浅谈移动网络广告投放策略

❶ 网络广告多屏跨屏投放的诀窍有哪些

跨屏投放一般通过rhub桌面共享系统可以实现

❷ 中国移动网络营销策略分析

近年来移动通信与互联网的结合，标志着手机互联网时代的到来，让众多企业和商家既面临机遇也面临挑战，网络营销被日益推崇并被加以研究，本期无限论坛就邀请到了艾瑞市场咨询研究总监曹军波先生与大家分享他对中国网络营销趋势长期研究的结果。

❸ 中国移动广告的战略和战术是什么

电视广告媒体和网络广告媒体，户外广告媒体相联合。
广告优势形象生动，说服力强，辐射面广，渗透力强。
网络广告优势，覆盖范围更加广，信息更强，样式多样化，广告投放更加精准。

❹ 广告投放策略的互联网广告投放策略

天展网络是中国较早成立的互联网广告投放、网络营销公司之一，网络广告投放经验十分丰富，大数据让新媒体与传统媒体的界限越来越模糊，但这并非意味着传统媒体包括纸媒会消失。“纸媒将来也可以是一个屏。所有的新闻杂志都在出APP，实际上也是在大数据时代的转变。”大数据不仅让传统媒体，包括电视媒体不会消失，电视内容可能会更丰富。我们可以把视频广告实时植入到电视内容中，而且可以做到无干扰的投放。通过音频技术可以做到屏与屏之间精准的互动。天展网络认为好的网络广告投放服务应该做到以下三点：
第一、实现全网覆盖。天展网络拥有35万家优质网站合作资源，可以覆盖95%中国网民以及教育、政府、旅游、快消、汽车、地产、银行金融、餐饮酒店、休闲娱乐等25类行业。另外，精准广告投放覆盖不仅包括PC端，还包括移动互联网等多种信息渠道，DSP系统同步展现最佳的广告效果，全方位定位精准用户。
第二、精准覆盖目标人群。天展网络精准广告投放系统将会通过时间定向、地域定向、受众定向、回头客定向、行为定向、频次定向等方式锁定精准广告投放受众，然后综合判断用户偏好，选择最优的投放方式。最后则是精准对接产品功能和客户需求、筛选最适合产品和品牌的投放渠道，让广告效果最大化。
第三、广告内容符合目标客户群体的需求，天展网络会在对企业品牌和产品进行深度分析定位之后，根据目标受众人群的性别、年龄、职业、教育程度、个人月收入等属性，确定最具吸引力的精准广告内容，为企业打造图片、文字或者多样形式智能组合的广告投放组合，让广告以文字、图片、动画、悬浮、弹出等多种形式展现在目标人群浏览的网页上，实现超高转化率。

❺ 移动营销广告投放的8大阵营的优势及推广形式是什么

回答这个问题，主要从以下几个方面来展开。

1.移动营销的8大阵营是那几家？

2.广告投放的核心逻辑及实操流程

3.广告投放常见注意事项

1.移动营销的8大阵营是那几家？

我们都知道广告投放的核心竞争力90%都在素材+标题，剩下的就看人群和产品。这就说明有90%都在我们可控的范围内。之前我们在空间内看到最盛行的六宫格或九宫格现在已经被广点通的新规定out。新规定宫格类素材宫格数目不能超过4个，不能有对比图的植入。但是道高一尺魔高一丈，大家马上就有了新的玩法，各类四宫格拼图软件都能给创作带来不错的灵感。这里建议电商类在设计素材的时候采用横版竖型，这样的展现不仅整体感更强同时表现多款衣服的上身效果。而如果是精致的包包或者小而美的物品，多角度小宫格图展示则更会更加吸引到眼球。最后一种就是我们很多地方都会遇到的海报类型，简约并且够有料就会产生不错的效果。

