2018-2019年OTT广告投放分析报告.pptx

,2018-2019年OTT广告投放分析报告,2018年，OTT广告投放 “百花齐放、百家争鸣”，整个行业向前奔跑的同时，几个问题备受关注：1、广告投放规模继续保持倍速增长，终端流量有多大，是否能够承载起翻倍增长的投放需求？2、开机等被公认的优质广告资源越来越紧缺，OTT还有哪些优质资源可用于投放？3、如果开机“一位难求”，其他形式怎么组合能够达到接近的效果？4、OTT属家庭设备，日频控、周频控怎么设置更合理？5、是否可以有工具模型，让OTT广告投放策略更优？针对以上问题，奥维云网凭借自身的OTT大数据以及研究经验，联合行业内深度合作伙伴进行了专项研究，形成 此本2018年OTT广告投放指南。在此特别感谢阳狮媒体、悠易互通对此项目的大力支持，在研究过程中贡献了众多宝贵的专业建议。我们也希望报告产出的部分观点能够对业内同仁起到一定的参考价值。3,目录,OTT用户流量规模,OTT广告资源库存,OTT广告效果测评,OTT广告频控设计,0102030405,OTT广告预算分配,截至2017年12月OTT终端激活量,截至2018年6月OTT终端激活量,17368万台,+1939万台,OTT不同终端激活量,13526,3842,15180,4127,智能电视激活量,OTT盒子激活量,截至2017年12月,数 据 来 源 ： 奥 维 云 网 OTT 大 数 据 平 台 TV Video Compass_ TVC 2017年激活量数据调整说明：根据2017年奥维云网新增监测源的激活水平数据，进行了更新计算,环比+12.2%,环比+7.4%,19307万台环比+11.2%,6,单位：万台 截至2018年6月,2017-2018年家庭大屏终端激活规模,有线数字电视数据来源于中国广电和格兰研究发布的有线电视行业发展公报；IPTV数据来源于工信部2017年激活量数据调整说明：根据2017年奥维云网新增监测源的激活水平数据，进行了更新计算,7,数据来源：中国家庭户数来自统计局；家庭宽带接入户数来自工信部；OTT数据来源于奥维云网,中国OTT设备1.93亿台入网家庭OTT设备渗透率51%,OTT设备 激活台数1.93亿台,家庭宽带,中国家庭,总规模接入户数,4.5亿户3.78亿户,截至2018H1 中国家庭OTT设备接入情况中国家庭宽带户数3.78亿户网络家庭普及率84%,8,截至2018年6月底 OTT不同厂商阵营激活终端规模,9,单位：万台,OTT终端作为智能硬件，主流的运营方式是自己开发系统自己进行商业化操作。但也有部 分厂商走“系统运营模式”。,厂商将自己开发的系统，安装到其他品牌终端的设备上，终端规模由少变多，形成统一的 运营平台，聚合出更大的广告投放价值。,酷开系统 终端集群,YUNOS系统终端集群,风行系统 终端集群,冠捷,五星,10,注：香港、澳门、台湾不在覆盖范围内,截至2018年6月智能电视激活量TOP13省份,海南,福建,广东,广西,贵州,湖北,湖南,江西,黑龙江吉林,内蒙古,青海,山东江苏 安徽,上海,宁夏山西,甘肃陕 西 河 南四川重庆,新疆,西藏,云南,浙江,北京 河北,天津,辽宁,截至2018年6月智能电视分省激活终端数（万台）,日活15002000万 日活10001500万 日活5001000万 日活200500万 日活100200万 日活0100万,11,5517万台/天,智能电视,1508万台/天,OTT盒子,7025万台/天,OTT终端,同比+13.4%,&,12,2018年6月OTT终端日均开机终端数,2018年6月智能电视日开机终端数（万台）,海南,重庆,福建,广东,广西,贵州,湖北,湖南,江西,黑龙江吉林,内蒙古,青海,山东江苏 安徽,上海,宁夏山西甘肃陕 西 河 南,四川,新疆,西藏,云南,浙江,北京 河北,天津,辽宁,日活500万+日活400500万日活300400万 日活200300万 