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1、计算广告中用户画像的技术使用与对策在计算广告中，用户画像可以帮助广告主更好地了解目标受众，从而更好地制定广告投放策略。计算广告实现用户画像的方法有很多，多是通过收集用户行为和数据，基于统计或数据挖掘等方式来刻画用户的人口统计学属性、兴趣偏好等各个维度的特征，精准地刻画、分析用户信息，挖掘潜在价值。计算广告是一门新兴的学科，它的出现为解决传统广告投放效率低下、效果难以衡量等问题提供最新的解决方案。与此同时，计算广告领域中存在一些误区和困惑，例如计算广告是否真的能够提高广告效果、计算广告是否会对用户产生负面影响等。因此，本文拟梳理计算广告如何利用用户画像实现精准投放，如何通过收集用户行为和数据，挖
2、掘分析用户特征；同时对其中存在的误区和困惑进行解读，从而对计算广告进行一次深入的思考。一、计算广告中的用户画像现状目前，广告行业面临着多重挑战。在政策方面，“十四五”规划出台了一系列围绕市场监督、信息安全等政策，广告行业成为未来主要规范化行业之一。在技术方面，计算广告对广告行业带来了深远的影响，它改变了传统广告的投放方式和效果衡量方式。首先，计算广告利用大数据和人工智能技术，实现了精准投放，使广告主能够更精确地触达目标受众，提高广告效果。其次，计算广告通过实时竞价和自动化投放，降低了广告投放的成本，提高了广告主的投资回报率。最后，计算广告通过用户画像和行为分析，为广告主提供了更深入的用户洞察，
3、帮助他们更好地理解消费者需求，优化产品设计和营销策略。计算广告依靠算法和算力对时刻变化的线上广告位与广告量进行管理、整合、分发，广告主与品牌方也需要基于目标人群、广告投放时间、广告投放地点等因素，实时考虑投放决策的变化。（一）用户画像的构建1.用户画像的构建流程用户画像在计算广告中扮演着非常重要的角色。通过算法技术收集用户的行为数据，可以深入了解用户的喜好、需求和兴趣点，从而为广告主提供更加精准的广告投放服务。首先，计算广告中的用户画像可以帮助广告主更好地了解目标受众。通过对用户行为数据的分析和挖掘，可以为每个用户打上不同的标签，如年龄、性别、职业、兴趣爱好等，从而将用户划分为不同的群体。其次
4、，计算广告中的用户画像可以帮助优化广告投放效果。通过分析用户行为数据，可以发现用户在哪些时间段、哪些场景下对广告的关注度较高，从而调整广告的投放时间和地点，提高广告的曝光度和覆盖面。此外，还可以根据用户的历史行为数据预测其未来的需求和购买意向，从而实现个性化推荐和精准营销。最后，计算广告中的用户画像可以帮助降低广告成本。通过分析用户行为数据，可以识别出那些对广告不感兴趣的用户，从而避免对他们投放无效的广告，节省广告预算。同时，还可以根据用户的兴趣点和需求进行定向投放，提高广告的转化率，从而提高整体的广告效果。用户画像的体系构建是指通过对用户数据的收集、整理、分析，建立用户画像体系，从而实现对用
5、户的精细化运营。用户画像体系包括标签建模、画像系统、画像应用三个部分。其中，标签建模是核心部分，它是通过对用户数据进行分类、聚类、打标签等处理，将用户划分为不同的群体，并为每个群体打上相应的标签；画像系统则是对标签进行管理和维护，包括标签的添加、修改、删除等功能；画像应用则是将标签应用到实际业务中，如推荐、广告等。用户画像的建立是指将用户标签转化为具体的人物形象，便于运营人员更好地了解和接触用户，从而提高用户体验和满意度。建立用户画像是一个系统性的过程，需要通过多个步躲。首先，进行定性研究是了解用户需求和行为特征的重要手段。通过观察、访谈和焦点小组等方式，研究人员可以深入了解用户的喜好、态度、
6、价值观等心理因素以及他们在日常生活中的行为模式和习惯。其次，用户分类是将用户划分为不同的群体或类型，以便更好地理解和满足他们的需求，可以通过分析用户的属性、兴趣、行为数据等信息来进行。例如，可以将用户分为不同的年龄层、性别、地域等群体，或者根据他们的购买历史、浏览记录等行为特征来划分用户类型。接下来，定量验证是通过对用户数据的统计分析来验证和确认用户画像的准确性和可靠性。通过收集大量的用户数据，如购买记录、浏览记录、搜索关键词等，可以运用统计学和机器学习算法来挖掘出用户的特征和行为模式。然后，将这些数据与实际的用户行为进行对比和验证，以确定用户画像的有效性和准确性。最后，建立用户画像是将前面几
