資訊流廣告有哪些特點？ 資訊流廣告的缺點

1.資訊流廣告。

目前的發展是，網際網絡+模式; 未來伴隨著5G技術。

推廣應為：AI+、AR+、VR+、物聯網+等模式; 它甚至會是乙個“私人助理”+模式。 長期結果是高度無縫整合到網路使用者的每一寸空間中。

2、發布資訊流廣告的技術也是大資料分析。

功能，例如今天的頭條新聞。

自2014年以來，它已經商業化和貨幣化，其主要收入來自資訊流廣告。 憑藉龐大的使用者基數、較長的使用時間、豐富的內容生態、先進的推薦引擎和完善的廣告系統，今日頭條成為2016年吸引品牌最多的APP。 其廣告收入已從2014年的3億和2015年的15億突破到2016年的60多億，預計2017年公司營業收入將實現。

它將達到100億，呈現爆發式增長。 今日頭條的推薦演算法領先同類產品超過18個月，每天擁有1000多名工程師和4萬台伺服器，每5秒計算一次使用者興趣，在海量資訊中選擇使用者最有可能感興趣的內容。 2017年4月，今日頭條獲得紅杉資本授予。

此次建銀國際等投資方10億美元D輪融資，融資後估值超過110億美元，備受投資者關注，為資訊流廣告的發展做出了不可磨滅的貢獻。 這也反映了投資者和社會對這種新型廣告形式未來發展的期待。

3、資訊流模型來源於網際網絡廣告的精準營銷。

方式，但它有比以前更強的精準營銷模式，因為資訊流廣告給受眾畫像的不僅僅是受眾使用其他平台，而是從自己的平台通過**、音訊、瀏覽習慣、熱點等生活和工作資訊給使用者的“畫像”，這種畫像模式比以往的受眾資訊偶爾性更強， 經過長期跟蹤的使用者會描繪出使用者自身的特徵和消費習慣，而這些資訊可能無法被發現，進而產生依賴性的資訊流廣告。

4、資訊流廣告的特點是：它不同於精準營銷廣告的“硬廣”形式，屬於相對“軟廣”形式; 它不同於新聞報道的“軟廣”形式，屬於“硬廣”形式; 它與大資料模型不同。

“大海撈針匹配資料”是一種基於現有分析模型的“準確”（比“準確”強得多）的畫像; 它不同於網際網絡+技術模型的“簡單”分析，而是嵌入了主要的“AI”人工智慧技術; 它不同於高階“AI”人工智慧的分析，而是乙個相對“生硬”的商業廣告推廣匹配結果。

資訊流廣告是如何成為主流的？

資訊流廣告的缺點是：1.配送人口有一定的誤差。

資訊流廣告在人群投放上可能會有一定的錯誤，比如使用者是女性，但只是喜歡看汽車或體育等，系統很可能會判定他是男性。

2.具有某種行為的使用者並不一定意味著他具有一定的消費能力。

比如之前經常有使用者抱怨的，寶馬。

又把我推到朋友圈。

廣告上，但我的實際消費水平是10萬輛國產車。

是的。 資訊流平台根據使用者頻繁看豪車的行為，向使用者推薦了寶馬的廣告，但無法挖掘出使用者的真實消費水平。 這個問題一直被網路廣告詬病，不知道未來人工智慧普及後這個問題會不會得到改善。

3、消費場景與內容獲取場景不一致。

例如，我正在看帶有標題的新聞，突然彈出了乙個裝飾廣告。 雖然今日頭條的機器可以挖出與我的裝修相關的需求點，或者純粹的資訊關注，或者我以後有裝修需求，但目前還沒有這樣的事情。 但是廣告商會為這次點選付費，或者即使收集了一些潛在客戶資料，轉化率也會因為點選者的需求不那麼強烈。 低。

資訊流廣告的主要特點是：移動碎片化、獨特性、增強的互動性、定製化以及及時準確的效果反饋。

1. 移動碎片化

資訊流廣告的移動碎片化主要是指它可以在短時間內在多個場景中流動，這也是資訊流廣告的主要特徵之一。 當乙個廣告能夠更充分地展示在觀眾面前時，它的廣告效果就會更大。 然後，可以使用碎片化的受眾反饋來調整廣告策略，使廣告效果更好。

2. 獨特性

資訊流廣告在方法和內容呈現方面都是獨一無二的，很難模仿其他模式。 每個人在生活中收到的廣告太多了，要想讓觀眾對廣告內容記憶清晰，那麼獨特的特徵就要強。

3.增強互動性

互動性也是資訊流廣告的乙個特點。 資訊流廣告可以從乙個推廣點開始讓大家接收，同時可以接收受眾的年齡、教育水平、偏好、地區等資訊，進而找到潛在客戶資訊。

4.定製

資訊流廣告的定製功能非常強大，它可以從上述互動性中收集客戶的喜好，然後根據客戶的特點有選擇地進行推廣。 這種廣告推送比以往的硬廣告或軟文廣告要有效得多，可以直接與客戶進行實質性的接觸。

5、效果反饋及時準確

對於廣告主來說，資訊流廣告可以針對他們的客戶量身定製，並及時獲得有關其效果的反饋，這一點很重要。

1.優秀體驗：資訊流廣告是保證內容和形式的原生廣告，對使用者干擾小，不會突然彈出，而是列在資訊之間。

這樣可以使使用者體驗更好，即使使用者刷卡發現是廣告，也不會引起反感，反而會因為好奇而點選進去。

與其他形式的廣告相比，資訊流廣告更有可能激發受眾的主動性，促進受眾的接受、分享和二次傳播。

3.更精準的投放：當我們每天上網時，在留下痕跡的過程中，無論我們搜尋什麼，開啟什麼網頁，看到什麼**，或者我們在手機上處理過什麼業務，都有資料留在後台。

它還為我們每個人貼上標籤，例如：地區、年齡、性別、教育、身份、愛好和要遵循的內容。