服务器版本是什么意思（服务器体系 版本有哪些）〔服务器的版本〕

2016数博会:别吹牛,大数据精准广告并不靠谱

时间：2016年9月12日-14日 地点 ：北京·中国国际展览中心 (老馆)

答应 单位

中华人民共和国工业和信息化部

中华人民共和国商务部

主理 单位

中国高科技财产 化研究会

协办单位

中国高科技财产 化研究会信息化工作委员会

中国通讯 工业协会物联网应用分会

上海大数据财产 技能 创新战略同盟

支持单位

中国国际展览中心

国际数据公司

中关村大数据财产 同盟

中关村大数据买卖 业务 同盟

承办单位

北京百科汇国际展览服务有限公司

　　随着当代 信息技能 的不绝 发展，天下 已跨入了互联网+大数据期间 。大数据正深刻改变着人们的头脑 、生产和生存 方式 ，即将宣起新一轮财产 和技能 革命 。大数据与各个行业的深度融合，将产生出亘古未有 的社会和贸易 代价 。再加上承德.中关村大数据财产 相助 项目已签约，抢抓京津冀和谐 发展的庞大 机会 ，推动大数据财产 快速发展，形成完备 的大数据财产 创新链条，促进大数据财产 快速稳固 增长起到至关的推动作用。随着互联网+技能 的飞速发展使大数据云盘算 技能 将会得到更为长足的发展 ，必将更为广泛地应用于各个范畴 为人类的生产生存 带来全新的面貌 。

　　为更好的交换 展示国表里 大数据技能 应用和履历 结果 ，推动我国大数据财产 快速康健 发展，由中国高科技财产 化研究会主理 ，中国高科技财产 化研究会信息化工作委员会协办，北京百科汇国际展览服务有限公司承办“2016中国(北京)国际大数据财产 展览会 暨高峰论坛”将于2016年9月12日-9月14日，在北京·中国国际展览中心 举行 。本届展览会将以“促进大数据期间 厘革 、共赢新期间 机会 和挑衅 ”为主题，诚邀各单位 、企业负责人及专业观众一起探究 大数据财产 的将来 和发展 ，共同展示大数据财产 范畴 的最新结果 、新技能 ，探究 行业动向 、举行 面对 面的贸易 交换 等。且此次会展将吸引天下 各国的媒体前来报导 。

　　为推动大数据行业康健 发展，促进科技交换 、相助 发展及市场拓展。本次展会以产物 质量为依托 ，以展示逾越 技能 为导向汇聚顶尖技能 ，展示商家形象，驻足 于打造以大数据高端产物 为主体的平台 ，连合 中国北京的辐射力、中国市场容量 、中国的市场需求，为业内企业及国内 外偕行 搭建一个的高效交换 平台。届时约请 各相干 单位 踊跃报名参展、观光 ！

　　【展出范围】

　　★国际品牌：

　　聚集天下 级重量企业、综合展示环球 大数据范畴 新技能 、新结果 、新产物 、大数据财产 园区、展示大数据将来 科技趋势；

　　★大数据应用：

　　大数据信息平台 、商用暗码 产物 、聪明 都会 、智能交通 、大数据金融、互联网投资理财、大数据医疗 、大数据康健 、大数据营销、大数据农业 、人工智能、移动电子商务、移动互联网 、车联网、地联网等

　　★智能制造及装备 ：

　　工业互联网及智能制造、数据存储及服务器、网络通讯 装备 、数据中心 装备 、可穿着 及智能终端装备 、主动 辨认 及条码技能 、软件与体系 集成、智能家居装备 、电信运营商 、物联网技能 与应用等

