“互联网女皇”玛丽·米克尔（Mary Meeker）在5月29日召开的CodeConference大会上公布的2014年度互联网趋势报告后指出个性化、广告、云计算、大数据等研究方向这些都将是未来五年里让每个从业者最关心的话题。在互联网业界有个被广泛认同的理念：“要做五年后成为主流的东西”，由此可看出一点端倪：个性化广告和个性化技术将会成为移动广告时代未来五年的主流。

移动互联网广告转型突破口：个性化内容与个性化技术

现有移动终端的屏幕尺寸普遍较小，且用户体验和交互方式都与PC有质的不同。在大屏幕上用户可以自动忽略的内容，转移到狭小的移动终端上，就会突兀地让用户难以忍受。

说到底，移动互联网的特点就是跟着人走，本质上是一种“人联网”。对于“人联网”来说，个性化的内容和技术无疑将成为大势所趋。

在移动大潮的推动下，很多公司都将将个性化内容和技术作为战略重点之一，其中个性化内容，我们可以大致的认为它就是原生广告。桌面端和移动端都在积极开发和部署原生广告。所谓原生广告（Native Ads）是一种新兴的广告模式，就是高度个性化、高度相关性，以及与内容完美融合的广告模式。原生广告将是移动互联网广告盈利模式的未来。目前原生广告所采取的类似搜索广告点击付费的模式——只有用户点开，广告商才需要付费——将确保广告商的投入能够影响真正对他们感兴趣的客户，并督促服务提供商尽力提升用户体验和广告的精准度。更重要的是，用户一旦习惯高度个性化的内容，就很难再适应过去那种千篇一律的主页——这展现出用户个性化需求的重要性。

社交媒体最重要的是受众愿意主动帮你按下转发键，而漂亮的广告并不会是他们按下转发键的首要原因！在这个年代，不能再用大众传播媒体的想法来应对新媒体，要根据消费者使用的工具在特定的场景下来选择。现在的传播活动想要赢，要赢在消费者愿意主动去帮助转发。

前端讲故事（内容），后端重数据懂分析（技术）

现在的广告要想让受众自发进行传播很重要的一点是讲故事，讲受众爱听的故事。每个人的思维、想法、背景都是不一样的，所以每个人感兴趣的故事也是不一样的，如何挖掘个性化需求，并对其进行个性化推荐，这个需要靠后端的技术。

个性化推荐虽然非常有效，但并不容易实现，需要对大数据进行深度处理和分析，结合机器学习和数据挖掘来做出推荐。

假如从后台数据显示的传播路径，80%的消费者会去购买你的产品是由于从朋友圈看到的图文信息。若这个时候还是在其它渠道对消费者强行进行信息轰炸，就是错误地用旧思维来应对新媒体了。所以，如果不懂得在后台运用不同模块的功能产生不同的效果，那么前端所讲的故事，也就只是“讲”而已，在传播上会受到阻碍。

或许我们可以认为移动广告时代：懂技术比懂广告更重要。

如何用技术为前端故事扫清障碍

用大数据聚合碎片化，用标签勾勒用户画像

移动广告并非简单地将PC端的广告形式复制到手机上那么简单。因为，在手机上有百万级的APP，注意力非常多元化，加上移动互联网上没有门户级的APP的出现，信息和入口更加地碎片化，这些都加大了移动营销的难度。

如何找到真正需要广告的人呢？每个人在现实生活当中都是一个有个性、有体貌、有名称、有Title、有身份、有地位的存在体，人们可以通过这些特征去准确的进行识别。而在网络世界中通过大量的标签来对每一个移动用户进行画像，利用大数据技术将她的姓名、年龄、性别、生日、喜好、经历等用户属性以及移动设备等其他属性共同塑造出一个能够识别的虚拟用户，从而实现精准定位。

大数据平台提供了完善的广告管理服务和用大数据支撑的受众定位服务。它通过对超过数亿用户的匿名行为数据进行智能计算，构建了一套庞大的实时精准人群数据库，并在此基础上进行场景投放。如今通过大数据技术，已经能够通过数据分析的算法去预测，并给特定的人群贴上标签。当数据量越大、异质性越高，那么数据分析的结果就更加准确，这些标签能够实现更加精准，ROI（投资回报）更高的移动广告投放。

利用大数据技术提升广告内容的精准投放

大数据让互联网营销特别是互联网广告变得越来越聪明，和传统的互联网广告不同，现在的互联网广告更多地会根据人群来精准投放。大数据技术目前不但能够实现地域、设备类型、系统类型、网络类型等基础定向方式进行移动广告定向投放，也能够通过为移动APP设置的大量偏好标签来进一步提升广告匹配的精准度，还能够利用LBS触发、行为触发等触发动作来进行精准的移动广告定向。

大数据应用下的互联网广告更趋向于一种人群的定向，基本的定向技术有了，再接下来就是对人群的深层次剖析，将网民的浏览习惯、行为，浏览轨迹，广告停留时间、点击等数据进行整合、分析、挖掘，从而得出有价值的信息。在还没有更新的技术出现之前，以大数据为背景的RTB技术正推动着互联网广告的发展。

互联网迭代至今，大数据概念已经广为人知，在大数据技术背景下所勾勒出的用户画像已经能够越来越智能的表现用户个性，甚至通过大数据挖掘和机器学习还可以预测用户行为。

程序化购买让更多人知道你的故事

一般在PC端一个页面上会有10~20个广告，而在移动端只有一个广告。所以这个广告能够精确地匹配与它相关的广告人群是非常重要的。所以媒体的碎片化、受众的碎片化，就会导致整个移动广告需要程序化购买，需要DSP来完成整个程序。

移动DSP数量井喷式的爆发极大地促进国内程序化购买行业的增长。越来越多的广告主都在积极尝试移动程序化购买。从程序化购买中的广告类型占比来看，此前传统的下载类广告占到2/3以上份额，而现在在移动广告端通过程序化购买的占比与下载类广告几乎相差无几。

而事实上，在快速发展的同时，程序化购买比下载类广告也更能加速移动广告规模化的传播。

吐槽：

在面对移动广告时代，懂技术与懂广告到底孰重孰轻？这个命题时，笔者只想说：在移动广告时代，没有技术支撑的广告都是伪命题，而且随着时间的推移，它将变得越来越成为现实。