。通过这些数据，宜家可以判断你的价值，计算出你可能购买的商品和时间。

但是，这些数据属于企业内部数据，也称为第一方数据。要精准定位用户，需要整合多个平台的信息。

比如你在社交媒体上的发言，电商平台上的购物记录。你在微博里发帖：“五一假期要到了，想去云南自驾游”，在小红书里看了很多去云南自驾游的攻略。可以看出，您对五一去云南自驾游有很高的期望，应该会向您推荐云南旅游相关服务。

那么问题又来了。我的微博ID是“王M正”，小红书ID是“金州大乌鸦”。我怎么知道这两个不同平台的id其实是同一个人？

需要有唯一的跨平台用户标识。数据匹配就是采集同一个用户在多个平台上的客户识别码，通过打通这些客户识别码来拆分数据。把你在网络不同平台上的行为串联起来，要知道这些事情都是一个人做的。

很难准确匹配客户识别码。首先，当前的客户识别码基于不同的系统(终端、浏览器、路由器、操作系统等)。).

其次，客户识别码在同一系统中不唯一。比如你可能有多个微博账号，多个微信号。哪怕你只有一个微信号，你也可以有无数个openid(openid是用户在微信微信官方账号/小程序中的身份)。微信号是用户在微信中的全球唯一标识，微信不提供获取用户微信号的方法。

Openid只是特定微信官方账号/小程序下用户的唯一标识。

常用的连接方式是手机号，因为基本上每个app都需要一个手机号来完成注册。

通过手机号可以访问不同平台的用户数据。举个例子，我在iPad上看nba比赛，所以你用手机打开某个电商平台，就能看到某款篮球鞋的优惠券。因为你在两个平台上都绑定了你的手机号。手机号码是非常敏感的隐私信息，具有很高的风险。

当然，我们也可以根据设备给用户贴标签，比如Android的imei，iOS的idfa。这样我们就默认了同一个设备的用户是同一个人。

有的广告主直接把目标用户的设备号信息提供给媒体平台。媒体平台会看这些用户中哪些在自己的平台上，并进行匹配，然后将广告推送给这部分重叠的用户。

从iOS 14.5开始，苹果更加注重对用户隐私权的保护。将IDFA的授权从系统层面升级到app层面，也就是说以前所有app只能获得一次IDFA，而现在每个app都要自己授权才能获得IDFA。当你的应用程序想要访问苹果的IDFA时，会有一个弹出框提示是否允许应用程序跟踪。

中国广告协会牵头很多互联网公司，在广告上做了一套CAID(中国匿名化ID)。原理是app收集一些非用户隐私的设备参数，上报给服务器生成一个CAID，代替IDFA作为设备的唯一标识。但是这些访问CAID sdk的应用都收到了苹果的官方邮件，明确拒绝CAID。如果不删除CAID，应用程序将从货架上移除。

大老板在看着你

无论是IDFA还是CAID，或者未来的其他任何技术，其目的都是整合用户在不同平台上的独立信息流，你看了什么书，你和朋友聊了什么，你看了什么电影。把你在网络上的所有行为整合关联起来，有点类似于1984年“大哥”的角色。

我想起电影《少数派报告》，里面描述了在未来社会，监控系统可以预测罪犯的犯罪企图。在你犯罪之前抓住你，这叫“犯罪预防”侦查。我以为这个假设不现实，但未来可能已经来了。

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