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如何将数据可视化技术应用于广告投放?

作者: 来源: 2017-09-19 16:02:28 阅读 我要评论

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若何将数据可视化技巧应用于告白投放?

不雅试着想象各行星活动的轨迹,你的脑海中会出现什么,是混乱无章的线条照样一张按照经度变更分列的一维线图?这就是数据可视化最简单同时也是最经典的案例之一。

与展示比拟,分析和猜测在数据可视化中更为重要。告白投放完成后,会产生大年夜量的投放数据,包含投放时光、投放效不雅等等。经由过程日历图(calendar),绘制不应时光、不合品牌的投放需求热度,进而猜测投放趋势,就能有的放矢,为客户鄙人一轮的告白投流放占得先机。

大年夜托莱多到罗马的经度差别图

Michael Florent van Langren (1600–1675)

绘制于1644年

被认为是第一幅(已知的)统计图形


经由过程数据可视化对象,可以将本来逝世板无味的数据和表格,变灯揭捉?丽多彩。若何轻松控制数据可视化技巧,并将其更好地应用到日常的告白投流放?互动通产品研发部Tony深度分析了数据可视化在告白投流放的应用

什么是数据可视化?

数据可视化是指经由过程不合外形(form)、地位(position)、大年夜小(size)、数值(value)、偏向(orientation)、色彩(color)、质地(texture)的图形图像,将大年夜型数据集中进行展示,并应用数据分析和开辟对象发明个中未知信息的处理过程。

大年夜道理上来看,数据可视化一般涉及二类数据(纬度和量度)的┞饭示。是以,在Tony看来,总体来说数据可视化对象的懂得和应用一般都不太复杂,只要选择恰当的对象和模板,数据可视化其实异常简单。

今朝主流的数据可视化对象有:Echarts,DataV,D3,Kibana,Tableau和Quick BI等。大年夜部分数据可视化对象不仅支撑拖拽式的便捷操作,同时兼顾数据展示和数据分析,可以或许知足企业日常的贸易智能(BI,Business Intelligence)需求。部分可视化对象还支撑身成h5格局的页面,便应用户在移动端进行查看和传播。

实现数据可视化应用的技巧包含:JS(JavaScript),Flash,H5,SVG。在用到地图展示的时刻还须要经常用到相干地图软件的API(Application ProgrammingInterface,应用法度榜样编程接口)。

告白投放涉及流量方、投放方、代劳方,在投放过程中,各方都须要对流量、竞价、曝光、点击进行监控,以便做出精确的决定计划。今朝,业界的很多告白投放体系中,数据显示照样以二维表格的情势存在。如不雅加上数据可视化的应用,数据的清楚性和直不雅度以及体系本身的实用性都邑大年夜大年夜加强。

Tony以告白投放不合阶段的需求为导向,展示了数据可视化技巧在告白投流放的应用和效不雅。当然,一切的前提建立在数据及时汇集和处理的基本上,没有真实数据做依托,数据可视化只能流于情势。

投放前:肯定平台前端的流量与曝光

平日,代劳公司对大年夜的平台方的流量有必定的预判,然则要精确评估不合平台方的差别,难度较大年夜。同时市场中大年夜量存在的范围较小的流量平台无法获得精确的认知和评估。经由过程气泡图(Bubble)模型,导入平台的流量分布数据,不合的色彩、大年夜小的气泡,分别代表不号绫墙体的流量大年夜小,有助于快速、周全地控制各平台的流量分布情况。

肯定流量后,还须要对流量方的曝光情况进行评估。在一准时光段内,PC端和移动端的曝光总体情况以及各平台方在不合渠道的曝光表示若何,这种曝光与平台方流量大年夜小之间是否存在接洽关系?这些问题没办法用一言半语简单说清跋扈,但对于告白投放的平台选择来说至关重要。

在数据可视化模型中,彩虹爆炸图(sunburst)出现树形构造和发射状构造,层层发散,不合的圈层代表不合维度,同一圈层的不号绫擎积、色彩代表不合的数值和分类。

以上述问题为例,图表的核心圈层代表总曝光,外一层代表不合的PC端/移动端,再下一层细搀扶各平台方。只需一张图表,就可以清楚展示出曝光总体分布情况。简单比较二者的彩虹爆炸图,就能轻松控制和评估各平台在不合渠道的流量与曝光状况。

投流放:告白在投放平台的曝光和点击监控

在告白投流放,以流量、曝光、点击、竞价、成本为维度,做雷达图(radar)对告白投放进行监控时,按照正常思维,这个图形应当出现齐心环状分布,即高流量带来高曝光和高点击,同时,告白投放在该平台完成的竞价次数和成本也是最多的,是以告白的总投放成本最高。

实际上,情况要复杂得多。pv低的流量方,有可能出现高的曝光,固然最终完成的竞价多,但整体成本可以控制的较低。综合控制各流量方的流量、曝光和点击情况,才能在告白投放时髦出加倍科学、理性的选择。

它的根本思惟是将数据库中每一个数据项作为单个图形元素,把大年夜量的数据集转化为数据图像,同时数据的各个属性值以多维数据的情势表示,便利应用者大年夜不呵9依υ?度不雅察数据,对数据进行更深刻的不雅察和分析。清楚有效地传达与沟通信息是数据可视化最重要的优势之一。


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关键词: 探索发现

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