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如何將數據可視化技術應用于廣告投放?

大數據 數據可視化
數據可視化是指通過不同形狀(form)、位置(position)、大小(size)、數值(value)、方向(orientation)、顏色(color)、質地(texture)的圖形圖像,將大型數據集中進行展示,并利用數據分析和開發工具發現其中未知信息的處理過程。

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果試著想象各行星運動的軌跡,你的腦海中會出現什么,是雜亂無章的線條還是一張按照經度變化排列的一維線圖?這就是數據可視化最簡單同時也是最經典的案例之一。

 

 

從托萊多到羅馬的經度差異圖

Michael Florent van Langren (1600–1675)

繪制于1644年

被認為是***幅(已知的)統計圖形

通過數據可視化工具,可以將原本枯燥無味的數據和表格,變得絢麗多彩。如何輕松掌握數據可視化技術,并將其更好地運用到日常的廣告投放中?互動通產品研發部Tony深度分析了數據可視化在廣告投放中的應用

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什么是數據可視化?

數據可視化是指通過不同形狀(form)、位置(position)、大小(size)、數值(value)、方向(orientation)、顏色(color)、質地(texture)的圖形圖像,將大型數據集中進行展示,并利用數據分析和開發工具發現其中未知信息的處理過程。

它的基本思想是將數據庫中每一個數據項作為單個圖形元素,把大量的數據集轉化為數據圖像,同時數據的各個屬性值以多維數據的形式表示,方便使用者從不同的維度觀察數據,對數據進行更深入的觀察和分析。清晰有效地傳達與溝通信息是數據可視化最重要的優勢之一。

從原理上來看,數據可視化一般涉及二類數據(緯度和量度)的展示。因此,在Tony看來,總體來說數據可視化工具的理解和使用一般都不太復雜,只要選擇適當的工具和模板,數據可視化其實非常簡單。

目前主流的數據可視化工具有:Echarts,DataV,D3,Kibana,Tableau和Quick BI等。大部分數據可視化工具不僅支持拖拽式的便捷操作,同時兼顧數據展示和數據分析,能夠滿足企業日常的商業智能(BI,Business Intelligence)需求。部分可視化工具還支持生成h5格式的頁面,方便用戶在移動端進行查看和傳播。

實現數據可視化應用的技術包括:JS(JavaScript),Flash,H5,SVG。在用到地圖展示的時候還需要常常用到相關地圖軟件的API(Application ProgrammingInterface,應用程序編程接口)。

廣告投放涉及流量方、投放方、代理方,在投放過程中,各方都需要對流量、競價、曝光、點擊進行監控,以便做出正確的決策。目前,業界的很多廣告投放系統中,數據顯示還是以二維表格的形式存在。如果加上數據可視化的應用,數據的清晰性和直觀度以及系統本身的實用性都會大大增強。

Tony以廣告投放不同階段的需求為導向,展示了數據可視化技術在廣告投放中的應用和效果。當然,一切的前提建立在數據實時搜集和處理的基礎上,沒有真實數據做依托,數據可視化只能流于形式。

投放前:確定平臺前端的流量與曝光

通常,代理公司對大的平臺方的流量有一定的預判,但是要準確評估不同平臺方的差異,難度較大。同時市場中大量存在的規模較小的流量平臺無法得到準確的認知和評估。通過氣泡圖(Bubble)模型,導入平臺的流量分布數據,不同的顏色、大小的氣泡,分別代表不同媒體的流量大小,有助于快速、全面地掌握各平臺的流量分布情況。

 

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確定流量后,還需要對流量方的曝光情況進行評估。在一定時間段內,PC端和移動端的曝光總體情況以及各平臺方在不同渠道的曝光表現如何,這種曝光與平臺方流量大小之間是否存在關聯?這些問題沒辦法用三言兩語簡單說清楚,但對于廣告投放的平臺選擇來說至關重要。

在數據可視化模型中,彩虹爆炸圖(sunburst)呈現樹形結構和發射狀布局,層層發散,不同的圈層代表不同維度,同一圈層的不同面積、顏色代表不同的數值和分類。

以上述問題為例,圖表的核心圈層代表總曝光,外一層代表不同的PC端/移動端,再下一層細分出各平臺方。只需一張圖表,就可以清晰展示出曝光總體分布情況。簡單對比二者的彩虹爆炸圖,就能輕松掌握和評估各平臺在不同渠道的流量與曝光狀況。

投放中:廣告在投放平臺的曝光和點擊監控

在廣告投放中,以流量、曝光、點擊、競價、成本為維度,做雷達圖(radar)對廣告投放進行監控時,按照正常思維,這個圖形應該呈現同心環狀分布,即高流量帶來高曝光和高點擊,同時,廣告投放在該平臺完成的競價次數和成本也是最多的,因此廣告的總投放成本***。

實際上,情況要復雜得多。pv低的流量方,有可能出現高的曝光,雖然最終完成的競價多,但整體成本可以控制的較低。綜合掌握各流量方的流量、曝光和點擊情況,才能在廣告投放時做出更加科學、理性的選擇。

 

實時監控是廣告投放監控最理想的狀態。在數據可視化中,應用較多的是以區域為緯度的實時動態展示。就曝光來說,在一張地圖中展示各地區的實時曝光情況,能夠實時對比廣告在不同地區的投放效果。當然,在實現數據搜集和處理的基礎上,除了區域這一維度之外,數據可視化還能實現其它緯度的定制化廣告投放實時監控。 

 

投放預測:基于投放數據分析的可視化

與展示相比,分析和預測在數據可視化中更為重要。廣告投放完成后,會產生大量的投放數據,包括投放時間、投放效果等等。通過日歷圖(calendar),繪制不同時間、不同品牌的投放需求熱度,進而預測投放趨勢,就能有的放矢,為客戶在下一輪的廣告投放中占得先機。

 

“數據可視化雖然會用到很多技術,但是如果形成成熟的模板,即使是普通用戶,通過簡單的培訓也能夠掌握使用方法,這對廣告投放是非常有益的。將來在我們系統中會加入更多可視化的內容。” 

責任編輯:龐桂玉 來源: 36大數據
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