日活150200万 日活100150万日活100万-,智能电视日开机终端规模 增量TOP10省,13,智能电视日开机终端规模 增幅TOP10省,*表格数据未2018年6月日开机终端较2017年12月日开机终端的增长情况2018年6月数据可代表智能电视在2018年上半年激活量最高时的开机规模2017年12月数据可代表智能电视在2017年全年激活量最高时的开机规模,96%,100% 100%,107% 107%,86% 108%,352%,113% 90%,118% 87%,工作日,五一,点播直播,2018H1 智能电视端节假日直播&点播日活跃终端数较工作日倍数,100% 100%,119% 112%111% 120%,113% 104%110% 99%,119% 98%,工作日,周末,元旦,春节,清明,五一,周末元旦春节清明2018H1 智能电视端节假日直播&点播日每终端使用时长较工作日倍数点播直播,14,15,2018年6月直播+点播媒体混排榜（仅智能电视端）,*黄色标注代表点播视频媒体；白色标注代表央视频道；绿色代表省级上星频道 注：所示媒体日活数据，包含相应视频媒体的其他牌照应用在内。,单位：万台,2018年6月 OTT端视频媒体日活榜（智能电视+OTT盒子）,单位：万台,数据范围：在奥维监测范围内的媒体全量推总数据，不包含不在监测范围内的媒体 注：所示媒体日活数据，包含相应视频媒体的其他牌照应用在内。,16,游戏类962万,购物类420万,生活类411万,教育类333万,音乐类1436万,2018H1 垂直类应用月活跃终端数（智能电视+OTT盒子）,17,音乐类TOP10,18,游戏类TOP10,教育类TOP10,生活类TOP10,2018H1 垂直类应用月活排行榜（智能电视+OTT盒子）购物类TOP10,*黄色标注代表月活100万+的OTT应用；绿色代表月活50100万的OTT应用,少儿和电视剧两种节目类型表现突出,累计vv2018年6月比1月+198亿次,累计开机次数对比2017年+0.2亿次/天,20,开机广告库存1835万CPM,贴片广告库存5.1亿CPM,开屏广告库存3.6亿CPM,2018H1开机广告库存,智能电视+Box端1835万CPM,智能电视7.8万CPM/日,Box端2.3万CPM/日,2018H1累计开机次数,智能电视+Box端229亿次,对比2017年+0.4万CPM/日,对比2017年+0.9万CPM/日,72%,13%,21,35%,52%,天猫+联盟盒子小米 其他,OTT盒子端各厂商开机广告库存份额,2018H1 OTT开机广告库存总量及构成智能电视端各厂商开机广告库存份额,2018H1 OTT开机广告库存=2018H1 各天的OTT终端开机次数之和 X (1-开机广告耗损率20%)/1000=SUM(OTT激活终端 x 日开机率x 日每终端开机曝光次数） X (1-开机广告耗损率20%)/1000=1835万cpm,节假日智能电视终端开机广告库存规模,传统佳节7.6万CPM/日,网购节7.9万CPM/日,小长假7.9万CPM/日,大长假7.4万CPM/日,均值7.7万CPM/日,+2000 CPM/ 日,+2000 CPM/ 日,传统节日：元旦、清明、五一、春节、十一假期；网购节：年货节、414网购节、618网购节、双十一、双十二； 小长假：元旦、清明、五一假期；大长假：春节、十一假期,22,2018H1贴片广告库存,智能电视+Box端5.1亿CPM,智能电视202万CPM/日,Box端75万CPM/日,2018H1累计vv次数,智能电视+Box端2397亿次,对比2017年+27万CPM/日,对比2017年+2万CPM/日,2018H1 OTT贴片广告库存总量及构成,20%,8%,20%,24%,28%,云视听MoreTV其他,银河奇异果CIBN酷喵影视 云视听极光,智能电视端+OTT盒子 各媒体贴片广告库存份额,23,备注：贴片广告覆盖的节目类型为电影、电视剧、综艺和少儿四类,2018H1 OTT贴片广告库存= 2018H1 视频媒体正片内容vv * 4贴/vv x （1-点击损耗率40%）+2018H1 视频媒体片花等内容vv * 2贴/vv * （1-点击损耗率50%）=5.1亿cpm,2018H1各类型节目贴片广告库存规模及份额,电视剧1.6亿CPM,电影0.5亿CPM,综艺0.2亿CPM,少儿2.8亿CPM,备注：贴片广告仅统计电影、电视剧、综艺和少儿四类节目,24,53%,32%,10%,5%,累计贴片广告库存占比,2018H1 APK开屏广告库存,智能电视+Box端3.6亿CPM,智能电视154万CPM/日,Box端43万CPM/日,2018H1累计应用启动次数,智能电视+Box端3570亿次,2018H1 应用开屏（视频应用+垂直类应用）库存总量,2018H1 APK开屏广告库存= 2018H1 各天的APK开屏次数之/1000,=3.6亿cpm,25,2018H1 各类APK开屏广告库存（视频应用+垂直类应用）总量,视频类,音乐类,APK开屏 广告库存,购物类,生活服务类,教育类,游戏类,15972万CPM6月：116万CPM/日,801万CPM6月：7万CPM/日,10万CPM6月：646CPM/日,30万CPM,6月：1747CPM/日,26,42万CPM6月：2379CPM/日,190万CPM6月：1万CPM/日,2017年OTT广告投放指南首次通过脑电波实验的方法对55寸大屏电视与其他屏幕做了跨屏传播效果对比，并且针对OTT端主要广告形式的传播效果做了测评。该部分属于广告效果的基础测评。2018年OTT广告投放指南我们力求将研究深化到应用指导层面：开机贴片等优质广告资源库存有限，是否有其他的组合形式可以替换达到接近的效果？OTT广告形式琳琅满目， 用户多使用场景下，该选取哪种广告形式进行投放？,28,本次实验由数字新思提供脑电波、眼动测试方面的专业设备、技术操作和计算支持康佳提供终端测试设备支持, Letv提供录屏技术支持, 银河奇异果（爱奇艺）、CIBN酷喵影视（优酷）、CIBN超级,影 视（乐视视频）、CIBN高清影视作为视频APK代表，提供内容测试素材,合 作 单 位,设 备 支 持,测 试 A P K,测 试 A P K,测 试 A P K,测 试 A P K,29,样本设计,脑电测试设备,广告投放终端设备,智能电视（ 55吋）,样本量：120人（60男，60女） 测试地点：北京1、25-45岁2、本科及以上学历3、在北京居住满1年以上4、非敏感行业从业者5、过去3个月内未参加过任何形式 的调研或访问6、本地连续居住生活的时间不少于6个月7、家中有40寸以上的大屏智能电视8、每周使用智能电视观看电视剧不 少于1次,眼动测试设备,30,模拟真实的广告观看场景,模拟真实的媒体广告环境,测试场地安静、舒适、网络条件良好的观看场地测试设备均为55吋智能电视,广告曝光路径不同广告位广告都通过模拟用户常规的行为路径进行曝光视频素材不同的视频素材中，相同广告位的广告曝光路径及时长保持一致同一广告位测试，准备3条不同的广告视频素材,广告投放终端设备智能电视（ 55吋）,31,视频中广告曝光路径全程脑电、眼动实时测试,开机曝光开机广告,进入桌面,曝光推荐位/换肤 广告,打开Launcher选 择节目,曝光贴片 广告,退出节目 返回桌面,短暂休息后， 曝光屏保广告,退出屏保，进入 视频APK选择节 目,曝光开屏广告,观看节目， 曝光前贴片广告,观看节目， 期间曝光角标/创 可贴/暂停广告,关机曝光关机广告A,退 出 APK， 曝光APK退出广告,被试者稍事休息填答问卷,实验结束,观看视频全程脑电、眼动数据采集,脑电、眼动设备 佩戴与调试,32,33,33.627.525.323.2,35,19.1,18.2,17.3,15.3,15.2,14.8,11.94.6,开机广告,贴片,APK开屏广告,屏保广告(5贴连播),换肤,创可贴,暂停广告,角标,桌面推荐位 