　　★大数据软件与服务：

　　大数据信息安全、数据处理 惩罚 与预备 、大数据买卖 业务 、云盘算 、大数据关联服务等

　　★电子商务：

　　移动电子商务、跨境电子商务及外贸出口 、电子商务平台、当代 物流等

　　★互联网创新应用

　　O2O应用与产物 、企业数字化管理办理 方案、移动互联网应用 、动画及游戏技能 与应用、智能呆板 人、创客团队等

　　【收费标准 】

　　企业性子

　　标 准 展 台

　　豪华展台

　　境外企业

　　展位规格

　　￥13800元/9m2

　　￥16800元/9m2

　　￥30000元/9m2

　　室内光地(36m2起租)

　　￥1300元/m2

　　￥1680元/m2

　　￥3000元/m2

　　1 、标准 展位设置 ：提供三面围板、洽商 桌一张、 椅子两把 、中英文楣板,二盏射灯、220V/5A电源插座

　　一个、展位铺满地毯；）参展企业若选择双开口展位加收20%的展位费用；其他额外开支由展商负担 。

　　2 、空园地 费用包罗 ：展出园地 、地毯、保安服务 、展位干净 服务。

　　【会刊广告】

　　封 面：￥30000元

　　封 底：￥20000元

　　封 二：￥15000元

　　封 三：￥8000元

　　扉 页：￥8000元

　　彩整版：￥6000元

　　黑整版：￥3000元

　　笔墨 整版：￥2000元

　　会刊除在大会期间广泛免费发放给主管部分 及相干 协会、专业观光 商、采购商外，还将通过主理 单位 途径发往国表里 的业主单位 及相干 经销单位 等；

　　【大会活动 】

　　主理 方将构造 多场论坛、研讨会 、展商技能 交换 会 ，产物 及消息 发布会，与参会领导 、企业、观众零间隔 打仗 。欢迎 广大参展商申请举行 ，主题自定。组委会将积极帮忙 构造 听众 ，尽力 创造 商机 。

　　1 、中国大数据范畴 发展论坛，内容涵盖国家大数据政策、订定 大数据规划与大数据保障题目 、大数据国际相助 与交换 、全面开创中国大数据奇迹 发展新局面范畴 ；

　　2、大数据技能 装备应用与创新发展论坛，致力于推动当代 大数据技能 装备的应用，提拔 我国大数据科技程度 。

　　【展会宣传与推广】

　　目标 观众云基地、数据中心 投资方及运营商 、通讯 运营商、大型网络公司、电信 、能源、金融、证券、广电 、电商、电子、医疗 、国防、教诲 、海关 、航空航天、集成商、工程商 、署理 商到会观光 采购。

　　通过发放十万封观光 约请 函、三十万张观光 券直接约请 国表里 相近 国家和地区 的紧张 买家、大型用户前来观光 、洽商 、订货 。

　　在CCTV、北京电视台、BTV 、百度推广、新华社、科技日报 、中国教诲 报、腾讯、网易 、新浪、搜狐、等发布展会信息及广告内容。

　　【参展程序】

　　参展手续：参展单位 请认真填写《参展报名表》并传真或快递至大会组委会 ，并于一周内将参展费用汇至组委会指定帐号，且将银行付款底单传真至组委会，以便确认参展资格。

　　展位安排：组委会将依据“先报名 、先付款、先安排”的原则 。为包管 展览会的团体 形象 ，组委会有权对少量展位予以调解 。

　　会务安排：组委会会前30天将《参展手册》（有关日程安排、展品运输 、旅店 欢迎 、展台搭建等事项）寄送至各参展商。

　　有关参展、参会、登载 广告和发表论文等事件 ,请垂询大会组委会

　　地 址：北京市通州区京贸国际城4-1-30层

　　电 话：010-5890 7096 传 真：010-5890 7094

　　接洽 人：张 涛 18612648493 E-mail：463020954@qq.com

　　一夜之间，大数据已经代替 主观的理性思考 ，成为聪明 洞察的代名词 。但是当我们走过对大数据的顶礼敬拜 阶段 ，揭开大数据实际 应用的面纱，反而渐渐 对充斥着话语天下 的大数据举行 反思。

