隨著互聯網逐漸步入大數據[注]時代，企業和消費者的行為不可避免的發生了改變和重塑。最為突出的變化是，大數據使得消費者的行為“可視化”，而伴隨著大數據應用的進一步深入探討和創新，個性化技術成為重要落腳點，于是“用戶畫像”的概念應運而生。對企業而言，利用海量數據精準生成的“用戶畫像”，可以使得營銷推廣更加的精準、高效，這也成為企業營銷不可或缺的技術手段之一。

　　作為營銷推廣行業的領軍企業，360推廣基于自身全場景覆蓋的產品資源和強大的行為鏈大數據優勢，通過大數據的創新應用，創建標簽體系，結合系統關鍵技術，形成精準的用戶畫像，助力廣告主實現精準高效的營銷。

　　接下來，就為大家深度解讀360的用戶畫像，探秘360用戶畫像的核心優勢及其面臨的挑戰!

　　1. 用戶畫像

　　用戶畫像就是根據用戶的各種行為抽象出的一個標簽化的用戶模型(見圖一)，簡而言之，就是給用戶貼標簽。

　　圖一 用戶模型

　　企業收集到的數據一般是多方來源的，且復雜而分散，如何將這些數據歸一化到一個對目標有效的標簽體系，是構建用戶畫像需要解決的問題。

　　1.1標簽體系

　　人的行為異常復雜，構建一個有效的用戶模型，往往涉及到多個維度、大量標簽的復雜結構設計。360用戶畫像標簽體系包含50萬+量級的精細化標簽，有結構化和非結構化兩種標簽結構。

　　結構化標簽

　　有層級關系的標簽體系，標簽是比較規整的樹或者森林，有明確的層級劃分和父子關系。不同的標簽維度，往往帶有不同的時效性，例如性別、年齡等是一個不會短時間改變的屬性，我們稱之為中長期用戶屬性，例如購買興趣等，是一個短期的意圖，我們稱之為中短期興趣標簽。

　　中長期用戶屬性標簽：主要包括人口自然屬性，例如性別、年齡等，以及地域標簽、設備信息等，這類標簽層次結構不深，有明確的標簽值集合，且標簽值比較穩定(見圖二)。

　　圖二 中長期標簽體系

　　中短期興趣標簽：主要是指用戶興趣標簽，包括行業興趣、電商興趣、品牌興趣、APP興趣等(見圖三)。這類標簽一般具有短時效性，用戶興趣標簽變化較快。

　　圖三 中短期標簽體系

　　這類標簽體系一旦構建完成，相對穩定，結構清晰，類目之間有父子關系，層次較深。圖四是行業興趣標簽體系的部分結構。后續章節會以此結構為例來展開介紹關鍵技術。

　　圖四 行業興趣標簽體系

　　非結構化標簽

　　無層級關系的分散標簽，例如用戶個性化標簽、APP標簽(見圖五)，標簽集合不固定，且數量龐大，粒度較細，更新快。

　　圖五 非結構化標簽體系

　　1.2 360數據優勢

　　數據是構建用戶畫像的關鍵，發揮各家數據所長，至關重要。360擁有豐富且多樣性的眾多產品，給我們提供了多方的數據，為從多維度完整的刻畫用戶模型提供了強大的數據支持。

　　海量數據：360用戶產品覆蓋 5.14億PC端用戶，移動端覆蓋7.99億用戶，具有96.6%市場滲透率。

　　數據多樣性：多方數據源，包括自身數據、客戶數據、第三方合作數據等。

　　Ø 自身數據：360用戶產品涉及多個領域，例如360搜索、360瀏覽器、360安全衛士、花椒直播、手機助手、360os、360免費Wi-Fi、360兒童衛士等

　　Ø 客戶數據：客戶自有的第一方數據，例如官網訪客、下單、關注微信、關注微博、安裝移動應用客戶端等數據

　　Ø 第三方合作數據：來自于外部合作伙伴的標簽化數據等。

　　強大的跨屏能力：通過PC、無線、LBS坐標等多觸點觸達用戶，擁有強大的跨屏能力(見圖六)，擁有完整的用戶行為鏈數據。

　　圖六 數據跨屏

　　強大的數據處理能力：擁有強大的數據倉庫，每天處理數據超過500T，具有海量數據處理能力和實時計算能力。

　　1.3 360用戶畫像的應用

　　用戶畫像的應用主要包括以下幾個方面：

　　(1)營銷決策：基于用戶畫像對人群各維度的刻畫，洞察目標受眾的偏好，指導媒體進行投放優化，提升營銷效果。如在化妝品檢索用戶中，分析發現25歲以上的女性居多，且大部分是北京、上海、廣東等經濟發達地區的上班族，從而幫助化妝品行業的廣告主實現目標人群的高效觸達，提升營銷效果。

　　(2)個性化推薦：根據用戶的興趣偏好、購買行為等，向用戶推薦感興趣的信息和商品。推薦信息的點擊率高或者轉化率提升反映了推薦比較準確，其核心就是用戶畫像準確。

　　(3)廣告投放：利用用戶畫像，更加精準的定位目標受眾，進行產品營銷、廣告投放等。比如母嬰產品，主要針對女性、孕期、育兒人群進行廣告投放，提高產品轉化率。

　　360用戶畫像在以上幾個方面也得到了充分的應用，下面舉例說明360用戶畫像在商業數據產品商易和DMP中的應用。

　　1.3.1用戶畫像在商易的應用

　　360商易是360公司首款智能大數據營銷決策平臺，精確定位目標受眾人群，分析受眾人群的自然屬性以及觸網行為，反映行業及品牌的市場現狀，為廣告主投放和市場營銷提供真實、準確、可靠的決策支持。

