看「黑科技+大数据」，如何改造智能广告投放形
顺序化广告投放形式曾经火了好几年，但不少企业仍心存顾忌。营销范畴颇为活泼的麦当劳，也不断鲜少尝试使用顺序化投放。麦当劳(中国)副总裁、首席市场官须聪的解释是：顺序化投放提供的精准定位受众逻辑，在麦当劳的业务形式中存在线上投放与线下行为的断层，精准投放的后果无法被验证。“绝对于曝光量、点击量，我们更关注最终效果，多少人来店，多少人购置。”由此可见，广告曝光与实践购置的关联性与ROI是持久以来困扰众多广告主的一大难题。
不过如今，状况有了转机，在数字技术的推进下，营销黑科技正在协助广告主处理相似的难题。其中最值得关注的两大技术便是用户行为轨迹剖析与全场景大数据。
线上曝光与线下购置如何关联？
网络行为剖析技术给你答案
用户行为轨迹剖析技术处理了“从广告曝光到到店购置”连续层的难题，而挪动领取则是线下餐饮企业成绩处理进程中的关键。
挪动领取的呈现，让线下购置这一重要的消费行为第一次看到了大规模数据化的曙光。经过用户领取信息，广告主可以与领取方平台数据互通，关联用户媒体行为数据与消费数据，并经过Lookalike等大数据技术手腕，拓展目的客群，展开精准投放。
更风趣的是，挪动领取面前的媒体平台，还可以理解到哪些用户看了广告，哪些看了之后毫无反响，哪些点击了广告，哪些参与的同时还停止了转发，以及最重要的，哪些用户在看过广告之后，真的用挪动领取发生消费。数据技术下，消费者举动途径明晰直观，为媒介投放与优化提供了牢靠的数据根据。
用户行为轨迹的贯穿，正在推翻媒介投放中的固有观念。而拥有涵盖消费者全媒体行为途径的超级媒体平台，则是这一场反动的次要推进者。
譬如谷歌，他们推出了首创的展现广告效果评价目标，View Through Conversion（曝光后转化），即有多少人看到广告，虽然没有点击互动，却在之后一段工夫内自动与品牌发作互动，比方搜索品牌信息等。
而在国际，腾讯也在资讯、视频、社交、领取等层面拥有雄厚的实力。最近，在《2016腾讯智慧赢销白皮书》中，我们就看到了对广告效果转化停止归因剖析的模型:
