Behavior Targeting 九月 5th, 2011
在营销领域，行为定向(BT)就是通过对用户行为的跟踪和分析来对其兴趣爱好，需求等特征进行判断，然后选择合适的营销信息来进行沟通。
行为定向
在网络营销中，行为定向是最近三年发展起来并逐步被使用的广告技术，在国内还是一个非常时髦的词语，但实际上它并不神秘。在传统营销领域，对用户行为的跟踪由来已久，网络只是其延伸，做的更加精细而已；我们在做网络营销的时候，也都已经或多或少的使用到了这个概念，比如,从本质上来说，付费搜索营销（SEM）就是比较精准的行为定向：根据用户的搜索关键词来推断用户的需要，然后选择合适的广告进行投放。再罗嗦一点的说，行为定向就是：
- 收集用户的行为信息
- 分析发现用户的特征
- 给其所需，投其所好
/**如果你现在正在追女（男）朋友的话，那应该好好研究这项技术了;-)**/
一个让营销者向往的境界就是做到在正确的时间，正确的地点，向正确的顾客，推销正确的商品。所以我们学会了在冬天卖烤地瓜，在夏天卖冰棍；如果我们聪明一点，我们还知道在女性杂志上刊登化妆品广告，在体育网站上卖剃须刀；如果我们再聪明一点，我们会发现电脑EN736481-640-0059266-23800前面的实际上是一只狗，赶快把胃药广告推上去,因为你发现他已经买了太多太多的垃圾食品…我们一直在做行为定向，而第三种情况我们才给了行为定向的名字。更加啰嗦一点的说，行为定向就是：
- 通过线下（会员卡，callcenter）和线上（网站群浏览记录，表单信息，和企业网站的交互）的各种渠道，以识别的或者匿名的个人为单位，收集互联网用户的行为信息；
- 对所收集的信息进行数据挖掘和分析。这通常是通过专门的数据分析软件，根据已经建立好的在统计学上可信的模型对数据进行的处理，然后得出的结果是和商业需求所匹配的信息，比如访问者A的兴趣爱好，是否是企业Q的目标客户，是否以前访问过W网站并且看过产品P的信息；
- 根据所得的结果，作为一个触发点，系统自动启动一个沟通行为，这可以是一个基于用户兴趣爱好的条幅广告，基于用户网上所查询商品的一封邮件，甚至一个callcenter的电话，来解决用户的问题。
这些东西看起来可能会令人头大，对于中小企业来说可能实现起来比较困难，但实际情况不是这样的。首先，企业并不一定需要自己开发这套系统，可以找到外部的解决方案，使用广告商或者第三方的解决方案；其次，这是一种指导思想，是营销应有的方向之一，即使我们无法开发一套庞大完备的系统–根据需求也没有必要–但是我们可以做一些简单的应用。比如，根据搜索引擎所带来的访问者搜索的关键字，自动个性化登陆网页某个区域的内容；比如，使用推荐搜索引擎，根据用户正在观看的内容来推荐相似的其他内容。
这里介绍一个小巧免费的站内行为定向的解决方案：BTBuckets，通过BTBuckets的解决方案，网站可以非常简单的定义自己的规则对网站用户进行分组归类，然后个性化每个组群所看到的内容。
使用起来非常简单。安装方法和网站分析软件类似，只要把一小段JS代码复制黏贴到网站的源码中即可。下面是一个JS的样本：
<script type=”text/javascript”>
//<![CDATA[[
$BTB={s:10212712};
$BTB.jsh="http://static.btbuckets.com/bt.js";
//]]>
</script>
<script type=”text/javascript”>
document.write(unescape(”%3Cscript src=’” + $BTB.jsh.replace(/(https?:)/i,document.location.protocol) + “‘ type=’text/javascript’%3E%3C/script%3E”));
