抖音浏览购买：正文过程拆解我们来拆解一下(组图)数据拆解

抖音浏览购买：正文过程拆解我们来拆解一下(组图)数据拆解

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过程拆解

我们来拆解一下我在京东搜索到的产品，以及广告是如何展示给抖音的。

1.数据

从数据开始：

作为抖音和京东的用户，我在抖音和京东都有对应的用户画像。

当然，不同平台的用户画像收集到的具体信息必然不同，侧重点不同。例如：抖音是根据我关注的用户、我浏览的视频内容、我浏览的视频的完整性以及注册时填写的一些基本信息生成的用户画像。

作为一个电商平台，京东必须更加关注我的购买习惯、喜欢的商品、搜索过的商品、感兴趣的品类所产生的画像。

但总的来说，人像的生成一般可以总结为如下公式：

画像=用户基本信息+用户兴趣+用户行为+相关信息

用户信息：包括注册信息、地理位置、年龄和性别等。

用户兴趣：最喜欢的商店、经常浏览的类别、最喜欢的产品。

用户行为：流量内的行为记录（这里应该是京东APP客户端），例如搜索动作、购买、浏览时间、搜索频率等。

关联信息：基于一些标签属性分析得出的信息。

我在京东搜索产生的记录属于用户行为和兴趣信息，作为用户画像的重要组成部分实时存储在数据库中。因为有需要而行动不同于被动收集信息，后者更为紧迫和激烈。在人像系统中，一段时间的标签权重无疑是非常高的。

2. 交付

有广告内容，必有投放。

有两种情况：一是京东自有的配送平台（即DSP）接入今日头条的ADX；另一种是京东的营销人员直接放在今日头条的营销平台上。

由于此广告与我的实时搜索数据相关联，我们排除了第二种情况。京东应该连接今日头条的ADX，这样我就可以实时提取我在京东数据库中的标签作为匹配标准。

3.用户参与度

前期工作完成后，就是用户的参与。

当我们在抖音中浏览视频时，抖音会不时出现广告。我们假设这些广告是 RTB 拍卖广告。然后当我刷这个广告位时，抖音通过ADX同时向N个平台发送消息抖音浏览购买，告知有一个广告位可供出售，邀请每个DSP参与竞标。

发送消息时，携带用户信息，用户信息有唯一标识号（假设为手机号）。京东收到消息后，将抖音发送的唯一标识号与自己的DMP数据库中的标识号进行匹配，发现该用户存在且最近搜索过某款商品。

以高价购买广告位，最终赢得在广告位中展示广告的权利。然后抖音浏览购买，将要投递的产品信息广告内容返回给抖音。

这里的写法比较简单。其实内部逻辑有很多规律。当然抖音粉丝号出售平台，这些都是在毫秒级别完成的。

之后，当用户看到广告内容时等级抖音号交易平台，大喊一声：XX！

以上是整个流程的介绍。但是，通读整篇文章，你应该会发现：其实我不仅搜索过这个产品，而且还真的完成了购买。

我买的这两款产品是日常生活中很少用到的产品。东西我已经买了，一般短期内不会再买抖音浏览购买：正文过程拆解我们来拆解一下(组图)数据拆解，除非京东要我退货。当然不可能做出选择。按照RTB竞价逻辑，这波亏本就是京东。

有什么问题？

我猜可能是因为用户和数据量很大，搜索记录还在缓存中，与购买记录没有关联。或者干脆京东没有标注产品分类的频率抖音浏览购买：正文过程拆解我们来拆解一下(组图)数据拆解，也没有对用户的下一次购买预期进行预估。

如果是这样，平台最好对产品的消费频率进行分类，及时整合更新画像，输出可靠的决策意见，否则就是资源浪费。