APK退出广告,关机广告,屏保广告(5贴轮播),OTT广告效果综合得分,*广告效果综合得分=品牌记忆度*广告接受度*100,1.000.820.750.69,36,0.57,0.54,0.52,0.46,0.45,0.44,0.350.14,开机广告,贴片APK开屏广告,屏保广告(5贴连播),换肤,创可贴,暂停广告,角标,桌面推荐位 APK退出广告,关机广告,屏保广告(5贴轮播),OTT各类广告对比开机广告的等效系数,*等效系数=某OTT广告效果综合得分/OTT开机广告效果综合得分,24%, 64%,23%, 63%,21%, 93%,30%,40%,50%,60%,70%,80%,90%,100%,0%,10%,20%,30%,40%,50%,60%,广 告 接 受 度,品牌记忆度,低记忆度高接受度,37,低记忆度低接受度,高记忆度高接受度,高记忆度低接受度,换肤,屏保（5贴轮播）7%, 67%,开机广告57%, 59%,贴片广告52%, 53%,暂停广告43%, 40%,20%, 60%关机广告,角标20%, 77%,桌面推荐位,APK退出广告,31%, 59%创可贴,屏保广告(5贴连播) 34%, 67%,40%, 63%APK开屏广告,OTT单种广告投放效果品牌记忆度AVG=31%,广告接受度AVG=64%,开机广告广告来源 广告形式,位于用户电视时行为路径的第一位广告，用户不可跳过，100%可见，且全屏曝光该资源属于系统层资源，即来自硬件厂商 常规投放15秒视频广告,开机广告,TOP1,TOP1,TOP1,TOP2,38,贴片广告,贴片广告广告来源 广告形式,位于用户观看正片前的第一位广告，非会员用户不可跳过，会员用户可以跳过，且全屏曝光部分厂商具备launcher贴片广告资源、媒体均具有该广告资源 常规投放4贴15秒视频广告,39,开屏广告,情绪识别评分,4.99,4.67,1.24,3.47,TOP1,TOP2,TOP3,品牌记忆度,APK开屏广告,桌面推荐位,贴片,OTT广告单种均值,4,APK开屏广告 位于用户打开APK后的第一位广告，所有用户均不可以跳过，且全屏曝光广告来源厂商、媒体均具有该广告资源广告形式常规投放35秒静态图片或动态图片,40,屏保广告,屏保广告- 5贴轮播,屏保广告- 5贴连播,21.3%,17.6%,可见比例,关注比例,0.6个开机广告,65.5%,53.4%,6.9%,品牌记忆度,34.5%,屏保广告广告来源 广告形式,用户长时间不操作电视时自动播放的广告厂商、媒体均有该广告资源常规轮播4贴5S静态图片，广告展示时长与用户操作时长有关,，轮播状态下存在广告击中用户的概率不确定性情形,41,换肤广告广告来源 广告形式,桌面背景广告大部分厂商具有该广告资源桌面背景及桌面上某区域具有明显的广告信息，但不影响用户操作桌面，广告展示时长与用户操作时长有关,93%,77%,64%,67%,广告接受度,TOP1,TOP2,TOP3,换肤广告,换肤,42,角标,屏保广告,OTT广告单种均值,58.2,51.6,49.4,47.1,46.5,44.1,41.4,31.225.012.4,*广告效果综合得分=品牌记忆度*广告接受度*100从研究看，广告出现的频次越多，用户的情绪会持续降低，甚至转为负向情绪，这令投放结果中出现了三种广告组合的综合得分低于两种广告组合得分。,OTT广告效果综合得分三种广告组合两种广告组合,44,50.0%,贴片广告,52.1%,24.9%,45,屏保+换肤（屏保5贴连播）,屏保+换肤（屏保5贴轮播）,品牌记忆度（记忆广告品牌用户占比）,81.8%,贴片+角标,贴片广告,52.1%,角标广告,20.0%,贴片+角标较两广告纯叠加效果 的溢出增长幅度+13.6%,品牌记忆度（记忆广告品牌用户占比）,46,组合投放时各广告形式的选择，对最终的广告投放效果的影响，并非组合中简单的各单种广告效果的叠加，补投的广告投放效果，会受到主投广告投放的影响。