</script>
这个工具使用起来很简单，具体来说可以分为3个部分：
- 建立定向规则：也就是如何给网站的访问者分类；这是最关键的部分。在最初的阶段，可以根据自己的经验来分；如果有WA的数据的话，可以根据这些信息来分；如果有datamining的能力的话，可以研究多渠道的数据，使用科学的方法分组（不过这时候这个BTB在功能上就不适合了）。目前BTB的规则建立很容易使用，但是功能也是非常的简单的，仅仅包含访问页面，访问页面次数，流量来源，事件和关联词“and”“or”“and not”。所以，对于复杂的分组使用BTB就很难实现。
- 建立定向内容：对于特定的分组，建立特定的内容，把这些内容存储在BTB中。然后会获得一小段JS代码，把这段代码放到网站相应的位置上，这样每当一个用户符合一个特定的分组的条件时，相应的内容就会显示。
- 分析报告：BTB会提供基本的报告，包括网站访问者中属于每个分组的人数，定向内容的显示等；此外，还可以把BTB的分组和Google analytics的customer variable相连接，通过google analytics来分析特定人群在网站上的行为特征。
行为定向有哪些分类呢？不同的行为定向如何实现，能够满足什么样的商业目的？在广告商和在个体网站上实现起来有什么区别和联系？
我希望大家发现行为定向作为一种市场营销的技术并不神秘，大家都或多或少的使用过这种技术，至少被类似的思想所指导。把行为定向作为定语加在广告前面时，就是Mars所说的“未来的广告网络”的第四，五，六步了（一个强大的行为定向分析系统在最初设计的时候便应该考虑到系统自我学习和自我优化功能）。对于这是否是未来的广告网络，我暂且保留意见。这里比较详细的介绍一下行为定向广告。简单的说，
行为定向广告就是把行为定向技术使用在网络广告上，精准投放，从而达到提高广告和用户需求的契合度，进而优化广告效果的目的。
作为广告商，Google和Yahoo可以使用行为定向广告技术优化广告的效果，既让广告投放商家改进了广告效果，也优化了网站使用者的用户体验，一举两得；作为广告投放商，可以自己设计，或者使用第三方技术，更加精准的投放广告，进行重定向（Behavioral retargeting，从属于Behavior targeting）；作为普通的用户，可以在某些广告商的网络上选择是否被“Targeted”- 比如在Google Adsense广告网络中，你可以告诉Google不要根据你的网站浏览历史对你的兴趣爱好进行分析从而给你推出“合适”的Adsense广告。
行为定向广告可以分为若干种类：
1.广告网络的定向广告投放：
在广告发布之前，广告投放商家可以选择他希望广告投放的受众；在广告投放时，只有系统认定的，符合广告投放商家定义的受众才会看到广告。 至于对受众的定义，可以简单到根据搜索关键词来定位，比如在google adwords上，你可以选择所有搜索关键词中带有“婴儿奶粉”的搜索行为来发布广告，也可以针对搜索关键词中带有“婴儿”和“奶粉”的关键词来进行定位；也可以根据兴趣爱好来定位，比如你在Yahoo上发布行为定向广告，可以针对喜爱体育，关注财经的人群来发布跑车广告；还可以根据个人特征来定位，比如你可以在Facebook上选择年龄在20-30岁之间，住在中国北京或者上海的男生来发布元旦礼物的信息。当然，你也可以综合很多特征来发布更加精准的广告。
–> 这是在费用和回报之间的一个选择，在数量和质量上的一个选择，看你的需要了;-)
这种广告形式商家只管付钱就好了，工作的好坏决定于广告商。那么广告商怎么做呢？
- 搜集信息：这些信息可能包括搜索关键词，对网络中特定网站，对特定网站中特定栏目的访问，对广告的点击，所观看的视频，发表的评论，查找的商品，浏览的商品信息页面…