关于标题的重要性在网络媒体这个渠道就显得更加重要，这影响到用户是否会点击，最终影响投放效果。关于广告营销方面的内容，推荐大家关注（李叫兽）

下载转化率的优化

点击率和下载转化率是判断用户是否对素材感冒的两个重要参数。前面提到产品定位及用户属性，其目的就在于在制作素材和提供内容时避免跑偏，导致高点击率却低转化率的现象。

所以一方面我们我们需要做有吸引力有噱头的素材，另一方面要以最终目标为导向做优化

留存率的优化

制作更加贴近APP特点的素材，并且进行人群分析，调整投放人群，找到更加符合产品的目标用户。

但是，不可避免的是，越精准，成功往往会越高。

投放时间的把控

不同的时间，有这不同的流量高峰。建议大在做投放时，注意记录时间，以便为更好的优化调整提供数据支持。

安装包大小控制

安装的大小不仅影响用户下载等待时间过程中的体验，也会间接的对激活率产生影响，通过技术手段压缩安装包的大小，提升下载速度。

服务器性能

服务器的稳定性，高性能，能够同时支持多少访问同时并发，以及APP加载速度，这都会对广告产生影响。足迹这块APP在推广初期因为服务器的低配置，在用户爆发式增长时便导致瘫痪。那么在这期间一定会损失一定的用户，且影响到品牌。

❻ 如何制定网络广告媒体投放策略

每一种媒体都有不同的传播特性，对广告创意的承载能力不同，在广告活动中扮演的作用不同；每个广告主的营销战略企图不一样，广告公司为广告主的产品或服务设计的广告创意不同，这些对媒体类型的选择、媒体工具的细化提出了不同的需求；同品类之间的不同产品的竞争态势及各自的媒体选择特点如何，自身应该如何调整；用TopBox在线广告效果分析系统，知己知彼，百战百胜。媒体计划中的其他策略环节，如区域地理选择范围、受众设定的特殊需求等对媒体选择策略都有不同的需求，需要在实施媒体选择策略是时跟其他媒体进行配合。

❼ 网络广告的策略是什么

（1）广告可以传递信息，活跃经济。一种商品，在此地积压，通过广告宣传，可让需要者知道，前来购买，使商品畅销，成为抢手货，这样，不但搞活了经济，而且加快资金流动，提高经济效益。
（2）广告可以指导消费，提高企业声誉。广告沟通产、供、销渠道，介绍商品信息、产地、质量、性能、价格。既使消费者了解商品的情况，根据需要选购商品，又使企业的商品提高知名度。
（3）有的广告，可以扩大外贸，增加外汇收入。比如有的土特产，通过广告，打入国际市场，在国际市场上有了好的影响，扩大出口贸易，增加外汇收入

❽ 移动互联网做精准广告投放可依赖的手段和难点有哪些

1、通过与一些APP的合作，拿到所属用户的大概类型信息，比如年龄、使用习惯、浏览等（但这些数据不太准确，受限制很大，所以需要进行二次纠正。）

2、地理信息。依赖于gps、手机基站、wifi所在ip端，推算用户地理所在信息。理论上这个精度应该挺高的。

3、社交信息的引入。目前腾讯和新浪是国内最大的两个社交信息源，新浪微博和腾讯社交群（Qzone、腾讯微博、微信）产生了大量有价值的信息。例如，微博关系链，微博用户属性（标签、年龄、教育程度、所发布内容的语义分析、互动信息的分析、分享网页链接信息等），这些信息的引入，可以极大程度的建立用户脸谱，提高移动广告的精准程度。

腾讯的广点通引入了腾讯的社交信息，云云广告平台（http://ads.yunyun.com）引入了新浪微博的社交信息，这是国内两个引入社交信息的移动平台。因为都是刚上线，没有看到广点通的数据。云云的效果，我知道的有旅游行业、品牌汽车和淘品牌案例，还可以的，某邮轮旅游广告，cpa可以到20块钱，原来至少要100多。

4、用户购物行为信息的引入。按理说阿里妈妈有非常好的先天条件做，但没看到他们做类似宣传。可能是因为移动广告的盘子小，还没引起来阿里系的注意吧。倒是安沃说过，通过与多家电商合作，有除了阿里之外的几十家电商数据，用它来预测用户购买行为，进行移动广告的精准投放。（京东的数据量也积累到一定程度了，不知道他们会不会做。当然这东西最好是专业的团队来做，如果想依靠京东现有的技术力量做，不太现实）

5、现在宣传说自己能做精准广告的太多了，但大多数是上传你的app安装记录和通讯录，推荐给你类似的app安装。安卓上尤甚！没办法，打开窗户苍蝇总会进来的。。希望随着行业的发展，尽快把这些垃圾淘汰掉。

6、将来遇到的问题，可能最大的就是“隐私”。事实上精准广告不应该获取用户太多的隐私，获取越多，你的责任越大，而隐私的过多获取并不能提高你的精准程度。例如，你从我的手机上偷了我的通讯录，就能猜出来我想在淘宝买什么东西？别扯淡了。

