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用好DMP的畫(huà)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(duì)DMP又起了興趣。DMP，我在很多場(chǎng)合都說(shuō)，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(gè)數(shù)據(jù)分析工具，一個(gè)給人很fancy感覺(jué)的數(shù)據(jù)分析工具。
因?yàn)樗芙o你的廣告受眾做畫(huà)像。
畫(huà)像功能，給人的趕腳實(shí)在是太好了，就像一個(gè)神奇的透視儀器，把藏在黑箱里面看不到的東西，都一覽無(wú)余。
畢竟，我們此前從來(lái)沒(méi)有任何一個(gè)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(jué)得美。
唉，但現(xiàn)實(shí)總是骨感。
當(dāng)你真的使用了這個(gè)工具，就會(huì)發(fā)現(xiàn)，似乎它并沒(méi)有想象中那么美好。
不美好的，在于兩點(diǎn)。一方面，是DMP有長(zhǎng)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(huì)使用這個(gè)工具，讓它發(fā)揮應(yīng)有的價(jià)值。
這篇文章，我來(lái)聊聊DMP的人群畫(huà)像功能，究竟應(yīng)該怎么用。畢竟工具好不好，這個(gè)是客觀難以短期改變的，我們至少能改變我們的技能。
關(guān)于DMP的畫(huà)像到底有沒(méi)有用，有很多爭(zhēng)論。反對(duì)者的主要聲音是，DMP中的人群畫(huà)像普遍非常“粗枝大葉”，并且準(zhǔn)確性也欠佳。不僅如此，往往給出的畫(huà)像跟常識(shí)并沒(méi)有很大區(qū)別。
DMP的畫(huà)像能力，體現(xiàn)了DMP的制作水準(zhǔn)。一個(gè)不太好的DMP，人群畫(huà)像中的屬性如同上面所說(shuō)的“粗枝大葉”，是非常泛泛而談的。
例如，看見(jiàn)不少DMP中，對(duì)人的描述，是“白領(lǐng)麗人”或是“職場(chǎng)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(duì)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(tái)或者大社交媒體平臺(tái)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(dòng)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(tái)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(gè)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(huà)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(yíng)銷公關(guān)，這個(gè)還make sense，但并沒(méi)有什么幫助，因?yàn)樗褪钦f(shuō)明了一個(gè)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(gè)興趣，又意味著我要對(duì)美容美體感興趣的人投放我的廣告嗎？
所以，DMP看起來(lái)很fancy，想要用起來(lái)，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？
朋友們會(huì)說(shuō)，上面的報(bào)告，應(yīng)該給出TGI數(shù)據(jù)才能用。
好想法，說(shuō)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(wèn)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(lái)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(guò)，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(duì)比，我的讀者人群對(duì)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(cuò)。
GI：即Target Group Index（目標(biāo)群體指數(shù)）
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(huà)像的例子，要是加入了TGI就會(huì)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(gè)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(shuō)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(méi)有TGI數(shù)據(jù)，營(yíng)銷策略肯定是要投廣告給美容美體人群的。但沒(méi)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(gè)廣告的策略恰恰得反過(guò)來(lái)，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(gè)陷阱，特征比例強(qiáng)的某個(gè)屬性，并不能直接得出要投放廣告給他們的結(jié)論。這個(gè)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(qián)。
所以，TGI是DMP畫(huà)像的一個(gè)必須有的指標(biāo)，如果不能提供TGI，這個(gè)DMP的畫(huà)像基本上可以認(rèn)為啥用也沒(méi)有。
如果選定人群的某個(gè)屬性排名很靠前，且TGI相比普通人群非常高，那么得出對(duì)這群人進(jìn)行投放的結(jié)論，才說(shuō)得過(guò)去。
這說(shuō)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(huì)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(huà)像數(shù)據(jù)”的某個(gè)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(gè)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(gè)app上投放廣告，僅此而已。這樣的結(jié)論，等于沒(méi)有結(jié)論。
這說(shuō)明TGI并不總是能幫到我們。
既然只靠TGI無(wú)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(wú)論多么fancy的數(shù)據(jù)工具，利用這些工具的時(shí)候，都必然會(huì)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(gè)，一個(gè)是細(xì)分，一個(gè)是對(duì)比。
事實(shí)上做細(xì)分，也就是為了對(duì)比。
使用DMP的畫(huà)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(duì)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(lái)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(gè)例子：
一次投放，有100萬(wàn)個(gè)曝光，1萬(wàn)個(gè)點(diǎn)擊，5000個(gè)網(wǎng)站上的訪問(wèn)，100個(gè)提交自己的購(gòu)買(mǎi)意向。
這實(shí)際上就天然帶來(lái)了四個(gè)人群。而四個(gè)人群，是父集（曝光人群）、子集（點(diǎn)擊人群）、孫集（訪問(wèn)人群）、重孫集（意向人群）的關(guān)系。
這四個(gè)人群的畫(huà)像應(yīng)該作對(duì)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(duì)于投放來(lái)說(shuō)，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(duì)比數(shù)據(jù)，投放策略應(yīng)該怎么定，就比不做細(xì)分的時(shí)候，要清晰多了。
所以對(duì)比很重要。
下面是利用DMP畫(huà)像數(shù)據(jù)時(shí)，常用的細(xì)分人群對(duì)比項(xiàng)目：
Demographics數(shù)據(jù)（后面簡(jiǎn)稱Demo）
