移动广告平台介绍.pptxVIP

移动广告平台方案

业务篇

电信企业做互联网广告的优势

电信企业开展广告业务产业链分析

广告平台需要整合产业链中各个角色需求：

广告主/代理商的广告需求管理，审核，广告投放统计，结算；

自有媒体资源统一管理，媒体资源价值评估；

外部媒体接入，结算；

广告跨多种媒体，跨屏投放；

管道数据挖掘产生数据用于广告精准投放；

大容量高并发广告请求处理

广告主发展建议

广告主是为整个广告业务买单

广告主拓展策略:

依托代理商，同时充分调动集客资源

优先拓展品牌，中大型广告主

品牌广告主特点：

曝光量大，质量高的媒体

浮窗，首屏等展现形式好，有吸引力的广告位

关注用户自然属性和长期习惯：年龄，收入，职业等

结算以CPT，CPM为主

效果广告主特点：

关注短期效果，广告投放受众精准、上下文精准要求高

关注用户近期偏好

结算CPM，CPC，CPA

媒体发展建议

媒体是制约系统能否做大的关键

媒体发展策略:

充分整合散落的自有媒体，实现变现：

短彩信手机报

铃音

116114

WLAN导航页

综合网关

开放接入外部媒体，利用数据优势做大做强

外部媒体资源接入

外部广告平台接入

外部RTB平台接入

结构篇

广告平台整体架构

移动广告平台是亿赞普为电信运营商提供集数据挖掘、媒体管理、广告投放管理端到端系统解决方案。

广告平台模块

广告管理模块

媒体管理模块

精准分析模块

互动管理模块

广告投放流程

移动营销平台将精准营销信息和增值业务内容整合后一起下发给手机用户。

媒体资源

手机用户

广告主

移动广告平台

2.1用户访问或

使用业务系统

2.2业务系统向移动营销

平台请求待展示的营销内容

2.4向用户返回

待展示的营销内容

1.1提交移动

营销需求

2.5向用户展示广告内容

2.3获取用户兴趣组、地域、访问习惯等信息，媒体信息

2.4利用用户偏好和媒体内容有哪些信誉好的足球投注网站相关广告

数据流量

用户基本属性

用户业务属性

商户电话

商户短信

广告主需求管理

对受众的多维度定位

丰富广告形式

WAP文字链

APPbanner

WAPbanner

彩信图文

短信文字

APP插屏

APPpatchads

APPPush广告

多种媒体类型对接

客户端接入

无线终端接入

与客户端软件一次技术对接即可，日常广告运营不涉及媒体客户端的修改。

支持Banner，RichButton，Flash，视频等。

互联网接入

短彩信广告接入

为互联网媒体提供接入方式，广告运营通过系统操作直接实现。

支持广告形式:嵌入式、浮层、弹窗、代码

合刊接口：

广告平台完成广告内容插入，提交给段某彩信平台下发

广告平台计算用户和广告的组合，由短彩信业务平台完成广告收入下发

基于用户数据精准分析广告平台

大数据的分布式处理（Hadoop、Hive、Storm）

用户兴趣和特征分析

基于网页的多

维特征

文本分析

广告检索匹配和投放策略

大规模

语料库建设

用户兴趣组挖掘

用户关键词处理

用户识别和加密

网页文本分类

网页主题提取

大数据存储

数据预处理

数据并行处理

数据查询与分析

广告精准调度

广告检索算法

效果调优

策略优化

并行计算

技术篇

系统架构

数据存储：基础数据平台预估

每个客户端产生200条日志（APP、游戏)

数据量预估（2P的数据，60台服务器）：

每天数据量：1000万用户*200条*1.5k/条=3000G=3T

数据存储两年：3T*365天*2=2190T=2P

数据压缩：2P*33%=0.66P

每台hadoop数据存储量：3T*12=36T

Hadoop集群规模：660T/36T*3个冗余备份=55台服务器

外网服务器5台

超过2年数据，通过进行存储

数据计算：Mapreduce实时流计算

离线数据处理：（Hadoop集群规模，55台）

01

每天支持处理的数据量1P

02

支持10000个以上数据处理job

03

支持15人的数据挖掘团队在上面进行数据开发

04

在线计算：（storm集群：5台）

05

支持每天5T的实时数据处理

06

应用在实时报表、结算业务及简单的统计分析当中

07

实现热扩展

08

ETL：基础数据清洗、转换、抽取

添加标题

数据完整性检查

添加标题

维度数据：相关的数据

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数据预处理：中间数据生成

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APP维度数据：单个APP相关的数据

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用户维度数据：单个用户所有行为的路径跟踪

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系统关键功能维度日志抽取

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广告维度数据：单个广告的展示、点击、到达、二跳等数据

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网页抓取数据抽取

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APP元数据抽取

数据挖掘：用户行为挖掘建模

用户标签体系

用户性别预测模型

年龄段预