神经网络算法，互联网广告中的神奇算法！

Posted 2021-04-24 璧合科技

用户画像，是指用户信息标签化。就是通过对用户的社会属性、自然属性、人口属性等主要数据信息进行收集和分析后，比较抽象地刻画出用户整体形象框架。用户的精准性，对广告投放效果产生很大的影响，并且对于广告主而言，用户的精准度直接关系到广告效果的转化。

三步走，获取精准用户标签

在广告投放中，通常借助强大的技术算法对用户行为进行分析，进而在广泛的用户群体中提取更加精准的目标人群。而在市场中，绝大多数的广告投放平台，都是通过人群分类算法，为用户打上不同的标签，判断用户属性。

人群分类算法都是通过网页中的Cookie数据中获取用户标签，根据历史浏览行为决定用户标签属性。为了能够获取更加精准的用户，大致通过三步进行：

1、通过记录受众的历史行为，包括产生搜索、浏览、点击、注册、购买等，获取对原始数据的积累。根据用户的历史行为，了解用户的兴趣爱好，在广告投放中根据用户的兴趣进行投放。

2、根据用户购买商品的行为和浏览新闻内容信息，对用户作出判断，并为用户建立关键词标签库。通过对数据的分析，了解用户需求，进而实现广告定向投放，提升广告效益。

3、针对所有受众相关的URL，通过分类和关键词提取，生成每个Cookie的初始标签。

通过三步走，获取更加精准的人群数据，进而在广告投放中，让整个广告投放更加精准。璧合科技在人群分类算法对用户进行分类的基础上，结合神经网络算法，进一步实现人群分类精细化，使广告投放更加精准。

神经网络算法，助力人群分类更精准

神经网络算法（ArtificialNeuralNetworks，ANN），是由众多的神经元可调的连接权值连接而成。每一个神经元都是一个决策单元，表达了从输入到输出的决策过程，从而组成一个整体的神经网络。相较于逻辑回归（LR）、SVM、GBDT等简单的算法模型而言，神经网络算法自身具有对事物很强的描绘功能。

正是基于这种强大的描绘功能，使神经网络算法对于人群分类的更加精准。神经网络算法通过配置合适的权值，对相同属性的用户进行分类，并将海量的用户信息通过不同的用户标签划分成不同种类，并根绝所划分的种类进行更加精准的广告投放。在广告投放中，不同用户对于同一产品的需求不同，所以，神经网络算法通过整合用户对产品的需求，并进行人群分类，为他们打上标签，根据需求投放更合适的广告。

璧合科技开放式广告投放平台AGAIN，通过神经网络算法，对用户需求进行精细划分，进而更加细化用户的标签。同时，结合海量高质的用户数据，根据用户的需求，为他们投放更适合的广告。在今后的发展中，璧合科技将继续专注于技术研发，以创新的技术算法和优质的数据资源，为广告主提供更加精准的广告投放。