- 分析信息，确定用户的兴趣爱好和需求
- 把分析所得的知识存放在用户电脑的cookie中，或者把这些知识和用户的cookie相连
- 根据cookie中的内容来决定某个广告是否投放，在什么时间，什么位置投放。
2.行为发现和后定位广告：
后定位是建立在对前期广告的“行为发现”的基础上的。如果第一种方式是商家来选择受众人群，系统来分离这些人群进行广告投放的话，那么第二种方式是纯粹的傻瓜玩法，商家不需要自己选择人群，全部交给系统做就好了。那商家需要做什么呢？很简单，选择想要的指标（点击率或者是转化率）就好了。
–> 还是在数量和质量上的权衡的问题，给出一个合理的指标很重要。我也想要100%的转化率，很简单，零投放就好了；我也想要0.001分的PPC，很简单，第10万亿兆次搜索之后就投放你的广告;-)
这种广告方式除了需要广告商对自己网络上的访问者进行分析定位外，还需要融合商家的以往广告的历史数据，CRM中的记录，其他渠道的信息。通过分析商家的信息，分析得出商家客户的特征，然后结合这些特征对广告商网络的访问者进行或严格或宽松的匹配，根据匹配的程度决定是否投放广告；然后对于投放的广告的数据进行即时分析，系统随时学习和优化，以决定是放宽还是收紧对匹配程度的要求。
这种方法和我在“样本，测试和评估” 系列中提到的TNS的评估方法很像，分析既有群体的特征，然后以这些特征为依据来从另一个人群中分离出姊妹群体，然后针对姊妹群体进行营销活动。
也有的广告商不使用商家的数据，而仅仅通过系统的自我学习和优化功能来调整（也就是通过对已经投放的广告的数据进行即时分析）。还在为你的banner只有0.05%的点击率发愁吗？通过这个系统你可以把它抬高到1%了。不过，还是要注意，天上是不会掉馅饼的，抛开较高的单价不说，如果没有足够的投放数量和足够长的投放时间，系统可能会达不到要求。
不要把这种广告模式和一些搜索营销的自动优化工具混淆了。搜索引擎自动优化工具，比如说Omniture的Search Center，允许客户定义点击率或者转化率等指标，然后自动优化关键词竞价来达到规定的指标。在这个过程中，Search Center并没有分析用户的行为以和广告投放人群来进行匹配（最多把访问者行为作为目标，比如访问时间超过2分钟，比如购买），而是仅仅通过对关键词的表现进行遴选和重新设计竞价规则。
3.重定向（再定向？二次定向？）（Retargeting）
这是非常有趣的定向方式，它让商家可以在自己的网络之外继续跟踪自己网站的访问者，进行和访问者之前所进行的行为相关的沟通。比如，用户在商家的网站上看了iPod的页面，并且放进了购物车但是最终没有购买便离开了网站；然后用户去了天岸（http://we.univcite.com/scyan）的博客；可喜可贺的是，这个商家恰巧在天岸上购买了广告位，那么系统便聪明的把iPod的促销广告打了出来。这时候这个访问者终于下定了主意，点击广告，重新回到网站，完成购买。
这个定向方式可以帮助我们做很多事情：
- 我们可以重定向我们感兴趣的访问者，提高品牌的粘性和曝光度，提高客户的忠诚度。比如，一个scyan的访问者一口气看了我3篇博客，我认为他是我的同行，所以赶快在云科技上打出广告，准备送一个iPhone 3GS作为见面礼（呵呵，所以你看完我的博客后不要忘记去云科技上逛逛哟，说不定有免费的iPhone 3GS呢;-)。
- 我们可以重定向对网站上特定商品或者服务感兴趣的潜在客户。作为这些潜在客户的界定，可以是看了商品的简介，可以是放进了购物车。这时候，通过合适的广告信息把这些用户再拉回来吧。可以使用促销信息，但是不要忘记测试回报率啊！