目前公开的用户信息，如果能进行有效整合，已经足够让移动精准广告提升两三个数量级的精准度。不用下三滥到窃取隐私信息的程度。

咳，最近在研究这类话题，希望各位踊跃交流。尤其是做过投放的各类广告主，欢迎私信聊自己投放的经验和教训。也欢迎同行交流。

7、浏览记录和app使用记录。这个跟pc互联网类似，通过用户在手机端的浏览行为来猜测用户类型，建立模型后对用户需求进行推荐。在移动互联网上，app的使用行为不互通，没有类似pc的cookie记录，所以效果也不如pc端明显。这个需要看用户使用行为的发展趋势，如果将来app弱化htm5兴起，或者app有了类似cookie的互通技术，将会非常有利于移动广告的精准推送

不负责任想象:

1.根据用户使用手机时间、频率，根据不同时段及使用可能的场景推不同广告

2.用户位置，主要推本地广告

3.使用的app的类型/时间/频率，根据协同推荐等算法推荐用户可能会喜欢的app

4.浏览器/siri等搜索记录，有点类似浏览器cookie,用户主动搜索过的内容，其实就是很多第三方应用的使用记录。这个貌似比较难实现哈~

1.投放方式：通过app的内嵌SDK分析用户的使用习惯，通过多渠道，包括：时间、地点、上网方式、机型等分析筛选目标用户，精准投放广告。

2.难点在于不是所有的app都具有如此细化的用户分析设计，即使能够收集相应数据，都不能定点推送。这也是当今app发展的瓶颈。再者，中国的手机上网速度并不完善，很多时候因为网络的原因，不能准确投放或不能抓取广告。这个问题需要看运营商的时间等待解决。

3.帷千广告平台就能实施精准的投放。精准投放需要严谨的后台设计，就如地点信息的抓取，帷千是通过多层递进来获取的，从基站，wifi，再到GPS。这样的选择能最准确地获取用户地点信息，精确投送广告。至于其他的维度，帷千都能通过自己独有的算法分析，为广告的精确投放打下坚实的技术基础。

我觉得最大的难点就是算法和算法规则（时间啊、机型啊、用户行为这些其实都算是规则的条件，然后何时何地把什么推送给谁就要靠算法了）；

目前实现了精准投放的，貌似百分通联的Lsense广告平台做的不错（我也是在网上看到的，FYI）

1. 通常来说，目前所说的精准，都是基于以用户为单位的精准，即所谓的千人千面的广告。

2. 实现精准投放，首先是需要用户资料的精准，以此为基础实现与投放环境和投放需求的匹配，所以无论什么精准，通常都需要从这三个方面去解决问题。精准之争，本身就是数据之争。

3. 与web端以cookie为核心方式匹配相关用户信息相比，移动端可以通过设备识别码和手机号去匹配用户，这一点要比web端的方式靠谱很多。但是受移动端信息孤岛的限制（移动端以单任务运行为主，web端多任务情况比较多），获取用户的多维信息难度要高于web端，进而会影响投放效果。

4. 通常精准定向，核心目的都在于“在合适的时间，合适的地点，找到合适的人，给他看合适的广告”，所以定向一般都是以人为维度（也有颗粒粗一点的到广告位甚至媒体本身的定位），时间定向、地域定向、自然属性（性别年龄等）、兴趣行为定向（是否购买，对什么感兴趣之类的）等是常见维度，目前了解的移动广告定向，还米有突破这个范畴，最多是组合式应用。

5. 目前移动端精准的最大问题就是数据的积累，除了信息孤岛外，数据采集渠道没有web那么多，并且量级也不足够支撑精准，同时，虽然说移动互联网发展如日中天，但是和web端积累的数据相比，还是有很大的差距，所以，如果能够打通移动端和web端数据，这是目前所了解的最理想的结果。

6. 若想打通数据，对于第一方（如亚马逊）的精准推荐，其实问题不大，用用户ID关联即可，但是对于第三方公司来说，风险最大的就是统一用户识别问题，目前了解业内移动平台做得比较大并且解决这一问题的公司只有google的admob，通过gmail账户来进行统一的用户识别，并且打通了各个端的数据，所以，从精准的角度来说，谷歌目前相对靠谱。

7. 我目前了解的就是这些，个人认为，数据的获取方式很多，但是怎么利用并且达到效率最高，是精准的最大问题，也是所谓大数据的最大问题