TalkingData将继续深化数据挖掘算法，持续升级防作弊能力，与广告主、媒体、广告网络、代理商等一起，打造更加透明的广告生态，维护广告主的利益，推动行业向更加良性的方向发展。

5月18日下午，TalkingData在上海国际会议中心举办了第二场《数驱·营销—重视·感知·探索》线下沙龙活动。TalkingData首席布道师鲍忠铁，今日头条华东商业运营总监潘随波，TalkingData华东区业务拓展总监王振关，TalkingData华东区行业拓展总监刘松，TalkingData产品经理彭颖，在现场为开发者及广告主们带来了满满的干货内容以及最前沿的移动广告行业观点。下面我们与读者们一起回顾在线下沙龙上的那些内容：

投诉

"移动营销大致可分为三个阶段，第一阶段是移动互联网初期，其营销方式较为粗放，并且广告形式较为单一，CPA的结算方式占比相对较高；随着移动互联网的发展，进入第二阶段营销多元化，营销渠道、广告形式逐渐开始多样化发展，比如开屏、原生、视频等广告形式，CPC的结算方式占比逐渐上升；现今程序化广告趋于主流，移动营销进入数据驱动阶段。"TalkingData华东区业务拓展总监王振关开场与大家分享了目前移动营销的发展阶段。

广告主通过程序化投放使媒体购买更简单、高效。与此同时，高度定制化广告内容对合适的人，在合适场景，呈现合适的营销内容，来达到最高转化。在这个过程中，离不开第三方数据管理平台的“优质数据”支持，借助TalkingData 智能营销云，建立从目标客群寻找、客群特征洞察、营销流量连接触达，到营销效果监测的一体化数据营销闭环，从而通过“数据助力程序化营销”。

通过点击激活IP进行分析，从大量的作弊日志中发现某个时间段内，点击或激活的IP过于集中，将提供基于异常IP段防护策略设定峰值，超过峰值范围将被归为异常数据处理。

拥有唯一身份的TDID作为验证，至少3次的数据清洗、排重、过滤、确保数据精准。会实时反馈异常数据，通过Cookie排重、IP段排重、点击有效期限制、异常数据。

延伸阅读：《干货 | 数据会说话：基于App行为数据的场景化营销》

延伸阅读：新年新征程，TalkingData营销云全新启航

　　

王振关在现场与大家分享了一个借助智能营销云“个性化标签定制服务“的案例：“在世界杯期间，某品牌推广一款男性眼霜，那么目标人群除了男性之外还能找到什么特征？通过个性化标签定制可以设定熬夜黑眼圈一族，其背后的用户行为是凌晨1点-5点熬夜的男性用户群；也可设定看球一族，其背后的用户行为是作息时间与足球赛事时间同步的人群；当然还可设定爱美保养一族，其群体可以是安装了美图类软件的男性群体"。

App行为“时间”标签场景营销案例

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基于TalkingData 移动数据研究中心的统计，2016年iOS/Android平台移动广告点击量呈增长态势，其中iOS平台全年点击量同比增长了638%，安卓平台全年点击量同比增长39.5%。从2016年下半年开始，iOS平台移动效果广告点击量出现了爆发式增长，异常流量明显提升，刷量问题在iOS平台上更为明显。

　　

　　

“找到对的人，说出对的话，得到对的结果”，今日头条通过“数据”定义用户，消灭“我以为”的惯性认知，情景”聚合“重塑内容，准确量化实现真实诉求，这是今日头条“数·聚·化”的营销体系的核心理念。另一方面，头条通过实时搭建用户与内容创作链条构建内容生态，其中包括头条问答、视频IP、头条直播、音娱战略四个维度。潘随波还与现场观众们分享了今日头条精准营销案例与最新产品信息。

