在过去的几年里，数字视频广告支出呈现出爆发式增长，这一趋势无疑将继续。随着科技的进步和消费者观看习惯的变化，传统的广告标准已无法满足行业需求。阿法狗本文将聊一聊数字视频广告在未来的如何进一步增长的四大关键策略。
重新定义标准：数据驱动的广告考量
传统的广告衡量方法，如基于面板的数据，已经不再适用。我们需要将面板数据与大数据相结合，以更全面地了解受众行为。
旧的标准如“有机会观看”（opportunity to see）和“广告只要有一半的内容在屏幕上显示至少2秒钟就算是被看到了”已显得过时。在自动内容识别和新的观看习惯的时代，这些标准需要被重新审视和更新。
随着IP地址模糊化和第三方Cookie的消失，统一身份识别的未来将更加依赖于隐私优先的技术。营销人应采取组合策略：
- 第一方数据匹配（First-Party Data Matching）：
- 定义：第一方数据是指企业直接从用户那里收集的数据，例如通过其网站、应用程序或电子邮件订阅收集的数据。第一方数据匹配是将这些数据与其他来源的数据进行整合，以构建更全面的用户画像和实现精准营销。
- 例子：某电商平台利用用户的购买历史数据和浏览行为数据，通过第一方数据匹配技术，精准定位和推送个性化广告，从而提高用户转化率 。
2.上下文相关性定向（Contextual Targeting）：
- 定义：上下文相关性定向是根据用户当前正在浏览的内容来投放相关广告，而不是基于用户的个人信息。这种方法确保广告在用户最感兴趣的内容环境中出现。
- 例子：用户正在阅读一篇关于健身的文章，上下文定位技术会推送与健身相关的广告，如运动装备或健康饮食产品 。
3. 卖方定义的受众（Seller-Defined Audiences）：
- 定义：卖方定义的受众是由广告平台或内容发布商根据其掌握的数据和分析定义的一组特定用户群体。这些受众通常基于用户的浏览行为、兴趣和偏好等特征。
- 例子：某新闻网站根据用户的阅读习惯创建了科技爱好者和美食爱好者两个受众群体，广告商可以选择针对这些特定群体投放广告，从而提高广告的相关性和效果。
- 4.差分隐私技术（Differential Privacy Techniques）：
- 定义：差分隐私是一种保护用户隐私的数据处理技术，通过在数据中加入噪声（随机数据）来防止个人信息的泄露，同时仍然能够进行有意义的数据分析。
- 例子：某公司在进行用户行为数据分析时，采用差分隐私技术，在保护用户隐私的同时，仍然能够获取整体的趋势和模式 。
- 5.重定向（Retargeting）：
- 定义：重定向是一种广告策略，通过向已经与品牌有过互动的用户再次展示广告，提高用户的转化率。通常针对访问过品牌网站但未完成购买的用户。
- 例子：用户浏览了一家在线商店的产品页面但未购买，之后在其他网站或社交媒体上看到该产品的广告，鼓励其返回完成购买 。
平衡广告的量和度：优化用户体验
数字视频的崛起得益于其更具吸引力且不那么打扰人的用户体验。然而，随着基于广告的视频点播（AVOD）和免费广告支持的流媒体电视（FAST）频道的发展，过度商业化的问题也随之而来。
广告商希望在数字视频上投入更多资金，但他们也希望能获得更好的传播效果和销售转化。
其背后的底层逻辑是需要避免品牌输出的过度商业化，开发新的整合和消费者互动形式，并加强频率管理，避免观众反复看到相同的广告。
机构与创作者：拥抱创作者经济
创作者经济的崛起已经彻底改变了内容生态。高盛预测，预计到2027年，这一市场的价值将从目前的2500亿美元增长到4800亿美元。无论是大型机构平台还是个体创作者，优质的、引人入胜的内容都是关键。
在国内，短视频平台如抖音、快手等已经成为广告商的重要战场。这些平台通过大数据分析，可以精准投放广告，让品牌更有效地连接目标受众。通过这种方式，广告不再是打扰，而是有效的信息传递。
旧工作流与新AI工具的完美结合
虽然咱们营销行业一直站在文化的前沿，但在采用新型AI驱动的工作流方面，可能还有待加强。旧的商业模式已经将我们带到了极致。我们必须迈向一个以隐私为导向的营销与传播的未来。
如果你害怕迈出这一步，AI很快就会给你一个“温柔”的推动。未来不会在乎你是否准备好了。面对未来的工作虽然看似艰巨，但更应该让人充满干劲。
营销人，终生学习者！
国内AI工具在广告投放中的应用已经展开，而且在国际上都算是高级玩家。例如，京东通过其广告平台实现了基于大数据的精准投放，提高了广告的转化率。随着技术的进步，AI驱动的广告投放将变得更加普遍和高效。
十几年前，有关研究机构评估数字视频广告的市场份额仅占数字收入的3%（来源：IAB NewFronts），几乎可以忽略不计。尽管市场前景看似不乐观，但一些具有远见的人士依然看到了其中的巨大潜力，并坚持不懈地推动这个产业的发展。如今，数字视频广告已经取得了辉煌的成就，但这只是一个开始。随着技术的不断进步和用户观看习惯的变化，数字广告的未来前景将更加广阔。
无论是广告商还是消费者，他们都希望看到一个更加个性化、更具互动性的广告体验。我们需要利用这些新工具和策略，打造一个符合未来需求的广告生态系统。
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