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人人云图,隐私数据“保镖”

2018-01-08 11:20:02 本文行家:风痕_V樊立新V

——隐私数据被保护起来,但是用户画像还是需要的《网络安全法》对数据安全提出了更高的要求,数据隐私受到了进一步保护。但是互联网使得面对面的商业转变成了虚拟化。无数刷量公司通过模拟器、猫池、羊毛给app企业造成难以挽回的时间、金钱损失。企业也更难准确的理解用户性别,年龄,兴趣等商业化属性。服务的本质变成了怎么能够在用户不见面的情况下精准触达用户,以此提供个性化服务。无论是广告营销推广,产品打磨,还是金

——隐私数据被保护起来,但是用户画像还是需要的

《网络安全法》对数据安全提出了更高的要求,数据隐私受到了进一步保护。但是互联网使得面对面的商业转变成了虚拟化。无数刷量公司通过模拟器、猫池、羊毛给app企业造成难以挽回的时间、金钱损失。企业也更难准确的理解用户性别,年龄,兴趣等商业化属性。服务的本质变成了怎么能够在用户不见面的情况下精准触达用户,以此提供个性化服务。无论是广告营销推广,产品打磨,还是金融风控、反欺诈都离不开用户数据,当商业需求出现的时候需要合法获得,需要通过非隐私数据合理判断出用户画像。

首先看一个用户场景,某大型互联网公司每月的推广预算在1000万元,但是中国黑产有800亿的规模,羊毛党、猫池等没有办法完全避免,用户需要了解的是1000万元的投入触达了多少有效用户。隐私数据需要规避,那么唯一可以描绘用户画像的就是个体行为、内容倾向数据。如果一个用户行为轨迹怪异不合逻辑,内容倾向杂乱无章,那么基本可以判定是无效用户。这样可以防止渠道推广人员的腐败行为、降低推广成本。

人人云图为IoT、移动互联网、家庭互联网、车联网等用户提供基于行为的用户画像,帮助鉴别用户质量、及时调整运营策略、优化渠道、降低成本。系统前端根据ip、终端、传感器等设备属性初步判定是否作弊,做第一层防护;后端根据用户行为、内容维度数据进行用户质量判定,做第二层防护。核心是根据用户交叉数据,利用其他应用的脱敏数据做交叉验证。人人云图用切片式编程方式把SDK放进移动应用中,基于用户行为建模,三日根据用户需求出不同渠道报表,用户画像准确率在96%以上。

技术上的门槛在于行为追踪和分析,系统需要通过用户的使用习惯、位移习惯等大量数据建立模型。比如中国的用户属性和模型和外国不同,美国通常开车,中国人一线城市通常选用公共交通;美国社区内家庭属性基本相似,中国一个小区内可能住着亿万富翁,也可能住着大量回迁户和群租族。这些都给建模带来一定的难度。

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数据安全上,CEO 杨鹏曾在欧美工作,在数据处理方面有经验和借鉴,任何与用户隐私信息相关的都交给客户端处理,服务器端聚类分析非敏感数据。杨鹏告诉36氪,互联网、移动互联网,物联网、车联网都有很强的轨迹性和时序性,人人云图提出了泛在多元数据的概念,系统接收多种终端数据,可以为不同行业提供精准画像服务,对于传统广告平台比如秒针、广点通,或者反欺诈平台,同盾、通付盾都是上游协作关系,可以给他们提供用户画像服务。

人人云图和超级APP合作,目前已经有1亿设备的非隐私行为数据,设备日活1千万。和某安全平台整合的免费应用监控已经上线,每天新增20-30款应用的非隐私行为数据,已签约和接近客户包括万达,中国移动,厦门航空、轻轻家教等。

人人云图给小企业提供SaaS服务,按查询条数收费。对于要求高的用户,提供定制化解决方案,对于高安全性要求高的用户提供私有化部署。

国外公司有专门提供用户画像服务的公司比如 personalGraph,也有提供数据模型的公司 dataAdvisor。人人云图和 personalGraph 比较接近,为企业提供用户画像的全套服务,包括用户标签,用户分类等,可以用于用户反欺诈、精准营销、目标广告。dataAdvisor只提供建模服务,主要对已有全套采集和模型系统增强反欺诈功能。

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