隨著互聯(lián)網(wǎng)DSP廣告人群定向技術(shù)的發(fā)展，廣告投放終于從購(gòu)買媒體轉(zhuǎn)變?yōu)橘?gòu)買受眾，“DSP-廣告交易平臺(tái)-SSP”的RTB新生態(tài)得以快速崛起。RTB即Real Time Bidding(實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià))，跟傳統(tǒng)購(gòu)買形式相比，實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)是對(duì)每個(gè)曝光進(jìn)行單獨(dú)購(gòu)買，誰(shuí)出價(jià)高，誰(shuí)的廣告就會(huì)被這個(gè)PV看到。這種方式的好處就在于:Ad Exchange(廣告交易平臺(tái))售賣的不是傳統(tǒng)意義上的廣告位，而是訪問(wèn)這個(gè)廣告位的具體受眾，投其所好進(jìn)行廣告投放，就能產(chǎn)生最大的收益。因此，近年來(lái)RTB模式成為發(fā)展熱點(diǎn)。

在RTB生態(tài)中，Ad Exchange(廣告交易平臺(tái))就像淘寶，聯(lián)系著買方和賣方?；ヂ?lián)網(wǎng)DSP廣告平臺(tái)(需求方平臺(tái))為廣告主服務(wù)，廣告主可以設(shè)置廣告的目標(biāo)受眾、投放地域、廣告出價(jià)等等。而SSP(供應(yīng)方平臺(tái))則服務(wù)廣告位擁有方，擁有豐富媒體資源和用戶流量的媒體們可以這個(gè)平臺(tái)上管理自己的廣告位，控制互聯(lián)網(wǎng)廣告的展現(xiàn)，設(shè)置補(bǔ)余等等?，F(xiàn)在每一個(gè)廣告主、每一個(gè)營(yíng)銷人員每天都會(huì)接到無(wú)窮無(wú)盡的大量數(shù)據(jù)，那么，應(yīng)該怎么處理這些數(shù)據(jù)呢，怎么從這些數(shù)據(jù)中找出那些是有效地?cái)?shù)據(jù)，那些是能帶來(lái)效果的數(shù)據(jù)，每一種數(shù)據(jù)又有什么區(qū)別和聯(lián)系呢，這就需要深挖 9種不同類型的數(shù)據(jù)：

　　1、調(diào)查研究數(shù)據(jù)

　　由經(jīng)驗(yàn)豐富的專業(yè)第三方專業(yè)人士做科學(xué)研究，產(chǎn)生的可靠數(shù)據(jù)。研究設(shè)計(jì)，規(guī)范的數(shù)據(jù)，數(shù)學(xué)建模，刺激控制，統(tǒng)計(jì)控制，歷史經(jīng)驗(yàn)，質(zhì)量保證標(biāo)準(zhǔn)等使得數(shù)據(jù)往往非常精確，噪聲往往最小。

　　2、眼球追蹤數(shù)據(jù)

　　眼球追蹤主要是研究眼球運(yùn)動(dòng)信息的獲取、建模和模擬。而獲取眼球運(yùn)動(dòng)信息的設(shè)備除了紅外設(shè)備之外，還可以是圖像采集設(shè)備，甚至一般電腦或手機(jī)上的攝像頭， 其在軟件的支持下也可以實(shí)現(xiàn)眼球跟蹤。隨著測(cè)量設(shè)備和軟件的穩(wěn)步改善，您可以利用眼球追蹤技術(shù)獲取及生成有用的診斷信息，以幫助理解為什么一個(gè)項(xiàng)目、網(wǎng)站 或廣告沒(méi)有成功引起用戶注意或注冊(cè)某些消息或圖像。

　　3、生物識(shí)別或生理測(cè)量

　　皮膚電反應(yīng)，眼睛的瞳孔擴(kuò)張，心臟率，腦電圖（腦電波）測(cè)量，面部情緒識(shí)別等都非常有趣和令人興奮，他們都可能將來(lái)成為進(jìn)入人的靈魂的門戶，但目前，這些措施在很大程度上是推測(cè)性的和未經(jīng)證實(shí)的。其中一些措施在跟蹤人的意識(shí)覺(jué)醒上相當(dāng)不錯(cuò)，但如果沒(méi)有引入測(cè)量或定性研究，就沒(méi)有精確的方法去知道這個(gè)覺(jué)醒是否積極或者消極。

