大数据技术是我们在探讨数字时期的广告观念时，另一个无法回避的技术变革，它对数字时代方方面面的发展都有着深远的影响。

大数据技术是建立在在海量的数据基础之上的。在如今的网络环境中，人们任何的行为轨迹都会以数据的形式保留下来，因此这些数据是“原生态”的。这些数据在被采集之后，利用大数据技术能够关系数据库，并运用一些计算方法或者是统计的方法等对数据进行处理，包括对它的统计、归纳、分类、存储等，方便这些数据可以快速的被提取和使用。所以这些数据不仅数量之多，还具备另外三个特点：数据源类型多样、真实性较高、可快速处理。

大数据技术的最终目的是提取有效信息，发掘数据所具有的深度价值。大数据分析能够从海量的数据中提取出最有效的信息，并通过对数据的整合分析、来源追踪与定位、匹配拼合零散数据片段进行关联分析，最终发掘出数据资产背后的价值。

本节将从其对数据分析能力的提升来探讨大数据技术如何影响广告观念的变化。精准定位消费者

在传统广告的运营和投放过程中，广告传播者往往无法准确定位目标人群，我们常常只能通过经验来对消费者进行大致的判断和预估，或者通过市场调研和销售记录来获得一定的数据，而无法做到量化评估，缺乏数据基础。正如著名广告大师约翰·沃纳梅克曾说的那样：“我知道广告费有一半浪费了,却不知道被浪费的是哪一半。”

而大数据技术在互联网特别是移动互联网平台的应用，则让精准定位目标消费者成为可能。目前的大数据技术可以实时跟踪定位消费者在网络环境中的行为轨迹，并通过数据挖掘和关联分析来获得对该消费者更为精准的定位。通过注册信息或用户调查可以获得包括消费者的性别、年龄、职业、所在地区等等；还可以通过消费者的浏览记录、搜索记录、电商购物平台记录、社交分享等信息来获知他们的消费习惯、兴趣爱好、人际关系等等的社会属性。同时，借助移动终端的定位服务技术，大数据技术还可以获得消费者的消费时间、所在位置等自然属性，继而从“社会属性”和“自然属性”两个维度实时精准定位目标消费。

精准预测消费需求

基于传统工具的消费者需求预测一般会通过两种方式：一种是量化的问卷调查，这种方法对于人力和财力的要求较高，并且后期的数据分析工作量非常庞大。另一种是质化的情感需求挖掘，这种方法主观性较高，往往依赖于过时的数据和主观经验，不具备客观说服力。

而基于大数据技术的消费者需求预测则大大提升了预测的准确性。首先，大数据技术的数据来源于多样化的数据平台，在量化上做到几乎全样本，而且可以做到实时更新，保证了数据的实效性。其次，大数据来源于多元化的场景，因此对消费者态度、行为的分析预测会更加立体化。另外，“原生态”的大数据所具备的真实性，也大大增加了预测的准确性。

卡夫作是全球第二大食品公司，旗下有趣多多、太平苏打等明星产品。IBM 的项目团队曾经为卡夫的子品牌做消费者洞察。团队使用了大数据分析工具，对十多亿条社交网站帖子、论坛帖子等进行内容分析，发现消费者关心的热点话题围绕在“健康、素食主义、食品安全”等关键词，而非他们之前按照经验推断的“质量、口感”等等，同时，一种名为“叶酸”的维生素也被广泛提及，是大家的热议话题，而这种维生素正是对孕妇有益的。因此，卡夫针对调研报告及时调整了商品以及出售策略，成功打开了孕妇消费者的零食市场，创造了新业绩。

精准控制投放过程

在过去，我们往往会更加关注广告投放之前的调研准备，以及广告投放之后的投放效果，对于广告投放过程往往会因为其不可控性，而束手无策。

而大数据技术实现了广告投放过程的精准控制，进一步提高了广告交易操作的精准性和准确性。

以百度搜索引擎的广告投放为例。在百度搜索引擎上进行广告投放，广告主需要先根据自己的产品或服务拟定关键词，并进行自主定价。当用户搜索到这个关键词时，页面会根据竞价的排名情况展示相应广告，然后搜索引擎再根据用户的点击量进行收费。在这个过程中，大数据技术可以根据用户的搜索行为和使用习惯，进行信息整合，从而优化关键词，这大大方便了广告主进行广告策略的调整。另外，搜索引擎通过自竞价和按点击付费的收费方式，让广告主可以灵活使用广告预算，并根据点击效果和预算调整广告投放量从而提高广告投放效果。

但同时这也大大提高了广告监管的难度，魏则西事件的发生就促使了《互联网广告管理暂行办法》的推行，也将大数据技术带了的这种广告投放模式推上了风口浪尖。

精准评估投放效果

广告的销售效果是广告投放的最终目标，也是传统广告最难进行评估的环节。而大数据技术却可以让广告公司和广告主精准评估广告的传播效果和销售效果。

我们在评估网络广告时一般使用“点击率”和“转化率”两个指标来衡量。“点击率”用以评估广告内容是否对受众的认知和心理产生效果，“转化率”则是评估广告在对受众的认知和心理产生效果后，是否进一步影响受众完成信息深入检索、用户注册和购买行为的环节，这个指标更加贴近广告的销售效果。

大数据技术可以实时监测用户从广告投放，用户点击再到下单购买的各个环节，形成数据并进行转化，统计出广告的点击率和转化率。

例如，浏览新浪首页看到了一个贵州茅台集团“53°飞天茅台酒”的广告

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用户在浏览后可以直接在线购买，也可以到官网上或者电商网站上下单购买。而大数据技术会在后台监测到用户的接触媒介并通过数据采集分析定位用户的购买行为，最后和终端销售数据进行对比，得出在新浪首页的这个广告位的广告投放对产品销售总量的贡献率。

通过以上分析，我们可以看到，依靠大数据技术，我们提高了对数据的分析能力，可以完成消费者的精准定位、消费需求的精准预测、广告投放过程的精准控制以及广告效果的精准评估，最终可以实现传播效果的精准化。