- 交叉销售(cross-selling)和升档销售(up-selling)。对于已经完成购买的客户，不要重复推送同样的东西或者傻傻的去送折扣了，这时候可以定位不发广告，也可以发送其他相关产品的广告。你看，这个客户刚刚收到了scyan送的iPhone 3GS,赶快去卖手机套吧;-)。 不过，如果这个客户留下了邮件地址并且同意接受促销邮件的话，通过邮件营销效果应该更好，成本更低。
那么这个重定向是怎么进行的呢？我们看下图：
这里商家是有工作要做的，对于简单的重定向，只需要：
- 在网站上安装跟踪代码，和网站分析代码一样，一般是一段简单的JS片段；
- 准备不同的banner然后传送到第三方广告服务器上
设计到相对完备的定向，比如根据产品的重定向，我们还需要加上一条：
- 在网站上安装跟踪代码，和网站分析代码一样，一般是一段简单的JS片段；
- 产品，价格和促销信息的数据流
- 动态的banner，可以读取外部信息流
先介绍到这里吧，行为定向在广告上的应用肯定不止这些，还有其他的，欢迎大家补充。
罗嗦了这么多，还没有谈到行为定向的信息来源和分析原理。下面继续介绍。
先讲个笑话，当引子吧：几天前，在LVMH总部检验网站的圣诞节展示模块的数据收集情况，他们中的一位给我讲了一个研讨会上的趣事。当时主持人正在解释网站分析中cookie的使用问题，这时候一位中年女士竟然问到，
“在网络上cookie多少钱一斤啊”
“Google一定从cookie中赚了不少钱吧？”
“那简直是一定的！”（还是鲁迅先生的话精彩，呵呵，拿来当翻译了）。
如果你已经读了“原来，这就是行为定向（1)”（关于什么是行为定向和一些简单的解析） 和“（2）”（关于行为定向广告的分类和原理）的话，那么希望你还有兴趣继续和我一起来简单看一下行为定向中的数据来源和分析;-)
行为定向大部分数据来自网络，来自多个网站，这些数据一般包括：
- 搜索关键字
- 访问的网站：数量，类别，停留时间
- 访问的特定的专栏
- 查看的特定的产品信息
- 点击关键的按钮，访问关键的页面
- 把产品放入购物篮；放弃购买过程
- 点击一个广告
- 打开，点击，分享一份促销邮件
- 和网站的其他互动
成熟的行为定向系统的数据经常来自多个渠道，比如：
- Callcenter的数据
- 通过会员卡收集的离线的购买数据
- 通过用户返回的数据：比如积分卡
- 通过其他电子网络传输的数据：比如互动广告牌，RFID码
- 其他CRM数据
离线的渠道的数据通常保存在CRM系统中，然后定期和行为定向数据库进行同步，用于对可以被“识别”的访问者进行定向。
对于不被识别的在线访问者也可以在其他渠道进行定向。比如Netmining的解决方案，原理很简单，就是在商家自家网站上对访问者进行定位，通过最基本的一些数据，比如访问时间，访问页面，不同的栏目之间的更迭等信息，对用户进行定向，然后确定用户对商家的价值和粘着度。商家可以然后选择对不同的访问者采取不同的策略，比如，针对对某一个特定商品非常感兴趣的客户可以推出一个Callcenter的Banner，用户点击之后可以得到Callcenter的免费呼叫，这个时候，如果用户点击的话，那么所有的访问数据都会即时推送到Callcenter的推销员面前，让他们可以有的放矢。而Unica提供的类似的解决方案可以追踪更多的渠道，追踪的更远，但是目前还局限在可以识别的，也即是注册的用户（注：Unica把自己定位在互动营销上，而不是行为定向上）。
对于收集数据的存储，有两个方面：存储在数据库中和存储在cookie中。显然，大部分数据时存储在数据库中的，而cookie仅仅保存一下部分数据，起到连接数据库和浏览器的作用。既然使用的cookie，那么和网站分析一样，就有着使用cookie的种种限制,比如说cookie的排斥和删除，家庭和工作电脑等等，不再重复。