TalkingData华东区业务拓展总监王振关

从用户画像到场景营销

在某金融App中，正常交易行为数据流程时间在15秒左右，但部分设备的时间段却集中在2-3秒，明显属于非正常用户行为，通过特征分析针对流程时间段进行标签设置，有助于判断用户是否为欺诈行为。

观看《数驱·营销—重视·感知·探索》上海站视频回顾

携手打造透明的广告生态

TalkingData一路走来离不开合作伙伴的支持，今日头条华东商业运营总监潘随波与现场观众们分享了《今日头条的精准营销之道》以及今日头条是如何通过“数·聚·化”的营销体系，让广告成为一条有用的资讯。

“环比2015年，2016年点击作弊监测增长22.67%，激活作弊监测增长4.39%.其中在2016年9月份异常点击率高达51.5%，虚拟流量激增、流量作弊问题日趋严峻。作为广告主不仅要重新认识移动广告行业，也要开始重视移动广告的作弊态势。”TalkingData刘松通过报告解读，让现场观众们了解了2016年移动广告的问题与发展现状。

TalkingData华东区行业拓展总监刘松

通过SDK集成的作弊防护模块，会进行数据通道加密确保传输安全；收到激活请求时，服务器端将拦截伪造激活数据，提升整体数据传输安全系数。并且加入行为识别技术，通过终端位置变化、传感器数据建立的模型，识别出哪些是问题设备。

干货分享 |《数驱·营销》线下沙龙上海站精彩回顾

来源:TalkingData

　　

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行为数据的结果主要关注是否完成交易，用于判断客户点击浏览的结果。结果数据分为成交和不成交，基于业务需要也可以采集填充的数值，用于进一步的应用。结果数据中的成交数据可以用于产品体验分析，客户体验分析，渠道ROI分析。不成交数据可以用于二次营销，对潜在客户进行再次营销。

“异常时差”也是激活作弊的一种典型表现，移动广告行为点击、下载、激活等步骤，每个步骤都有对应的时间，设置异常时差范围，在分析点击和激活的时差后，校验时差设定范围，将激活转化过快的设备归为异常。

TalkingData首席布道师鲍忠铁

延伸阅读：纵观移动广告市场风向，TalkingData 2016移动广告行业数据报告

今日头条的精准营销之道

2016年移动广告行业报告

数据助力程序化营销

责任编辑：

“频次”行为数据一方面可以结合热力图了解产品体验和客户需求，同时也可以用来App内部的布局优化与关联产品销售。比如App的页面button点击率在5%-7%，而某一区域仅有0.2%，大幅低于一个数量级，这时就需要运营和产品通过此类行为数据进行区域优化和改进。

App行为“结果”标签场景营销案例

“用户画像不是为了360度了解客户，而是为了寻找更精准的营销场景，提升营销的转化率并销售产品；过去我们是有问题找数据，现在是从数据中发现商业机会。”TalkingData首席布道师鲍忠铁，在开场就让大家重新认知了“用户画像”与“数据”的核心目的与商业价值。在金融行业，用户画像构建方法及场景化标签的建立离不开“以人为本”的数据场景思路：

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《数驱·营销—重视·感知·探索》主题线下沙龙还未结束，后续我们还即将在6月举办深圳场沙龙活动，感兴趣的童鞋敬请关注我们后续内容。

　　

“以人为本”的数据场景思路三个维度分别为资产、交易和行为数据。其中行为数据在应用之前需要进行结构化和标签化，结构化是指将行为数据的展现形式从非结构数据转为结构化数据，并进行归类和统计。标签化数据是指根据业务场景，将行为数据打上业务标签，打标签基本上围绕设备进行，并同业务场景深度结合。行为数据核心的三个维度是时间、频次、结果。

TalkingData产品经理彭颖

在这场作弊与反作弊的博弈与攻坚战中，TalkingData Ad Tracking移动广告监测，通过大数据、科学算法与机器学习等方式构建出五大防作弊体系。对此，TalkingData产品经理彭颖在现场进行了深入的讲解：