KDD业界 | 腾讯社交广告部总经理罗征:基于社交行为数据的用户画像构建及其在腾讯社交广告中的应用

2016-08-20 10:30:35     作者:章敏      来源:雷锋网

ACM SIGKDD数据挖掘与知识发现大会是数据科学领域的顶级国际会议,由ACM负责协调筹办。

导读:ACM SIGKDD数据挖掘与知识发现大会( ACM SIGKDD,Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 简称KDD)是数据科学领域的顶级国际会议,由ACM(Association of Computing Machinery,计算机学会)负责协调筹办。KDD每年汇聚了来自世界各地的多领域数据科学、数据挖掘、知识发现和大数据专家及从业者,2016年参会人数逾3000人。作为一场数据科学领域的顶级盛会,KDD上收录的论文及发表的演讲代表了数据科学领域的最新进展及最前沿应用,有严格的筛选标准。2016 KDD共吸引了1115篇论文投稿,总体录用率不到20%,演讲全部为定向邀请。2016 ACM SIGKDD数据挖掘与知识发现大会(简称KDD大会)在旧金山拉开帷幕,作为数据科学领域的顶级盛会,2016年KDD大会汇聚了斯坦福、加州大学伯克利分校、卡 内基梅隆大学、清华大学等顶尖高校的前沿研究学者和全球数据科学领域的领先企业代表,共同探讨数据科学的最新研究发现、商业应用创新及趋势。

经理罗征受邀在大会发表演讲

8月16日,腾讯社交广告部总经理罗征受邀在大会发表了演讲—— “Building User Profiles from Online Social Behaviors, with Applications in Tencent Social Ads(基于社交行为数据的用户画像构建及其在腾讯社交广告中的应用)”,深入解读了腾讯社交广告如何通过数据分析更准确、全面地了解用户,提升用户广告 体验,为品牌与用户建立更有价值的连接。

社交行为数据的沉淀与深耕

罗征指出,腾讯以“领先科技丰富人们互联网生活”为宗旨,在社交、娱乐、资 讯、工具、支付五大领域不断驱动创新,丰富用户在线生活体验,腾讯系产品几乎影响着中国网民日常生活的每个点滴,为腾讯社交行为数据的积淀打下坚实基础。 特别是在基础属性数据、社交关系链数据、LBS数据等方面,腾讯在数量与质量上皆遥遥领先。

在会上,罗征详述了腾讯如何挖掘社交行为数据,精准构建用户画像。腾讯在对社 交行为数据挖掘的过程中打造了领先的技术工具,Peacock大规模隐含主题学习工具可以高效地对5亿x1亿的超大规模矩阵进行分解,为精准挖掘提供强大 特征,在用户兴趣挖掘和特定人群识别中都直接使用深度学习模型提高准确度。在如何夯实数据基础,进一步深化用户理解方面,罗征认为腾讯所具有的强账号体系 可以有效聚合跨屏数据,打破数据孤岛,优化数据质量,扩大用户属性覆盖度。

  

从用户理解到数据的营销应用

罗征表示,广告主可以借助腾讯的精准用户洞察能力,通过地理位置、设备行为、垂直行业相关的特征和行为锁定目标用户群,腾讯的用户画像构建能力既可以助力品牌触达更多高质量的人群,又能为用户提供更佳的广告体验,进而提升用户转化率。

在精准锁定既有目标用户的基础上,广告主还可以通过腾讯社交广告的“相似人群拓展(Lookalike)”技术,基于种子人群画像构建用户受众特征,挖掘出更多和种子用户高相似、高相关的人群。

同时,腾讯社交广告构建了行业领先的数据管理平台——广点通DMP(Data Management Platform)。通过开放腾讯大数据能力,汇聚全行业分散的多方数据,打造大数据的连接器,整合垂直行业数据,携手京东等合作伙伴共建优质数据生态。

罗征的演讲为数据科学家和从业者带来了其对于社交行为数据挖掘与应用的独到见解,罗征表示腾讯社交广告将持续致力于以深厚的数据积淀和不断精进的数据技术驱动营销效率提升的使命,为用户带来最佳的广告体验,帮助品牌实现品效价值最大化。

via:原报导

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