因此，衡量组合中补投广告对整体投放效果的增长，需基于组合中主投广告效果计算。,47,广告投放品牌记忆效果可记忆品牌用户占比未记忆品牌用户占比,广告形式B的补充作用下，新增可记忆起品牌用户比例Y-X,X,Y,组合投放单种广告A+广告B时， 未记忆起投放品牌的1-X用户是广告形式B的增效对象,单种投放 广告形式A品牌记忆度=X,组合投放广告形式A+广告形式B品牌记忆度=Y,组合投放“单种广告A+广告B”时，广告B的组合投放增效系数=组合投放品牌记忆度增幅Y-X 广告形式B的增效对象占比1-X,1-X,1-Y,48,57%,60%,64%,72%,78%,83%,86%,0.08,0.16,0.35,0.48,0.60,0.67,单个开机广告,开机+屏保(5贴轮播),开机+换肤,开机+屏保(5贴连播),开机+换肤+屏保(5贴轮播) 开机+换肤+屏保(5贴连播),开机+贴片,品牌记忆度,广告B组合增效系数,49,“开机+广告B”组合投放模式广告效果,52%,75%,82%,0.48,0.62,单个贴片广告,贴片+APK开屏,贴片+角标,品牌记忆度,广告B组合增效系数,50,“贴片+广告B”组合投放模式广告效果,0.67,51,0.62,0.60,0.48,0.48,0.47,0.200.07,贴片,角标,换肤+屏保(5贴连播),换肤+屏保(5贴轮播),APK开屏,屏保(5贴连播),换肤,屏保(5贴轮播),OTT各广告形式组合投放时的增效系数均值,OTT广告投放高速增长的同时，关于怎么投尚未形成科学的依据。当前投放活动更多的做法是：在PC、移动端频次设置的基础上进行保守试投。这种顾虑，造成整个OTT广告投放频次偏低的现象。当前OTT广告投放痛点：投放频次怎么设计？一个投放周期内设置多少次合理？一周之内投多少次 合理？一天之内投多少次合理？本部分研究从用户接受度层面，解决投放频次最基础的问题：在OTT大屏上，一天之内最佳投放次 数是多少？一周之内的最佳投放次数是多少？,53,模拟用户在家看电视的常规场景进行测试日最佳投放频次实验设计：一天两次开机，每次开机看两集正片，每集正片前播放不同数量的贴片广告周最佳投放频次实验设计：一天一次开机，每次开机最多看两集正片，每次正片前播放一贴广告，在一周时间内均匀、连续的分布在“N/2” 天内，其中N为目标测试频次被访者：20-50岁，样本量：80个,54,记忆度,55,情绪值,用户能不能记住 广告品牌、及细 节,用户对广告的态 度是正向、还是 负向,模拟实验后问卷访问,模拟实验过程中脑电设备测试,测量设备：Mindo无线EEG系统（32导脑电波测量仪） 测试部位：大脑左侧前额叶（主导人的正性情绪和行为） 大脑右侧前额叶（主导人的负性情绪和行为） 情绪值计算公式：（In右侧-In 左侧），两者之间的差值，值为正，说明左侧前额叶比右侧更活跃，表明情绪愉悦,56,1,-1,0,非常反感,非常愉悦,心情平静,0.5,-0.5,正常状态下，人的情绪测量值介于-11之间。情绪值越趋于1时，反映出被试者情绪愉悦程度越高，更乐于接受相应的信息；情绪值越趋于-1时，反映出被试者情绪反感程度越高，比较排斥接受相应的信息。