广告定向 (Ad Targeting)

1. 定义：什么是广告定向？

广告定向（Ad Targeting）是指通过技术手段筛选特定受众群体，将广告精准投放给符合预设条件用户的策略。其核心逻辑是通过用户属性、行为数据、设备信息等多维度标签，缩小广告投放范围，降低无效曝光，提高广告与受众的匹配效率。

2. 核心定向策略

2.1 人口统计定向

• 基础维度：年龄、性别、地理位置、语言等
• 开发者应用：通过设备IDFA/AAID获取基础信息，适用于APP开屏广告等场景

2.2 行为定向

• 数据来源：搜索记录、页面浏览、购买行为、APP使用时长
• 技术实现：需要埋点采集用户行为路径，建立用户画像数据库

2.3 兴趣定向

• 模型构建：基于用户内容消费偏好（如文章阅读、视频观看）训练兴趣标签
• 算法应用：常采用协同过滤（Collaborative Filtering）算法进行相似用户扩展

2.4 上下文定向

• 实施场景：根据网页/APP内容语义匹配广告（如体育类文章展示运动鞋广告）
• 技术难点：需要NLP处理实时页面内容，对计算资源要求较高

3. 开发者/广告主应用指南

3.1 数据合规框架

• 需遵守GDPR、CCPA等隐私法规
• 建议采用差分隐私（Differential Privacy）技术处理用户数据
• 移动端注意ATT框架下的权限获取流程

3.2 效果优化技巧

• A/B测试：对比不同定向组合的CTR（点击率）和ROAS（广告支出回报率）
• 动态参数：使用宏替换实现广告内容个性化（如${city}替换为具体城市名）
• 频次控制：通过Redis缓存记录用户曝光次数，防止过度打扰

4. 行业应用案例

• 电商行业：基于购物车放弃率触发再营销广告
• 游戏行业：针对高付费概率用户推送礼包广告
• 本地服务：地理围栏（Geo-fencing）技术推送3公里内商户优惠

5. 总结与趋势

广告定向正在向智能化方向发展，机器学习模型可自动优化定向参数组合。开发者需要注意：

1. 建立统一用户ID体系（建议采用SHA256加密处理）
2. 关注iOS/Android系统的隐私沙盒演进
3. 探索联邦学习（Federated Learning）在用户数据保护中的应用
4. 测试lookalike建模扩展优质用户群体

建议广告主每月更新定向策略，结合归因分析（如SKAdNetwork）持续优化投放效果。在Cookieless时代，基于第一方数据的定向策略将成为核心竞争力。