关注
发私信
一直以来，我们主要依赖的是广告主自身及专业创意人士的判断。他们认为消费者希望看到什么、喜欢看到什么，就选择哪个。如果离目标受众更近一步，则会在正式投放前进行小规模的A/B测试，然后再根据结果决定是否让广告大规模投放。
在采用程序化创意方法后，局面有所改观——再不必严格杀掉我们那些拿不太准的稿子，从而留下更多可能成功的作品，然后同时投放成百上千个创意版本。看上去这比以前已经进了一大步，但同时另一个问题也凸显出来——如何能客观地保障数量如此多的版本中每一支广告的品质？
DSP通过用户的Cookie、ID实现了对用户的识别，做到相对精准的投放。但是既然是基于用户个体的投放，自然影响投放转化的因素也会因用户个体的千差万别有所差异，A喜好红色系素材创意，B喜好粉丝系，C喜好正品高端，D喜好打折促销…那么问题来了，可否产出不同的广告素材在投放过程中满足ABCD甚至更多用户的个性化需求?动态创意优化技术应运而生。
动态创意优化，也称之为DCO(Dynamic Creative Optimization) ，是指在同样的广告位上，根据触达到的用户的特定属性及用户行为而动态展示出不同的内容和效果，是一种依托大数据的广告精准投放动态优化技术，这种技术能够使广告创意更具针对性和精确性，可以显著增强广告的个性化展现效果。
添加评论
赞同
收藏
分享
微信
微博
QQ空间
QQ
发布新的问题 >
正在加载
找广网罗全球优秀广告营销人及商业创意，聚合数十万广告公司过千万线上线下广告位，为中国企业和个人提供资源整合供需合作的直接沟通工具，通过去除中间环节+大数据匹配来提高广告买卖/投放、异业合作商务对接的效率，助力中国品牌和创意走向全球！
已收藏