,57,桌面选择观看指定剧第1集,贴片广告1、2、3、4,观看第1集,贴片广告2、3、4,观看第2集,贴片广告3、4,观看第3集,贴片广告4,观看第4集,观看视频,被试者稍事休息，填答记忆度问卷,实验结束,广告曝光路径,59,一天投放2次时，情绪与记忆达到最佳平衡,60,一天内不同投放频次下，用户记忆及情绪走势-仅15s贴片广告,30%,55%,60%,85%,0.7,0.1,-0.3,-0.3,-1.0,-0.5,0.0,0.5,1.0,0%,20%,40%,60%,80%,100%,1贴,2贴,3贴,4贴,记忆度,情绪值,61,52%,78%,83%,0.7,0.7,0.2,0.0,0.2,0.4,0.6,0.8,0%,20%,40%,60%,80%,100%,单种,2种组合,3种组合,记忆度,情绪值,一天内不同“贴片+x”组合下， 用户记忆及情绪走势（x不含开机）,62,为能进一步验证每日投放2次以上，记忆度是否会显著增强，引入了有效记忆概念,63,21%,41%,44%,71%,0%,20%,40%,60%,80%,100%,1次,2次,3次,4次,一天内不同广告投放频次的 有效记忆用户占比,有效记忆占比计算过程示例：一、假设被试样本为100人二、其中80%的人主动提及了目标选项三、80人中，有30人指认了1个及以上混淆选项,四、剩余50人平均能够指认80%的细节五、有效记忆=80%*(1-30/80)*80% =40%,64,基本实验设计原则：一、尽量均匀分布每日投放频次 二、单日投放次数不超过2次,66,桌面选择观看指定剧第1集,贴片广告,观看第1集,桌面选择观看指定剧第2集,贴片广告,观看第2集,观看视频,3天后，被试者填答记忆度问卷,实验结束,广告曝光路径（以每日2贴为例）,桌面选择观看 指定剧第1集,67,一周投放6次时，情绪与记忆达到最佳平衡,68,39%,42%,80%,100%,100%,100%,0.5,0.7,0.5,0.560%,0.5,0.5,0.2,-0.3,-1.0,-0.5,0.0,0.5,1.0,0%,20%,40%21%,60%,80%,100%,1次,2次,3次,4次,5次,6次,7次,8次,记忆度,情绪值,一周内不同广告投放频次的用户记忆及情绪走势,69,有效记忆占比计算过程示例：一、假设被试样本为100人二、其中80%的人主动提及了目标选项三、80人中，有30人指认了1个及以上混淆选项 四、剩余50人平均能够指认80%的细节五、有效记忆=80%*(1-30/80)*80% =40%,40%,48%,50%,50%,0%,10%,20%,30%,40%,50%,60%,70%,5次,6次,7次,8次,一周内不同广告投放频次的 有效记忆用户占比,70,一天之内同一广告投放2次为佳 一周之内同一广告投放6次为佳,2+6,71,73,100%,智能电视 日开机终端,56.7%,直播点播 重叠用户26.8%,直播独占用户16.5%,83.5%,2018年6月 智能电视日开机终端构成厂商与媒体方广告运营 重叠占比点播独占用户,直播：看直播频道节目； 点播：使用launcher或apk看视频、游戏、教育、工具等应用,爱优腾三家视频APK组合使用情况,74,备注：爱优腾三家视频APK组合使用的重叠情况是以使用一种及以上的视频APK 为分母计算得出。三家媒体的组合情况指任意使用两家及以上的重叠比例，并非 同时使用，三家视频APK同时使用的占比为8%,67%,24%,8%,只用一家视频资源,使用两家视频资源使用三家视频资源,视频类节目的资源选择方式,有38的用户会选择下载视 频类APK作为资源补足,只使用 launcher 收看节目 61%,下载与launcher资,源相同的视 频APK6%,由于市场数据不清晰，在做广告投放时无法进行合理定量的预算分配究竟如何在媒体组合中进行预算的分配更合理？ 如何选择媒体进行投放才能做到覆盖用户最多？在UV覆盖一定的情况下，如何组合才能保证性价比最高？