　　大数据如今 已经成为整个IT界(包罗 Internet Technology 以及Information Technology)最热的词汇之一，好像 任何一个话题 ，只要提到大数据，刹时 变得高大上。一夜之间，大数据已经代替 主观的理性思考 ，成为聪明 洞察的代名词 。但是当我们走过对 大数据的顶礼敬拜 阶段，揭开大数据实际 应用的面纱，反而渐渐 对充斥着话语天下 的 大数据举行 反思。由于 大数据在经济发展中的巨大意义并不代表其能代替 统统 对于社会题目 的理性思考 ，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。

　　一 、大数据精准广告内涵

　　闻名 经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提示 过：

　　“就本日 言 ，有很多 人繁忙 于资料之无益累积，以致对题目 之阐明 与办理 ，丧失了其对特别 的经济意义的相识 。”

　　以大数据的广告应用为例 ，精准广告投放应该是大数据最早的也是最轻易 产生直吸取 益的应用，如今 少有广告公司没有宣称本身 是大数据科技公司 。大数据精准广告的核心 内涵 是什么?一言以蔽之，那就是程序化定向投放。此中 定向是核心 ，程序化是本领 。

　　以微信朋侪 圈为例，不定向地区 ，年初的公开代价 CPM(每千次曝光本钱 ，朋侪 圈广告代价 远超一样平常 媒体)40元，定向核心 都会 140元，定向重点都会 90元 ，假如 叠加定向性别，附加10%，再叠加H5外链(流量引导结果 更好)，再附加20% 。就像入口 扮装 品一样 ，先按肯定 比例征收关税，后按含税代价 再征收增值税，再按含税代价 征收斲丧 税。

　　对于微信来说 ，客户地区 、性别固然 也必要 数据分析解读，但确认相对比力 轻易 。对于别的 数据公司来说，地区 依然可以通过IP或手机终端GPS获取 ，但性别更大概 就是一个数据分析出的大概 属性 。固然 大数据并不但 仅分析云云 简单 的标签，对于媒体同盟 而言，媒体选择项目浩繁 ，还会分析客户媒体偏好标签，尚有 时间段、人群属性 、装备 范例 、偏好范例 等多种定向组合方式。

　　好了，上面对 于精准广告有了一个粗浅的先容 。那么大数据精准广告能带来什么样的代价 ?通常如下的故事是大数据广告公司常常 提及的 。

　　假如 一个网站的广告位 ，每小时有1万人来欣赏 ，则一小时曝光量为1万，之前的CPM为5元，那么一个手机广告主投放一小时广告 ，本钱 50元。这是传统广告投放的结果 。如今 有个大数据公司，来资助 该广告媒体更好的运营 。该公司宣称它可以或许 精准辨认 欣赏 客户的属性，告诉手机广告主 ，固然 1万人欣赏 该广告位，但真正得当 投放手机的只有6千人次，剩下4千人次的曝光为无效曝光 ，由于 剩下的人群只对服装感爱好 。

　　大数据公司发起 广告主按照程序化投放，过滤掉不得当 投放手机的4千人，仅对得当 投放手机的6千人付费 ，假如 单价稳固 ，那么在包管 雷同 结果 的条件 下，本钱 低落 至30元。剩下的4千人大数据公司将其贩卖 给服装广告主 ，本钱 为20元。由此，在雷同 的结果 环境 下，大数据广告大幅低落 广告主的本钱 。固然 究竟 上，由于RTB(及时 竞价)机制的存在 ，当代价 (结果 雷同 )低到肯定 程度 ，差别 手机广告主的相互竞价，使得真实代价 一样平常 高于30元 ，但肯定介于30元到原有预期本钱 50元之间，由此形成多方共同获益的抱负 局面。

　　如许 的案例看上去Perfect，自作粉饰 。由于 它办理 了传统广告的低效题目 ，比如 看起来有效 ，但又说不清楚 到底有效 在那边 ，这个正是各公司财务 总监所切齿腐心 的 。是的 ，通过大数据广告，让统统 花在广告上的钱更有依据，可以在线评估一条广告到底造成多少的印象(Impressions) ，乃至 多少点击，多少因此而下载利用 ，多少因此产生买卖 业务 。

　　有题目 吗?没题目 。有题目 吗?你什么意思，岂非 你要猜疑 真理?