在（1）中我多次强调行为定向并不神秘，现在到这里，我还是这个观点。当然，把任何一件事情做好都很困难，做好行为定向也需要专门的技能和对所涉及业务的精确仔细的认识。不过对行为定向进行大致的理解还是不难的，上面我们看了一些基本数据的手机，并不比网站分析收集的数据复杂，反而更简单了，那么下边就是数据的处理，也就是规则的制定了。
因为行为定向对信息收集的非常广泛，并且有相当一些案例需要对信息进行即时处理，即时得出结果（比如对网站的个性化显示,对广告的推送），所以对后台的存储和运算能力要求很高；而决定定位效果的，则取决于信息处理模型的建立，这需要符合公司营销策略，需要很多的行业经验和对历史数据的调查分析。但是，如果需要的话，我们也可以设计开发一些非常简单的模型来满足一些实验性的或者小的需求。比如在“原来，这就是行为定向（1)”中所提到的BTBuckets，就是非常简单和实用的一个例子。另外，为了便于理解，我们可以设计如下简单的模型，来解释一下行为定向的原理：
比如说，一个行为定向系统，可以根据对历史数据的分析，得出电脑的使用者有20%的可能性是以为爱好体育的男士，有80%的可能性是一位年轻的妈妈，有90%的可能性这个家庭有一位婴儿等等。然后，在广告系统中，对于广告位的分配，和对于同一个广告的内容的选择，便会结合这些概率；而如果在同一次访问中，系统发现在很短的时间内，电脑的使用者对世界杯和体育有浓厚的兴趣，通过计算，有80%的概率说这位访问者是一位男性体育爱好者，那么广告系统便会做相应的调整。
–也就是说，尽管受cookie的限制，但是现在一些先进的系统能够在一定程度上分别出同一台电脑的多个用户。
一点点儿杂谈：
行为定向是在更广的范围内，收集有限的信息的网站分析–前提是如果你把整个互联网看做一个大网站的话。
在行为定向广告中，大部分数据来源于网络。我们可以把行为定向广告和网站分析做一下类比。
- 二者的相同点是都是通过网页中的JS代码来收集一个访问者的浏览，点击，互动等等信息，储存在cookie中和数据库中。原理是一样的。二者都是通过cookie来确定一个“unique visitor”(虽然SiteCatalyst有点儿例外)；后台都有系统自动对所收集的信息进行处理和分析。我自己经常喜欢把网站分析广义化，把行为定向看成其一个子集（没有根据，自己的喜好而已，不要模仿，呵呵），正是因为这些方面的一些相通处和对商业目的的服务功能。
- 而同时二者的区别也是很明显的，网站分析往往只收集一个特定网站（多数）或者同一个商业单位的网站群（少数）的信息，而行为定向可以在一个（少数）或者一系列不同类别（多数）的网站上跟踪网络用户，这些网站通常是一个松散的网络，相互之间没有必然联系，是通过第三方搭起的弱连接。这样，一个必然的需要，就是行为定向很多时候使用第三方cookie（third party cookie），而网站分析更倾向于使用第一方cookie（first party cookie）。网站分析的结果通常只是做一些简单的处理，得出各种基本的参数，然后以报告的形式展现给使用者，当然理想的情况是网站分析能够给出“见解”（insight）,不过现在还没有哪个网站分析工具能够达到这个要求；而行为定向会根据各种已经编写好的模式对数据进行处理，得出特定的结果后和广告数据库进行匹配，把符合条件的广告展现给访问者看。网站分析的分析单位经常是一个整体的人群，给出一幅总括的构图；而行为定向都是针对“unique visitor”的，逐个分析，逐个匹配。而最终要的一点：网站分析可以帮助我们检验行为定向广告的效果。
为了揭开行为定向的面纱，我总是说行为定向简单，并且举一些简单的例子。可是不得不承认，行为定向设计到很多领域，从IT到Datamining到Marketing，需要很多技能。在营销中的使用也肯定会有各种需要注意的事项，尤其是对个人隐私的保护和对相关法律的遵守。以后需要的话，一定会有“原来，这就是行为定向（4）（5)（6）（7）” 的。