,75,预算分配公式：,在相对简单的投放环境下，可以按照媒体规模和价格两个因素进行预算分配,媒体i预算 =,n,媒体i规模 CPM单价ii=1,媒体规模 CPM单价i,76,根本目的是找到总预算与去重UV规模之间的关系，在确定了总预算与去重UV的关系后，可以通过 预算一定，解决覆盖最大UV的问题；也可以解决UV一定，预算最低的问题，具体需要通过三步来 实现：,各媒体投放量,的重叠UV,第步：找到总预算与媒体UV之间的关系,第步：计算各组合下的媒体重叠规模,总预算,媒体A预算,媒体B预算,媒体X预算,媒体A投放量,媒体B投放量,媒体X投放量,媒体A覆盖UV,媒体B覆盖UV,媒体X覆盖UV,去重UV,媒体单价,媒体单价,媒体单价,投放时所选择的媒体 ,通过媒体单价计算 ,计算各媒体组合中,第步：通过第一步与第二步的结果， 得出总预算一定的情况下，去重后覆 盖最大UV的媒体组合,77,第一步：计算各媒体投放量，找到媒体投放量与实际触达UV的对应关系，基于对应关系可以得到 在相同组合情况下的多种广告投放形式,根据总预算和媒体单价，推算出组合媒体中各媒体的投放量。基于广告监测数据和大数据算法，得到各媒体投放量与实际触 达UV的对应关系。在同种组合下，因为投放量和频次的差异，可得到多种广告投放形式第二步：计算不同组合下的媒体重叠规模，在多种广告投放形式中选择最佳的投放方式在组合投放时，因为不清楚媒体间重叠用户的规模大小，也就是不了解广告重复投放的规模大小，所以媒体间的重叠用户规 模成为关键指标。在多种广告投放形式下，因为各媒体的投放量不同，导致组合后媒体间的重叠规模不同，通过计算去重后 媒体组合触达UV的规模大小，进而找到最佳的投放方式第三步：通过数据粒度的细化，媒体组合的增加，优化整体投放策略基于后台大数据计算，通过对数据粒度的细化以及媒体组合的增加，为用户提供更准确的投放建议，并且针对广告投放中对 投放地域、投放媒体有要求的用户提供不同的投放策略方案,78,在预算一定的情况下，选择最佳投放组合，做到媒体组合投 放时所覆盖的UV规模最大,案例背景介绍：,现有200万的广告投放总预算，要在A、B、C三家媒体中，任 选两家进行组合投放。已知三家媒体各自的DAU规模如下：媒体A规模：1300W媒体B规模：1400W媒体C规模：1500W媒体与媒体之间用户有重叠,投放目标：,媒体A1300W,媒体B1400W,媒体C1500W,三家媒体的DAU规模及重叠情况,79,假设：总预算200W，目标投放终端2000W，由于单一媒体不能满足2000W终端覆盖，选择媒体A+媒体B进行投放。各媒体投放量与不同 频次下覆盖的UV规模关系如下：,第一步：计算各媒体投放量，找到媒体投放量与实际触达UV的对应关系，基于对应关系可以得到在相同组合情况下 的多种广告投放形式,不同频次要求下，投放量与触达UV的关系图,媒体A：在不同投放频次下，广告投放量与实际UV覆盖的关系,97512191300-,105013131400-9861225134813941400-,（万）,（万）,频控1次 频控3次,频控2次 频控4次,媒体A：终端规模1300W,媒体B：在不同投放频次下，广告投放量与实际UV覆盖的关系,（万）,（万）,频控1次 频控2次 频控3次频控4次,媒体B：终端规模1400W,80,97512191300-,105013131400-9861225134813941400-,媒体B：在不同投放频次下，广告投放量与实际UV覆盖的关系,第一步：计算各媒体投放量，找到媒体投放量与实际触达UV的对应关系，基于对应关系可以得到在相同组合情况下 的多种广告投放形式案例中，总预算200W，目标触达2000W终端，于是在不同的投放频次和投放量下，媒体A和媒体B产生了多种投放形式媒体A：在不同投放频次下，广告投放量与实际UV覆盖的关系在预算一定的情况下，根据媒体A和媒体B的投放量、投放频次形成多种广告投放形式,81,省略其他组合方式,第二步：计算不同组合下的媒体重叠规模，在多种广告投放形式中选择最佳的投放方式基于第一步的结果，计算出不同的广告投放形式下媒体间的重叠规模，然后针对不同的广告形式进行去重，得到预算相同的情况下，去重后覆盖最大UV的媒体组合：去重 = 媒体覆盖 + 媒体覆盖 + 媒体重叠,媒体A投放量1300W 频控三次,媒体B 投放量1400W频控两次,最优的投放方式,去除300W重叠终端,去除200W重叠终端,去除500W重叠终端,媒体A投放量2600W 