7、个步骤的结果整合起来，形成一个全面而准确的用户形象。这个画像应该包含用户的基本信息、兴趣爱好、消费习惯、行为偏好等各个方面的内容。通过建立用户画像，广告主可以更好地了解目标受众的特点和需求，从而制定更加精准和有效的广告营销策略。2 .用户画像的标签用户画像的标签是用于描述和分类用户特征的词语或短语。这些标签可以涵盖用户的个人信息、行为习惯、兴趣爱好、消费偏好等各个方面，帮助广告主更好地了解目标受众并进行精准的广告投放。标签可以是任何能够描述用户特征的词语或短语，例如年龄、性别、职业、收入、教育程度、兴趣爱好等。在建立用户画像时，需要对用户进行分类，每个类别对应一个或多个标签，这些标签可以帮助企
8、业更好地了解用户，从而更好地满足他们的需求。（二）用户画像在计算广告中的应用分析用户画像在计算广告中的应用主要是通过算法技术收集用户的行为数据，并根据这些数据对用户进行深入地画像建模，以此洞察用户的兴趣点和爱好特征，细分出不同的用户群，从而实现对特定场景下的用户精准投放广告。用户画像是计算广告产生、发展并不断优化的重要驱动力。以用户为中心，通过算法技术收集用户的行为数据，并根据这些数据给用户深入地画像建模，以此洞察用户的兴趣点和爱好特征，细分出不同的用户群，从而实现对特定场景下的用户精准投放广告。1.用户画像导致投放模式转变随着计算广告的发展，用户画像在广告投放运作模式中扮演着越来越重要的角色
9、。通过对用户进行分析和处理，将用户划分为不同的群体，并为每个群体打上相应的标签，企业可以更好地了解用户，从而更好地满足他们的需求。这种以用户为中心的投放模式，可以使广告投放更加精准、高效、低成本。3 .用户画像导致广告效果评估可视化关于广告效果评估可视化，可以通过将用户画像分析进行可视化来实现。用户画像的价值主要体现在精准营销方面，如互联网广告投放中画像效果主要看使用画像以后提升的点击率和收入，精准营销过程中主要看使用画像后销量的提升等。此外，在广告投放效果评估可视化之前，首先需要明确广告效果的含义，通常情况下，我们评估的广告效果主要指短期价值效果，即常说的广告带来的浏览量、点击量、转化率等。
10、4 .用户画像导致广告内容私密化用户画像和广告内容的私密化之间的关系是一个比较复杂的问题。在广告领域，个性化和隐私似乎是天平的两端：个性化做得很好的广告，通常都要收集很多用户数据，对用户画像有清晰的认识；如果将用户数据都屏蔽掉，个性化的广告很难取得效果。随着隐私计算技术的应用，从技术层面保障了用户数据安全,打消用户对个人信息及隐私受侵犯的担忧，成为平衡用户体验与个性化广告产业发展的保障。二、计算广告中的用户画像发展困境（一）计算广告的发展困境数据质量问题。数据噪声，如用户行为数据的异常值、广告投放数据的异常值等；数据不完整，如用户个人信息不全、广告投放数据不全等；数据不一致，如用户行为数据与广
11、告投放数据之间不一致等。算法问题。预估问题，如点击率预估、转化率预估等；排序问题，如广告排序、流量分配等；多样性问题，如多样性匹配、多样性投放等；隐私保护问题，如数据隐私保护、模型隐私保护等。广告主需求与投放效果之间的矛盾。广告主对投放效果的评估标准不同，如有些广告主更关注曝光量，而有些则更关注转化率；广告主对投放效果的期望值不同，如有些广告主希望投放效果能够在短时间内得到提升，而有些则更注重长期效果；广告主对投放效果的关注度不同，如有些广告主每天都会关注投放效果，而有些只是偶尔关注。（二）广告伦理问题广告的真实性问题。如虚假广告、虚假宣传、虚假评论等；夸大宣传，如夸大产品功效、夸大服务效果等
12、；恶意攻击，如恶意诋毁、恶意抹黑等。广告的公平性问题。如性别歧视，如根据性别分类投放广告等；种族歧视，如根据种族分类投放广告等；年龄歧视，如根据年龄分类投放广告等；地域歧视，如根据地域分类投放广告等。广告的安全性问题。如恶意攻击、如恶意诋毁、恶意抹黑等;个人隐私泄露，如个人身份信息、联系方式等泄露；恶意软件，如病毒、木马等。三、AlGC下的计算广告发展策略（一）新兴技术对计算广告的规范首先，去中心化分布记录可以提高数据的安全性和可信度。在传统的计算广告中，广告主需要将用户数据上传到第三方平台进行广告投放。然而，这种集中式的存储方式容易产生受到黑客攻击和数据泄露的风险。通过区块链的去中心化分布记