　　二、大数据精准广告没有看上去那么精美

　　本着证伪的原则 ，真理只有被证明 为谬误的时间 (明白 其应用的范围 及条件)，才算真理 。因此我们必须先答复 一个题目 ，广告是用来做什么的?

　　按照从前 的共识 ，广告被视为品牌用来向那些无法面对 面沟通的斲丧 者去转达 品牌的特性。因此广告固然 对贩卖 有促进作用，但通常时间 ，广告的内容并不直接说服斲丧 者去购买 ，就如中国移动曾经的获奖广告“沟通从心开始 ”一样。2010年出书 的《品牌怎样 增长》(How Brands Grow)一书(阐明 ，笔者未读过，盼望 将来 能读到) ，作者南澳大利亚大学传授 拜伦在书中指出，广告要到达 最好的结果 ，每每 不必要 去说服或灌输 ，只要让人在购买的时间 追念 起品牌的名字就可以了 。市场研究机构Milward Brown首创 人高登(Gordon Brown)就指出，广告的功能就是让一个摆在货架上的品牌变得“风趣 ”。

　　好吧，再回到大数据精准广告案例，此中 一个最为关键的题目 在于 ，大数据怎样 分析出这6千个欣赏 用户得当 投放手机广告?对于这个题目 ，广告公司早有预备 ，给出如下的种种答案。

　　第一 ，从汗青 记录 中探求 曾经利用 过同类产物 的客户举行 匹配 。通常利用 的算法叫“协同过滤”，即由某些履历 的相干 性，找到潜伏 的适实用 户。比如 你玩过某款游戏 ，因此可以为 你对该范例 的别的 游戏也有雷同 的需求。笔者并不否认该算法对某些范畴 确实有作用，比如 游戏付费用户根本 就是之前重度游戏利用 用户。

　　但是抛开这些特别 范畴 ，该算法内涵 头脑 “品牌依靠 忠诚的斲丧 者发展强大 ”与拜伦的理论完全抵牾 。拜伦通过对贩卖 数据举行 统计学分析 ，他指出在全部 乐成 的品牌当中，大量的贩卖 来自“轻顾客”(Light buyer)：也就是购买产物 相对不那么频仍 的顾客。适口 可乐的买卖 并非依靠 每天 都喝可乐的人，而是数百万每年喝一次或两次的顾客。这种斲丧 者模式在各个品牌 、商品品类国家和时期都实用 。无论是牙刷还是 电脑 ，法国汽车或是澳大利亚银行，品牌依靠 的是大规模生齿 –换句话说，大众–那些偶尔 购买他们的人。

　　这个理论意义非常 深远。这意味着你永久 无法通过精准营销现有顾客来增长 品牌的市场份额 。而对现有顾客的精准营销，正是数字媒体所善于 的。

　　本着批驳 的精力 来对待 新出现未经查验 的头脑 ，笔者盼望 引用一下广东移动近来 公布的用户换机特性 数据。广东移动对旗下用户的终端迁徙 分析表明，利用 苹果的用户升级终端，继承 利用 苹果手机的占比64% ，忠诚度最高 。但除苹果以外，别的 忠诚度表现 最好的华为、小米手机，更换4G后连续 利用 同品牌的占比不到30%。

　　这阐明 ，你向苹果4或5用户推广苹果6是可行的，果粉效应颠覆 拜伦的理论，证着实 部分 范畴 依靠 忠诚的斲丧 者发展强大 是可行的。但除此以外 ，你向任何一个当前品牌的用户推广同品牌的手机终端都是不适时 宜的 。