　　比如廣告主希望知道自己網站或競品網站的受眾大概是什么樣的一群人，商易可以幫做什么呢?商易受眾分析流程如圖七所示。

　　圖七 商易受眾分析流程

　　以斗魚TV為例，由分析結果可知經常訪問斗魚的用戶多為19-24歲的男性學生，并且對數碼、美食非常感興趣，如圖八所示。如果廣告主想要更加精準的、ROI更加高效的廣告投放，可以投放區分度較高的興趣類目人群;如果廣告主想要擴大影響力，讓更多人群有機會認識自身品牌，可以考慮投放樣本覆蓋率更高的類目。

　　圖八 斗魚tv受眾人群人口屬性分析

　　1.3.2用戶畫像在DMP中的應用

　　360 DMP 提供靈活的組合篩選條件實現人群細分管理，從用戶的行為軌跡到興趣偏好等維度，自由組合圈定目標人群，在投放展示、搜索、品牌、應用下載廣告時，能夠快速而精準的定向到某一類特征人群，從而幫助廣告主獲得更高的 ROI，有效降低營銷成本。

　　以花椒指標為例，大直播時代，各路直播產品層出不窮，市場競爭激烈，因此花椒直播希望在獲取更多新客的同時有效降低激活成本。對于直播較為感興趣的人，經常會訪問一些直播類網站、搜索相關關鍵詞，以及下載行業相關APP，因此有這些行為的人都是花椒直播的潛在客戶。依托360用戶畫像，DMP幫花椒直播尋找了那些可能對直播類APP感興趣的人，并將其制作成人群供花椒直播進行投放，花椒直播APP激活率提升近3倍!

　　圖九 花椒直播定向投放效果

　　整個移動端采用定向投放后(+本站微信networkworldweixin)，在轉化成本、CTR、CPM上都有顯著的提高，具體指標如圖十所示。

　　圖十 人群定向在移動端的效果提升

　　1.4 難點與挑戰

　　一個優秀的用戶畫像系統的構建和應用存在以下難點與挑戰：

　　(1)用戶實體的標識，一個用戶可能擁有多個設備，怎樣實現終端設備多對一的合并;反過來同一個設備可能有多個用戶，比如家庭成員共用一臺電腦、一個ipad，這個設備代表了多個實體的特征，很難區分。想要完整定義一個用戶實體很難，在業務中不過多關注這一點，主要關注尋找出受眾群體。

　　(2)用戶標簽的定義，比如男女標簽，不僅僅是指生理上的男女，還包括互聯網行為上表現出來的男女等。標簽必須和業務場景綁定，這樣在構建用戶畫像的過程中，需要和業務部門溝通，搜集業務方需求，指定滿足業務需求的標簽體系。

　　(3)數據處理能力，海量數據中，存在大量非結構化數據，且用戶行為比較分散，為此我們進行了規范化的數據倉庫建設。

　　(4)用戶畫像的挖掘建模，用戶標簽的準確率需要不斷進行優化，需要結合自然語言處理技術、機器學習、深度學習等方法不斷優化效果。

　　(5)用戶標簽的驗證，有些標簽如年齡等，可以用標準的數據集驗證標簽的準確性，但是有些標簽是沒有事實標準的，如興趣、用戶忠誠度等，只能在具體的業務上，進行效果驗證。

　　在深入了解了360用戶畫像的內容之后，確實是有種不明覺厲的感覺。誠然，在技術不斷革新發展的過程中，360用戶畫像還面臨著一些難點和挑戰，但我們有理由相信，360會不斷創新技術能力，持續完善用戶畫像系統的構建和應用，為助力企業實現高效精準的營銷添磚加瓦。

　　都說外行看熱鬧，內行看門道。那么，360的用戶畫像是通過什么樣的技術方式來實現的呢?

　　敬請期待下篇《發揮大數據價值：精準的用戶畫像是怎樣練成的?》

　　關于作者：

　　向園，360商業數據部算法工程師，北京航空航天大學模式識別碩士，從事DMP用戶畫像的挖掘和廣告定向的模型與算法。

　　杜冉冉，360商業數據部算法工程師，中國海洋大學碩士，從事數據挖掘和廣告算法。

　　關于360商業數據部：

　　360商業數據部專注于360自有海量數據的深度挖掘及分析，在保護個人隱私及數據安全前提下，多維分析用戶需求和偏好，運用數據挖掘和人工智能技術，以及場景化應用全面提升商業價值，已形成包括360商易、360DMP和360分析在內的數據營銷產品體系。360商易基于海量數據洞察人群畫像及品牌現狀，為營銷決策提供支持;360DMP對數據進行整合管理，精準圈定目標人群，提升轉化效果;360分析支持推廣效果評估及流量分析，實時優化投放。該大數據產品體系，結合360點睛實效平臺，共同為廣告主提供大數據精準營銷閉環服務。