13、录，用户可以将自己的数据分散存储在多个节点上，从而减少了单点故障的风险，提高了数据的安全性和可靠性。其次，区块链的不可篡改性可以保证数据的真实性。在计算广告中，广告主需要确保用户数据的完整性和真实性，以便更好地了解用户需求和行为习惯。然而，传统的计算广告平台往往存在着数据篡改的风险，如虚假点击、重复投放等。区块链技术可以通过共识机制和加密算法来确保数据的真实性，一旦数据被写入区块链，就很难被篡改或删除。此外，区块链技术还可以为广告提供更多的可能性。传统的计算广告通常只能提供一些基本的广告投放功能，如定向投放、实时竞价等。而区块链技术可以通过智能合约等技术手段，实现更加灵活和个性化的广告投放模式
14、。例如，广告主可以根据用户的地理位置、兴趣爱好等因素来定制广告内容，提高广告的效果和转化率。除了以上几个方面，区块链技术还可以应用于计算广告的隐私保护方面。传统的计算广告平台通常会收集大量的用户数据，包括个人基本信息、消费习惯等敏感信息。这些数据可能会被滥用或泄露给第三方机构，给用户带来隐私侵犯的风险。区块链技术可以通过隐私计算技术来实现数据的匿名化和去标识化处理，保护用户的隐私权和个人信息安全。通过应用区块链、隐私计算等技术，可以在计算广告中实现数据的去中心化分布记录、不可篡改性和个性化投放等功能。这将有助于解决广告行业流量作弊、用户隐私侵犯等诸多痛点，提升广告的效果和用户体验。同时，区块链
15、技术的应用也将推动计算广告行业的创新和发展，为广告主和用户带来更多的商业价值和社会意义。（二）计算广告中广告人的自律广告人的自律是一种职业素养，是广告从业者在广告活动中应该具备的基本素质和道德准则。广告作为一种商业行为，其目的是为了推销商品和服务，但同时需要遵守相关法律法规、行业规范和职业道德，以诚信、公正、合法、合规的方式开展广告活动，维护广告市场的公平竞争和健康发展。首先，广告人应该遵守职业道德。职业道德是从业者在工作中应遵循的道德准则和行为规范，包括诚实守信、公平公正、尊重客户、保护消费者权益等。广告人应该树立正确的职业道德观念，不得以牺牲他人利益为代价牟取自身利益，不得利用职务之便违法
16、乱纪。只有遵守职业道德，才能赢得客户信任和社会认可。其次，广告人应该以诚信、公正、合法、合规的方式开展广告活动。诚信是广告行业最基本的道德要求，广告从业者应该真实、准确地向消费者传递信息，不得夸大宣传或捏造事实。公正是指广告从业者在竞争中应该平等对待各方利益主体，不得利用不正当手段排挤竞争对手或损害其他企业的合法权益。合法是指广告活动必须符合法律法规的要求，不得触犯法律红线。合规是指广告从业者在开展广告活动时应该注意行业规范和职业道德的要求，不得违反相关规定。只有在诚信、公正、合法、合规的基础上开展广告活动，才能实现可持续发展和长远利益。广告人的自律是维护广告市场公平竞争和健康发展的重要保障。
17、只有遵守相关法律法规、行业规范和职业道德，以诚信、公正、合法、合规的方式开展广告活动，才能树立良好的企业形象，赢得消费者的信任和支持。四、结语在工具理性日益盛行的背景下，出现了价值理性缺失和重视程度不足。为了解决这些问题，本文提出了一些相关策略和建议,旨在促进广告行业良性有序发展，为业界提供一定的参考。首先，必须正视计算广告业当前面临的困境。数据安全与隐私保护、算法歧视和广告投放效果难以衡量等问题一直困扰着该行业。为了应对这些挑战，我们需要加强数据安全管理，确保用户数据得到充分保护；完善算法设计，避免发生算法偏见和歧视现象；同时，建立科学、客观的广告投放效果评估标准，以准确衡量广告的实际影响。其次，必须关注工具理性引发的价值理性缺失问题。随着技术不断进步，计算广告业越来越注重技术创新，忽视了广告行业的核心价值观。为了纠正这一现象，需要加强广告行业伦理教育,培养从业人员的道德意识和社会责任感，同时建立多元化的行业标准，确保不同公司和团队在竞争中遵守相同的道德准则，倡导公平竞争的广告市场环境也至关重要。