　　因此，盼望 通过汗青 的电商数据分析推断用户下一步大概 必要 是无效的。就如向曾经购买过服装的用户推广服装，大概 不如推广一卷纸或一桶油更为有效 。

　　相反 ，乐成 的品牌必要 找到一种方式来到达目标 市场之外的群体。品牌的广告肯定 要用某种方式得到 这部分 人的爱好 –只有如许 ，当他们在预备 购买的时间 ，该品牌才华 主动 出如今 斲丧 者的脑海中 。

　　第二，假如 “协同过滤”存在范围 ，广告公司会告诉你尚有 第二种算法，并不基于客户的汗青 举动 记录 ，而是客户本身 特性 相似性 ，来找到与种子客户最为相似的客户群体。简称“Lookalike ”。先必要 广告主提供本则广告起到作用的典范 用户，以手机为例，受广告影响感爱好 点击欣赏 或预购某手机的用户 ，约莫 几百或几千个 。大数据公司通过Lookalike算法(专业的术语更大概 是希罕 矩阵)，探求 与这几百/千个用户高度相似的别的 数十万/百万客户群举行 投放。

　　这类算法真正检验 大数据平台的盘算 本领 ，由于 并不是履历 性的协同过滤 ，而是利用 数十数百乃至 上千个变量举行 回归盘算 。末了 按照相似性的概率打分，按照由高到低选择符合 的用户群 。

　　该模子 的内涵 着实 很简单 ，就是广告要转达 给应该转达 的客户。比如 奶粉广告目标 用户就是养育0-3岁孩子的父母。假如 知道要到达用户的具体 身份 ，统统 题目 迎刃而解 。但是对于网站或APP应用来说，并不清楚 用户身份，唯一清楚 的是客户的汗青 举动 数据。而且由于数据本身 的分割，有的专注于运营商 ，有的专注于APP同盟 收罗 ，有的专注于电商，有的专注于银行 ，要从分割的数据中推断出客户的身份信息，Lookalike就是不可克制 的本领 。

　　唯一的题目 是，假如 由几百个种子用户推断出新的几百个目标 用户 ，正确 性大概 高达9成，但假如 如某广告公司宣称，对康师傅辣味面举行 移动DSP投放时 ，根据汗青 投放数据分析发掘 ，形成样本库，再通过Lookalike技能 举行 人群放大 ，找到与目标 受众相似度最高的潜伏 客户，扩展人群1367万，实际 投放受众ID2089万 。广告结果 投放是最大化了，那么结果 呢?在此 ，请答应 我杜撰一个数字，很大概 点击率由0.2%上升至0.3%，精准度提拔 50%。故意 义吗?大概 有 ，但绝对没有想象的那么显着 。

　　第三，假如 你们连续 猜疑 我们算法的有效 性，那么我们可以就结果 来谈相助 ，你们可以按照点击量(CPC)大概 激活量(CPA)付费，假如 达不到既定结果 ，我们会补量。这是大数据广告的终极武器 。

　　终极武器一出 ，意味着广告的投放彻底陷落 为做点击、做激活的渠道，广告的“沟通斲丧 者”初志 早被扬弃 得一干二净。

　　通常一样平常 斲丧 决定 遵行S(Solution) 、I(Information)、V(Value)、A(Access)规则，意思是当用户产生一个需求 ，心田 先就满意 这个需求形成一个办理 方案。比如 说3G手机不好 用，速率 很慢覆盖不好 ，必要 换一个4G终端就成为一个Solution 。

　　那么4G终端有哪些，重点思量 那些终端?斲丧 者还是 搜集信息 ，并非从网上搜刮 ，而是根据以往的履历 、品牌效应、周边朋侪 口碑主动 追念 那些品牌、哪些格局 。传统广告的最紧张 功效应该就是这个阶段，当用户必要 的时间 ，主动 进入到用户视线。然后从多维度比力 选择，确定首选购买品牌 。末了 就是去哪儿买，搜刮 哪儿有促销活动 ，那边 优惠力度最大。