（1）性別、年齡
（2）地域，尤其是城市分布
（3）一二線城市 和 三四線城市的 demo TGI有沒(méi)有差異
（4）地理位置——是否有在城市的繁華（貴）的地區(qū)活動(dòng)（不僅僅只是城市）
細(xì)分行為的人群分組對(duì)比
（1）曝光人群的demo vs 點(diǎn)擊人群的demo
（2）不同曝光頻次的人的demo 對(duì)比
（3）不同點(diǎn)擊頻次的人的demo 對(duì)比
（4）點(diǎn)擊人群和對(duì)我們商品感興趣人群的demo對(duì)比
（5）投放人群 vs 購(gòu)買(mǎi)人群：利用電商平臺(tái)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(wú)）
興趣數(shù)據(jù)和細(xì)分人群的興趣數(shù)據(jù)
（1）曝光人群興趣數(shù)據(jù) TGI
（2）點(diǎn)擊人群興趣數(shù)據(jù) TGI
（3）一二線城市 和 三四線城市的 興趣TGI
興趣數(shù)據(jù)包括：
（1）平時(shí)使用app的差異：不僅僅是app本身，還有使用時(shí)間的差異
（2）其他購(gòu)物上的差異（電商提供）
（3）DMP中的標(biāo)簽（但不能確定是否準(zhǔn)確度高）
（4）運(yùn)營(yíng)商可能能提供的數(shù)據(jù)
不同商品之間的差異對(duì)比
（1）Demo角度的差異：曝光人群、點(diǎn)擊人群、轉(zhuǎn)化人群
（2）興趣角度的差異：曝光人群、點(diǎn)擊人群、轉(zhuǎn)化人群
下圖是阿里巴巴的品牌數(shù)據(jù)銀行的一個(gè)campaign投放之后的簡(jiǎn)明扼要的畫(huà)像。廣告主是某母嬰產(chǎn)品廣告主，而對(duì)照人群，則是阿里提供的所有買(mǎi)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(gè)圖表，其實(shí)就是TGI，不過(guò)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(duì)值（靠下面的圖表中的每個(gè)屬性的兩個(gè)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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1)多次發(fā)布包含售賣(mài)產(chǎn)品、提供服務(wù)、宣傳推廣內(nèi)容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式：
2)單個(gè)帳號(hào)多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容；
3)多個(gè)廣告帳號(hào)互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容；
4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內(nèi)容，如未注明的淘寶客鏈接、跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站等，誘騙用戶點(diǎn)擊鏈接
5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產(chǎn)品、品牌等內(nèi)容獲取搜索引擎中的不正當(dāng)曝光；
6)購(gòu)買(mǎi)或出售帳號(hào)之間虛假地互動(dòng)，發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內(nèi)容及相關(guān)交易。
7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營(yíng)銷內(nèi)容，如通過(guò)偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進(jìn)行惡意營(yíng)銷；
8)使用特殊符號(hào)、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內(nèi)容審核的廣告內(nèi)容。
4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
1)包含自己或他人性經(jīng)驗(yàn)的細(xì)節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚(yáng)低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實(shí)信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實(shí)性錯(cuò)誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實(shí)夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過(guò)頭像、用戶名等個(gè)人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機(jī)構(gòu)或個(gè)人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測(cè)字、占卜、解夢(mèng)、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(duì)具體風(fēng)水等問(wèn)題進(jìn)行求助或咨詢；
4)問(wèn)自己或他人的八字、六爻、星盤(pán)、手相、面相、五行缺失，包括通過(guò)占卜方法問(wèn)婚姻、前程、運(yùn)勢(shì)，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(lái)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：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費(fèi)、投票打榜
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(dòng)「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂(lè)等行為
4)以號(hào)召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號(hào)」形式刷量控評(píng)等行為
5)通過(guò)「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：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會(huì)公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評(píng)述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭(zhēng)行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對(duì)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(guò)主動(dòng)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(tái)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。
當(dāng)一個(gè)用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度，對(duì)帳號(hào)進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號(hào)的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過(guò)作弊手段注冊(cè)、使用帳號(hào)，或者濫用多個(gè)帳號(hào)發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺(tái)管理經(jīng)驗(yàn)的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護(hù)本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對(duì)本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過(guò)「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進(jìn)行反饋。
(規(guī)則的最終解釋權(quán)歸屬本網(wǎng)站所有)