衣+AI助推京条计划 加速边看边买场景营销

icon 2016-12-20 09:06:06
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摘要:据36氪报道:尽管电商变现对于内容创业者来说并不完全适用,但相较于此前今日头条提出的“广告即内容”概念,“京条计划”的成立,或许是实现广告定制服务的第一步。

  据36氪报道:尽管电商变现对于内容创业者来说并不完全适用,但相较于此前今日头条提出的“广告即内容”概念,“京条计划”的成立,或许是实现广告定制服务的第一步。

衣+AI助推京条计划 加速边看边买场景营销

  刚刚拿出10亿元补贴短视频制作者的今日头条,昨日宣布与京东达成战略合作,推出“京条计划”,主要涵盖三个方面:

  京东将在今日头条上开设一级购物入口“京东特卖”;

  今日头条将依托于个性化的数据推荐能力,帮助京东和京东平台上的商家实现精准的广告投放;

  双方将共同开展基于兴趣阅读的电商合作,通过导购,分佣等模式,帮助更多的头条号变现。

  目前在今日头条的二级购物入口“今日特卖”中,我们可以看到天猫,京东等多个电商平台的身影,而“京条计划”之后,京东一级购物入口将会开放,继而成为今日头条用户在京东购物的专属通道,用户无需跳转应用程序,即可完成从下单到支付等全部流程。对于双方而言,“京条计划”是一个营销驱动的连接,通过打通双方的用户数据体系,今日头条用户将在阅读场景中直接嵌入京东的电商服务,而京东则可以获得了今日头条所带来的超级流量入口。

  从数据上来看,目前今日头条月活用户超过1.3亿,每位用户日均使用时长超过76分钟,每天内容阅读总数是19.7亿次,其中阅读头条号的有18.3亿次,占比超90% ;而京东目前全年累计超过1.88亿的活跃用户;从需求上来看,一边是亟待解决的内容变现问题和60亿元广告营收目前,另一边则是加速输入电商能力和广告主扩大流量入口的需求,不难发现,其中“广告营销”是今日头条和京东之间共有的一个关联词,而“京条计划”为无疑为广告主提供了更加精准和低成本的广告投放渠道。

  内容平台与电商平台合作,无疑是未来发展的一大趋势。京东主要针对用户的购物行为,分析性别,年龄,行为轨迹等用户画像,对于品牌或者广告商而言,我们可以挖掘出他的核心人群,以及竞品的核心人群,此外,也可以挖掘出潜在的消费群体和流失人群。之后,再将这些已有数据和今日头条的人群ID打通,对同一人群或者类似人群进行精准的广告投放。“边看边买”的智能时代已经来临!(以上为36氪报道)


  内容+电商的融合,迎来“边看边买”时代的同时,必定也是广告营销的一大改变。内容平台不同于视频网站,广告能植入到100多秒甚至更长。庞大的图文和短视频,仿佛给电商出了一些难题,光有成熟的用户画像,没有明确的体现方式,再怎么植入的高大上,读者也不会买账,毕竟看新闻不是为了买东西。那么问题来了,怎么才能让广告植入的不留痕迹,又不影响读者阅读呢?将AI融合似乎可以解决这个问题。

  视频识别

  传统广告植入的生硬,忽略场景化和用户感受,但是把广告穿插在视频中,利用视频场景出现的物体、明星等带入广告,会不会给用户带来新体验,从而实现广告价值呢?同理,当我们看新闻中的短视频,怎么能让广告植入进去呢?衣+通过世界领先人工智能视频分析技术,连接海量视频平台流量,批量化按明星、商品、场景等维度,投放与视频内容强相关的场景化营销广告。比如,当视频中王子文拿着一瓶酒在和朋友畅谈,那这个时候机器会自动识别出场景中出现的物体,从而放出响应的广告。这种新颖的广告模式,不仅给观众带来愉悦的视频体验,同时AI代替人工,百倍优化,提高效率降低成本。

衣+AI助推京条计划 加速边看边买场景营销

  衣+场景化营销广告展示

  图像识别

  对于内容平台来说,图片远远多余短视频,忽略图片场景营销模式绝对不可取。图片不会动也可以打广告吗?听起来似乎并不现实,但是确实可以。衣+强大的以图搜图能力,可以帮助搜索引擎提供图像搜索、同款商品搜索等更满足用户需求的搜索形式,提升搜索体验,激活用传统方法搜不到的内容和商品。当我们看新闻,一篇文章出现很多图片,机器会自动识别出图片中的人物、场景,根据这些智能投放广告,不仅不会影响读者的阅读,从而优化广告投入,这与视频投放广告是不谋而合的。比如,一篇文章写的是某位韩星,图片正是这位韩星,机器会自动识别出这位明星是谁,从而自动投放他代言的品牌等,如下。

衣+AI助推京条计划 加速边看边买场景营销

  衣+明星脸识别广告展示图

  眼下,以内容为载体的广告营销已成王道。愈加丰富的内容形式是原因之一,而另一方面则是大众对过去传统广告呈现形式的厌倦和排斥。简单来说,通过内容定制将广告触达给用户,提高转化率的可能性也更大一些。利用AI高科技手段的场景化营销广告,不仅能改善用户体验和提升广告价值,形成智能化、个性化、互动化的广告品牌体验,还能为平台节省人力物力,一举两得。

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