频控一次,媒体A媒体B,投放量1300W投放量1400W,频控两次频控两次,基于第一步结果得 到多种投放形式,计算各投放形式下 的媒体重叠规模,计算出最佳投 放方式,媒体B投放量1400W频控两次,82,第三步：通过数据粒度的细化，媒体组合的增加，优化整体投放策略基于后台大数据计算，通过对数据粒度的细化以及媒体组合的增加，为用户提供更准确的投放建议，并且对在广告投放中对投放 地域、投放媒体有要求的用户提供不同的投放策略方案,媒体A,媒体B,媒体A,媒体B,媒体C,媒体D,媒 体 组 合 的 增 加,数 据 粒 度 的 细 化,媒体A,媒体B,+,+,+,+,全国,省级,市级,更优化的 投放策略,媒体E,83,84,举例1：对媒体选择没有定向要求总预算500W，选择四个资源方的投放建议。,省略其他组合方式,举例2：对媒体选择有定向要求总预算500W，选择四个资源方的投放建议，,定投放：体1：300W 体2：100W,举例说明,省略其他组合方式,下载具体区域的 投放策略,OTT广告投放策略工具原型展示,根据不同投放目 的进行选择：UV覆盖最大 或总价最低,用户根据需求进行 填写，可分资源、 频次、时段和地区 进行定向选择,可以选择厂商或媒体根据实际投放需求，选择媒体并输入单价 或选择媒体定向,高级设置，支持更多自定义选项,实时计算、显示计算结果,85,广告投放优化工具的设计，虽然可以帮助广告主和广告代理公司解决目前投放的部分问题，但要想做到真正、有 效、有针对性的指导OTT的广告投放，还需要与各厂商、媒体方的密切合作，对下面的问题进行跟进与解决：媒体资源库存锁定，确保策略能落地执行；总库存和可用库存的精准量化；媒体资源之间重叠用户准确过滤，实际投放结果监测；媒体用户群细分，执行结果监测；组合策略执行监测；实现完全基于标签的组合策略奥维云网也会对次进行深入研究，为实现OTT广告的更高价值而努力。,86,酷开网络，全称深圳市酷开网络科技有限公司，聚焦智能电视 系统研发和智能电视运营增值服务的主营业务，涉及影视、广 告、购物、游戏、教育、应用分发、音乐等业务。目前，酷开网络拥有智能电视激活终端数量3484多万，月活终 端数量1700多万，日活终端数1200多万，保持行业第一的龙头 地位，先后接受来自爱奇艺、腾讯、百度的投资入股，目前市 场估值95.909亿元，成为了OTT行业内第一家且唯一一家估值 近百亿的独角兽公司。,用户价值-高质量用户群年轻化、高收入、高学历、高职位， 汇聚全网高质量用户用户群体。,场景娱乐-客厅狂欢节客厅狂欢节，优质内容+活动运 营，营造用户最喜欢的客厅娱乐 场景。,智能精准-大数据服务九大维度、20000+标签、先进算法， 细分用户，为客户提供精准投放。,规模价值-稳居行业第一可运营终端近3500万台，占比市场17%，稳居行业第一。,真实高效-广告监测机制支持秒针、Admaster、尼尔森等 知名第三方数据监测公司监测，保证数据真实有效。,N计划-生态共赢将更多非酷开品牌的电视机拓展为酷开系统终端， 实现内容共享、流量共享、价值共享的生态平台。,88,世界杯夺金战：“大IP”制造“大曝光”,推广周期：,2018.6.15-2018.7.15,活动效果：,触达人次14亿次,活动参与量1575万户,互动游戏4500万次,89,雷鸟科技依托TCL集团的雄厚资金实力、研发实力、以及供应链 管理优势，联合腾讯在内容共享、产品创新、市场推广、会员 运营等方面的优势开展战略合作。雷鸟科技负责TCL电子及其控股子公司在全球智能电视终端的平 台运营，根据欢网科技数据监控，截止18年6月，TCL智能电视 终端历史累计激活用户总数量达2,735万，日均活跃用户量达到1,281万。同时，公司还从事“雷鸟”品牌智能电视的设计、生 产、制造和销售。雷鸟科技是既能整合线上线下渠道，又能提 供优质互联网内容与服务的互联网品牌。,