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程序化广告行业（30/89）：利用“4W1H”模型优化广告投放策略
在数字化营销的浪潮中，程序化广告已经成为企业精准触达目标客户的有力武器。一直以来，我都希望和大家一起探索技术领域，共同学习进步，今天我们就来深入了解程序化广告行业中利用“4W1H”模型优化广告投放策略的相关知识。
“4W1H”模型解析
“4W1H”模型为我们提供了一个全面且系统的用户分类框架，通过Who（谁）、When（何时）、Where（哪里）、What（做了什么）、How（如何）这五个维度，能够深入剖析用户特征，从而实现更精准的广告投放 。
- Who - 用户属性：这一维度聚焦于用户的基本属性，包括性别、年龄、地区、收入、兴趣爱好以及行业等。通过对这些属性的分析，我们可以清晰地勾勒出不同类型的用户画像。比如，爱好电子设备的学生群体，他们可能对最新的电子产品广告更感兴趣；喜欢看汽车网站的白领，对于汽车相关的广告接受度更高 。
- When - 用户行为时间：When维度主要关注用户行为发生的时间点和时间间隔等信息。例如，了解用户是第一次访问官网，还是最近一次访问距离现在已经过去了30天，或者用户每天访问的频率等。这些时间数据能帮助我们把握用户的行为规律，在合适的时机推送广告。如果一个用户经常在晚上浏览购物网站，那么在晚上向其推送相关商品广告，可能会获得更好的效果 。
- Where - 用户来源：用户来源是指用户接触到广告或进入相关平台的途径。是通过网络硬广、网络软文，还是邮件营销EDM进入的；是通过搜索引擎搜索关键词进入，还是直接输入URL或通过社交媒体分享进入的。不同来源的用户具有不同的特点，通过搜索引擎进入的用户，往往是带着明确需求主动寻找相关信息，这类用户更贴合广告主的需求；而通过点击广告进入的用户，可能是被广告内容所吸引，对广告主的产品或服务产生了兴趣 。
- What - 用户行为：What维度记录了用户在接触广告或进入平台后的具体行为，如点击了哪种类型的广告、访问了哪些内容、在站内进行了哪些搜索、是否购买了商品等。这些行为数据能够反映用户的兴趣点和需求，为后续的广告投放提供依据 。
- How - 用户质量：How维度用于衡量用户的质量，主要通过访问深度、行为次数、订单金额等指标来评估。例如，浏览了大量不同商品页面的用户，说明其对产品有较高的兴趣和探索欲望；一年内成交订单较多或订单金额较大的用户，则是优质的潜在客户 。
基于“4W1H”模型的游戏用户分类及广告投放策略
以游戏行业为例，借助“4W1H”模型，我们可以将游戏用户细分为不同群体，并制定针对性的广告投放策略 。
- 拉新群体：意向人群是拉新的重要目标。对于游戏而言，这类人群适合采用泛投或设置简单的媒体、客户端等定向条件进行广告投放。在创意方面，可以选择精彩的游戏视频或其他精美的创意，吸引潜在用户的关注。通过Look Alike技术，以现有游戏人群作为种子用户进行人群扩展，或者利用游戏的相关性进行导流，也能有效扩大用户群体。此外，针对通过搜索引擎搜索游戏相关信息的搜索词人群，在广告创意中加入他们搜索的关注点，能够提高广告的吸引力和转化率 。
- 重定向群体：重定向群体主要包括浏览人群、未成功激活的用户等。对于浏览过游戏官网或落地页的用户，可以根据其浏览兴趣推荐游戏；对于注册途中失败或已下载但未激活的用户，再次展示游戏创意，提醒他们完成注册或激活 。
- 不同活跃度的游戏玩家群体：活跃玩家是游戏的核心用户，他们连续7天有登录行为。针对这类玩家，可以向他们展示游戏活动信息，如充值赠送、高级装备等，激励他们持续参与游戏。沉默玩家（最近30天至半年内未登录）、睡眠玩家（最近半年至1年内未登录）和流失玩家（最近1年以上未登录），可以通过再次展示游戏创意唤醒他们的记忆，提醒他们游戏的最新动态。不过，对于流失玩家，如果提醒5次之后仍然未登录，可能需要考虑放弃提醒 。
代码实例：基于“4W1H”模型的简单用户分类模拟
下面用Python代码模拟一个基于“4W1H”模型的简单用户分类过程，假设我们有一个用户行为数据列表，每个元素是一个包含用户不同维度信息的字典 。
# 假设用户行为数据列表
user_data_list = [{"user_id": 1,"gender": "男","age": 25,"source": "搜索引擎","behavior": "点击游戏广告，访问游戏官网","order_amount": 0,"visit_depth": 5},{"user_id": 2,"gender": "女","age": 22,"source": "社交媒体","behavior": "浏览游戏介绍页面，未点击广告","order_amount": 0,"visit_depth": 3}
]for user in user_data_list:if user["source"] == "搜索引擎" and "点击游戏广告" in user["behavior"]:print(f"用户{user['user_id']}属于搜索词人群，可能是意向用户")elif user["source"] == "社交媒体" and "浏览游戏介绍页面" in user["behavior"]:print(f"用户{user['user_id']}可能是通过社交媒体了解游戏的潜在用户")
这段代码根据用户的来源和行为，对用户进行了简单分类，帮助我们理解如何利用“4W1H”模型中的部分维度进行用户分类。
写作不易，如果这篇文章让你对程序化广告行业中“4W1H”模型的应用有了更清晰的认识，希望你能点赞、评论，分享你的看法和建议。也请大家关注我的博客，后续我会继续为大家带来更多关于程序化广告行业的精彩内容，让我们一起在学习中不断进步！