　　4、試驗(yàn)性數(shù)據(jù)

　　通過(guò)客觀的專業(yè)第三方精心設(shè)計(jì)和嚴(yán)格控制的試驗(yàn)，得到最可靠的數(shù)據(jù)。并且全程和專業(yè)熟練的分析人員一起，對(duì)數(shù)據(jù)中的噪聲進(jìn)行了分離。

　　5、群體或咨詢小組數(shù)據(jù)

　　許多大公司都購(gòu)買了一些能夠使其經(jīng)常對(duì)一小組目標(biāo)客戶進(jìn)行調(diào)研及對(duì)話的系統(tǒng)。企業(yè)的各類人群每天或每周都在持續(xù)地進(jìn)行這種小眾的調(diào)查。如果不把結(jié)果的質(zhì)量 考在內(nèi)，每次調(diào)查或測(cè)量的成本相對(duì)比較低。但是由于這樣的群體并不真正具有代表性，也不是隨機(jī)選擇的，且很少驗(yàn)證過(guò)，所以隨著時(shí)間的推移，條件反射和慣性 學(xué)習(xí)的風(fēng)險(xiǎn)將破壞群體的代表意義。

　　6、營(yíng)銷組合模型數(shù)據(jù)

　　創(chuàng)造一個(gè)分析數(shù)據(jù)庫(kù)，并清理和規(guī)范這些數(shù)據(jù)，采用多元統(tǒng)計(jì)和建模去隔離和消除部分噪音，以使?fàn)I銷組合模型數(shù)據(jù)比實(shí)際銷售數(shù)據(jù)更好。營(yíng)銷組合建模數(shù)據(jù)中的信 號(hào)更穩(wěn)定，更可靠，更加可測(cè)量。這種類型的數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)了解哪些變量推動(dòng)了他們業(yè)務(wù)，如是媒體廣告，或者銷售人員的數(shù)量，或定價(jià)差異？但通常需要多年 的數(shù)據(jù)積累來(lái)從營(yíng)銷混合建模中獲得最大價(jià)值。

　　7、媒體組合建模數(shù)據(jù)

　　這和營(yíng)銷組合建模是相同的概念，規(guī)則相同，只是應(yīng)用了一組不同的變量。一個(gè)分析數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)清洗，建模和使數(shù)據(jù)中噪聲被最小化，從而使各種媒體的影響被分離開(kāi)來(lái)。同樣，如果再與控制實(shí)驗(yàn)結(jié)合，那么這些數(shù)據(jù)和分析將更具有解釋說(shuō)明性。

　　8、銷售數(shù)據(jù)

　　銷售數(shù)據(jù)一定程度上可以被信任，但以銷售數(shù)據(jù)衡量實(shí)際銷售效果并不完美。因?yàn)殇N售可能還受廣告效果、最佳媒體花費(fèi)、產(chǎn)品質(zhì)量、服務(wù)效 率、有競(jìng)爭(zhēng)力活動(dòng)等等影響。經(jīng)濟(jì)，競(jìng)爭(zhēng)活動(dòng)，天氣，通貨膨脹，度假周期，新聞事件，政治事件，庫(kù)存和分銷偏差，定價(jià)紊亂等因素也制造了錯(cuò)誤的反饋和歪曲的 景象，所以銷售數(shù)據(jù)并不是衡量原因和效果的最好方法，而只是理智的衡量什么已經(jīng)發(fā)生，它并不會(huì)告知為什么發(fā)生以及什么使之發(fā)生。

　　9、社會(huì)化媒體數(shù)據(jù)

　　社交媒體數(shù)據(jù)非常受歡迎。因?yàn)樵摂?shù)據(jù)往往比較便宜的，數(shù)量大，并且實(shí)時(shí)（每天或每時(shí)）。許多新的軟件工具和系統(tǒng)也比較容易對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。社交媒體數(shù)據(jù)也 許作為早期預(yù)警系統(tǒng)最有價(jià)值，但是，必須始終以懷疑和質(zhì)疑的態(tài)度去對(duì)外社交媒體數(shù)據(jù)！