　　根据SIVA模子 ，真正的以结果 为导向的广告本质办理 的是Access题目 ，末了 的临门一脚。在这方面 ，搜刮 广告是真正的结果 导向广告，比如 淘宝的每一款商品背面 都有高出 1万家商户提供，到底用户去那边 购买 ，得付钱打广告，这就是结果 广告 。曾有陈诉 对比过，搜刮 广告点击率高达40%以上。想一想百度、阿里靠什么为生，临门一脚的广告代价 天然 高到没边 ，听说 一些医院购买百度性病 、人流之类的搜刮 广告，单次流量代价 高达数十或数百元。

　　搜刮 广告只有少数把持 接入公司才有的买卖 ，大部分 广告仍为展示类广告 。假如 展示类广告也朝结果 类靠拢 ，从贸易 规律上属于本末倒置 。

　　末了 结果 是，一方面，广告的内容布满 人性的贪婪 (优惠/自制 )与色欲(大胸玉人 ) ，被改造得不端庄 ，上过一次当后，在沟通斲丧 者方面反而起到负面作用。另一方面 ，广告公司沉溺 为做流量、做点击的公司，与北京望京、中关村闻名 的刷流量一条街没有本质的差别 ，末了 谁真正点击了这些有效 流量?曾有大数据公司分析过某款高端理财软件的阶段性用户群 ，与刷机 、企图 小自制 的极低端用户高度相似。

　　三、多用靠谱的身份辨认 大概 更有利于提拔 广告结果

　　写了这么多，大数据精准广告一无可取 吗?不，猜疑 真理是为了更好的应用真理 。大数据广告的核心 “程序化”与“定向投放”没有错，这代表移动互联网发展的趋势 ，也与满意 特定市场、特定用户群的商品或服务广告传播 需求完全匹配。题目 在于如今 的大数据实际 本领 与宣称的雄心尚有 巨大的差距。也就是说没有看上去的那么好 。

　　以是 ，我们更应该回归广告的原来 目标 –更好的沟通斲丧 者，来对待 精准投放 ，而不是迷信大数据精准投放如许 的噱头。那么什么最紧张 ?显然不是不靠谱的协同过滤规则，也不是根本不知道缘故起因 的Lookalike，既然最紧张 的就是到达目标 斲丧 者 ，那么靠谱的身份辨认 应该就是精准广告的核心 。

　　什么是靠谱的身份辨认 ?对微信而言，判定 重点活动 都会 是靠谱的，分析性别也相对靠谱 ，但假如 微信告诉你说可以或许 通过交际 判定 该用户是中产白领还是 墟落 农夫 ，那肯定 是不靠谱的 。由于 朋侪 圈里宣称正在法国酒庄旅游的优雅女人大概 正在出门买油条豆浆。

　　偶然 间 用户利用 的媒体本身 就透露客户的身份特性 。比如 常常 利用 理财软件的在付出 本领 上较为靠谱，而利用 孕宝APP的80%以上应该就是准妈妈 ，常常 利用 蜜芽的肯定 是宝宝出生不久的妈妈 。有大数据公司给出过案例，对媒体本身 举行 定向和综合分析定向的结果 相差无几，这就阐明 媒体定向是有效 的，但是别的 需求定向都等同于随机选择。

　　由于大数据本身 就是不关注因果 ，只关注相干 性，假如 颠末 大数据洞察证明 的协同规则，也可以算作靠谱的规则。比如 游戏付费用户群根本 上可以确定为一两千万 ID的重度利用 用户 。

　　而要正确 辨认 客户身份 ，多数据源的搜集 与综合不可克制 ，围绕客户身份的各种洞察 、相干 性分析也是本领 提拔 的必修功课，这大概 更应该是大数据广告公司应连续 修炼的核心 本领 。