洞察 Google的大数据营销实践 关联 衡量真正的KPI (洞察公司)
Google大中华及韩国区数据洞察与解决方案总经理郭志明在T112016暨TalkigData智能数据峰会上，跟大家分享了Google是如何将所有数据资源联系起来，转化为实际应用的品牌洞察，以及以助力广告为主大数据营销实践经验。
郭志明说，Google的大数据营销实践经验主要分为三个部分：
怎么在数据中发现洞察
从Google自身经验出发，郭志明认为现在大数据应用主要有三大挑战，
针对以上问题，Google有着自己的处理原则及方式。
第一，建立反欺骗体系，与政策打击，理清作弊流量与欺骗点击，建立与客户的信任关系。发欺诈体系中，技术手段是核心。郭志明举了个例子，如果是同一个APP，真人点击的图表范围分布有规律的，以图表的中心扩散。机器人点击的图标范围分布是分散的，随机且相对均衡。
第二，把数据连接起来，做到链接用户与品牌互动的全过程。
第三，重视数据安全，对所有API层面进行加密。
如何进行数据的互动与互联
虽然Google的搜索平台，但Google通过自己的搜索管理平台 Double Click Search 与百度连接API ，管理百度的Sam。郭志明告诉雷锋网，Google有着许多以Google Analytics为核心的平台，来将客户的数据连接起来。 此外，Google会通过监测广告展示曝光的工具，来跟踪点击发生的地方，是站内、PC 端、还是手机端。
通过监测所有的消费行为，Google可以更好的去了解消费者。如，想要知道搜索有关旅游地点的人的身份，就可以通过他的消费行为去辨别，他是商务游、家庭游、还是度蜜月。 Google希望可以根据消费者的行为在多个接触点进行互动，无论是数据的搜索、视频或展示，都可以做到跨屏幕与跨形势。
郭志明用足球明星C罗举了个例子。赛场上C罗进球了，但功劳并不是他一个人的。广告营销也是一样，虽然大部分人还是习惯于把营销效果归功于最后的点击量，这但没有品牌曝光是不可能产生点击的。Google现在利用机器学习，可以利用数据驱动的归因模型对各个营销环节产生发挥的作用进行计算。
郭志明说，根据投资回报率（ROI），可以明显看出这种归因方式相对于传统归因方式的优势。针对不同的客户群，Google也有着不同的KPI衡量工具。 对于智能数据的说法，郭志明认为，大数据并没有过时，机器学习所产生的智能数据还是依赖于数据的结果。
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