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今日头条广告从系统上说，分为两类，一类为品牌广告，一类为竞价广告。 品牌广告：一般为品牌大客户，追求产品曝光而非转化效果，如常见的开屏广告。 费用十万上百万都很正常，收费两种：CPT（按时长，例如投放1天多少钱）CPM（按曝光，直接买量，例如1000个cpm多少钱）都需要提前找媒介下单，以便做投放排期！ 竞价广告：竞价广告就是我们常说的效果广告，多以本地客户为主，注重转化效果，云南优酷数据挖掘，云南优酷数据挖掘，看ROI，看投入产出比，云南优酷数据挖掘，例如花了10000块钱能收集到多少个用户手机号。数据埋点是通过代码来统计APP数据，便于我们进行数据分析，从而优化产品。云南优酷数据挖掘

如何通过广告创意吸引用户呢？ 这里直接给你们分享几个秘籍：  “走心文案”直击用户痛点 作为“纸上的推销员”文案的作用就是引导和影响用户，为达到较佳效果，切勿将文案写的不痛不痒，一定要一语中的，击中用户的需求痛点。文案可以分为以下三种方向：激发需求、迎合需求、刺激决策。 1、激发需求——刺激用户不同情绪 • 励志型 激发上进心，刺激用户进行自我充电。 • 情怀型 校园生活是每个人青春时期美好的回忆，突显白衣飘飘的少年时光。 • 躲避痛苦型 学历低给工作带来的困难，比如工资低、晋升困难、和别人有很大差距等。 2、迎合需求——降低时间成本、经济成本 由于学历培训和职业教育目标用户大多是全职的上班族，他们没有完整的时间进行学习，所以文案要突出可以不影响工作的前提下进行学习。 3、刺激决策——简单直接、促成购买 此种方向的文案，多适用于促销活动，突出价格优惠，利于促成购买。昆明知乎数据管理要站在应用场景上去定义用户的标签体系，每个标签都有用途。

短视频广告趋势一片大好，在短视频营销快速发展阶段，深耕视频内容，提高质量仍然是稳固老用户抢夺新用户的重点，但如何把视频广告做出效果，还需深思，根据以往的经验给大家总结了做好短视频广告的注意事项。  短视频的创意十分重要 有创意内容是一条短视频广告的灵魂，在抖音、快手等平台每天产生数以万计的短视频，如果没有好的创意，投放的短视频用户不会观看，看了也记不住，基本就算打水漂了。 大多数甲方都知道需要好的创意，但对多数甲方来说做出好的创意都是困难的，因为需要对自己的产品、用户、使用场景、卖点等进行详细和深入分析，还得需要懂得镜头表达方式，还需要有专业的设备、场景、道具、演员等，这也是短视频营销的门槛。

    随着公司业务的不断增长，平台业务的不断增加，场景复杂度也对应的有所增加。这对平台产品的用户体验，商业场景的深化运营，及过程中对平台用户的使用便捷性，都带来了不小的影响和挑战。为更准确的触达用户痛点，定位转化低点，提升业务赋能，基于数据分析的优化策略势在必行。数据埋点分析系统都做了些什么？采集了哪些数据？这些数据我们将如何运用和分析？又将如何展示呢？首先我们看下系统结构。整个系统由以下4个部分组成，期望能提供一套完整的用户行为分析的解决方案：埋点采集JSSDK：收集用户行为数据，并进行上报；数据处理服务：接收上报数据并存储；筛取所需数据，进行数据处理并透出；数据可视化平台：汇总展示详细数据，支持自定义，打通业务；Chrome插件工具：在页面上直观展示坑位数据，提供场景更友好的数据可视化服务；其基本协作流程是，用户进入平台任意一个已埋点的Web页面，进行的一系列（进入、点击、滚屏等）操作，都会由JSSDK进行分类并将数据上报至服务端进行存储，再由站点/插件发起查询，服务端将处理后的数据返回，再通过数据可视化平台进行透出展示。数据采集一般分为以下三种：无埋点（全埋点）：零埋点成本，抓取用户行为全量数据。用户画像的内容可以很宽泛，只要是对人的认知，都可以叫做用户画像。

用户画像也叫用户标签，是基于用户行为分析获得的对用户的一种认知表达，也是后续数据分析加工的起点。用户画像的内容可以很宽泛，只要是对人的认知，都可以叫做用户画像。举个例子，如果你频繁的购买蛋白粉、运动装备、运动器械等，那么你在商家的用户画像中，是一个健身爱好者，之后一系列相关数据的追踪，甚至可以清晰勾画出你目前的健身状况，和你潜在的需求。这就是我们说的用户信息标签化，通过收集与分析用户的社会属性、生活习惯、消费行为等，抽象出一个用户的全貌。也就是通过用户的消费行为习惯等数据，给用户打标签，以来挖掘更多的商业价值。给用户打标签，建立用户画像，都是为了去应用。昆明投放数据管理

一般说来，从事专业海量数据采集的企业己属于是计算机数据分析方面的研究工作。云南优酷数据挖掘

做好用户画像需要一定的门槛，一方面是数据的体量和丰富程度，另一方面是技术和算法能力。首先我们来研究一下数据是如何生产，变成画像的？我们可以把用户画像的生产比喻成一个流水线，就如同将矿石加工成成品的过程。首先是获得原始行为数据，比如用户浏览网页、使用APP、线下行为，这些数据都是矿石。其次是基于这些数据做特征抽取，相当于清洗、加工的工作，找出用户的行为特征；然后通过机器学习环节，把这些特征转变为标签，这个过程会和外部知识库有一些交互。比如，机器给用户打汽车相关的标签，一定要首先知道汽车体系有什么样的分类，有什么车型，有这样的知识系统我们才能把人群做很好的标识归类。之后，质量检测。这一步也很重要，一个标签的质量决定了后期的应用效果，如果前期对人群的分析偏了，后期结果就很难做对。云南优酷数据挖掘

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