作为消费者，说起手机上无处不在的广告，相信大多数人都深恶痛绝，但又无可奈何。但作为品牌方来说，精准的广告投放是提升品牌知名度与曝光率等目标的重要营销手段，这里就不得不提到让消费者无所遁形的个性化推荐技术了。而为了把品牌广告精准地推送到目标消费者面前，个性化推荐到底是怎么做到的？
01
用户数据采集与存储
简单来说，这个技术营销手段就是一个解决在合适的场景、合适的时机，通过合适的渠道，把合适的内容推荐给合适的用户的问题。要解决这些问题，一般取决于这三个方面：数据采集与存储、用户行为建模、个性化推荐技术；
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要把广告精准的推给消费者，首先要知道消费者的历史行为模式与个性化的信息需求，这是第一步。
那这些数据是怎么采集呢？
首先得需要使用多种方式收集用户数据，比如：
浏览器和应用程序的追踪技术：包括但不限于cookies、web beacon和像素标签等。假设你经常在网上搜索旅游目的地，并浏览与旅游相关的网站和应用程序。那我就可以通过浏览器的cookies或应用程序内的像素标签来追踪你的活动，从而了解你对旅游的兴趣，进而向你推送相关的旅游产品和服务的广告。
账户和登陆信息：例如，当你在某个电商网站上注册了账户并登录时，网站可能会记录你的购买历史、浏览记录以及其他行为数据。而这些数据可以帮助我更好地了解你的购物偏好，向你推送符合你兴趣的广告。
社交媒体活动：假设你在社交媒体平台上频繁关注健身和健康相关的话题，点赞和分享相关内容。通过分析你的社交媒体活动，我就可以通过特定的算法模型推断出你对健康生活方式的关注程度，并向你展示相关的健身器材、营养品等广告。
位置数据：例如，当你在使用某个手机应用时，该应用可能会请求获取你的地理位置信息。如果你经常在某个健身房附近活动，广告商可以根据你的位置信息向你推送该健身房的会员优惠活动广告。
交易和消费行为数据：假设你经常在某个电商平台购买某款食品，支付使用的是特定的支付服务。广告商可以通过这些交易数据了解到你对某款食品的偏好，并向你推送有关某款食品的促销活动广告。
设备信息：例如，如果你使用的是智能手机，并且安装了某个健身追踪应用，广告商可以根据你的设备信息和应用使用情况推断出你对健身健康的关注程度，并向你推送相关的健身产品和服务的广告。
02
用户行为建模和个性化推荐
当我有了这些数据以后，就可以开始运用各种算法和技术对这些数据进行分析和处理，以构建用户画像，预测用户的兴趣偏好并进行推荐了，从而实现广告的精准推送。
而常见的用户画像构建算法包括基于内容的过滤、协同过滤、聚类分析、关联规则挖掘、行为追踪与分析等。这些算法能够从用户数据中提取出用户的兴趣点、偏好特征等信息，从而建立起用户的精准画像。
简单来说，目前不同的智能个性化广告推荐系统都各有各的特点，比如抖音的个性化广告推荐系统，在得到用户数据后，可能会通过不同的算法和模型来构建用户画像，大概如下：
深度学习模型:尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），来分析视频内容的视觉和音频特征。这样不仅可以理解用户视频本身的内容，还能捕捉到用户对特定类型的视频的偏好。
基于用户行为追踪与分析：这个算法会综合用户的观看时长、互动频率（如点赞、评论）、分享行为以及对用户的相关操作( 注册、检索、浏览、选择) 进行过滤，来细致刻画用户的兴趣和行为模式。这些数据是理解用户偏好的关键，使得推荐系统能够提供更为精确的广告内容。
基于协同推荐算法：通过分析大量用户的行为数据，找到相似用户或相似内容、商品等之间的相似性，以发现用户新的潜在兴趣点，增加广告的接受度和点击率。
自然语言处理（NLP）：通过对视频标题、描述和用户生成的标签进行语言分析，以更好地理解内容的主题和语境，从而对广告内容进行精确匹配，确保广告与用户当前观看的内容高度相关。
这就是用户画像构建，最后就是通过与数据源的关联，这些算法模型能够将用户的个性化推荐需求转化为实际的推荐服务。
这样子广告商就能够根据用户的特点提供符合用户的精准广告推荐，通过深入了解用户的偏好和兴趣，广告商可以精确地投放针对用户的广告内容，从而提高用户点击和转化率。
此外，用户画像构建也为品牌广告带来了更有效的推广方式。通过将品牌广告与用户画像相匹配，广告商可以更好地满足用户需求，增加品牌的曝光和认知度。
