大資料如何影響社交媒體名額和Facebook廣告政策

如今，社交媒體和大資料之間是如此互相關聯，以至于幾乎已成為某些圈子的同義詞。事實是，大多數專家認為，如今全球90％以上的資料是在過去幾年中建立的，其中很大一部分與社交媒體有關。

在這資訊的海洋中，超過80%的資訊來自非結構化格式，這種格式可能以某種方式與社交媒體聯系在一起。由于大資料處理不能以傳統方式将大量資料進行排序和分析，是以這種方法已被應用于嘗試和了解所有的資訊，這是很自然的。

随着從大資料分析獲得的知識，營銷人員和業務分析師可以更深入地了解他們的目标閱聽人的行為和預期。事實上，大資料和社交媒體之間的關系現在非常強大，在談論社交媒體營銷時，幾乎不可能不考慮大資料的某些方面。

現代社交媒體分析背後的關鍵因素

數字營銷人員如今可以說的一件事是，他們肯定不缺乏資料。然而出現的問題是，哪些部分的資料具有重要的價值，以及如何了解它？

一項研究表明在全球網際網路活動的一分鐘内，有：

·701,389個使用者在facebook上登入

·發送了1.5億封電子郵件

·在snapchat上共享527,760張照片

·在twitter上釋出347222條推文

·在instagram上釋出28194個新文章

·在vine循環播放視訊104萬次

·在google上搜尋查詢240萬次

·在youtube上視訊觀看次數為278萬次

·在whatsapp上釋出2080萬條消息

而報告中的這些資訊來自一年前，是以不難想象這些令人難以置信的數字如今變得更大。那麼營銷人員如何利用每秒收集的驚人的資料量？

簡單地說，對于行業巨頭來說，監控企業的社交賬戶并分析每個文章是沒有用的，但是他們需要以某種方式從這些大量資料中收集他們的閱聽人的趨勢和總體感覺。

畢竟，大資料隻是來自各種來源各種格式的資料集合，能夠以适當的方式進行處理和分析。關鍵的問題是如何将這些可以關聯和格式化的資料進行有意義的分析。

當涉及視覺和音頻資料時，一個很大的幫助是人工神經網絡和人工智能，最終讓人們實作這個過程。當然，這些技術的使用是嚴格限制的，目前保留給規模最大的公司，但可以肯定的是，他們在不久的将來提供給更為廣泛的使用者。

即使如此，一些廣告公司或企業可以從谷歌和facebook等資訊巨頭收集的資訊中獲得資訊。使用者可以使用google的資訊資源，還有第三方産品可以幫助使用者進行大資料分析。

大多數時候，營銷人員認為資訊收集是一個被動的過程，事實上并非如此。任何有意義的資料分析的最好方法是進行主動實驗，并具有清晰的衡量名額。

facebook的廣告政策

在過去的幾年裡，大資料在市場營銷中的故事也許更好地說明它是如何改變facebook廣告生态系統的。如果你了解facebook公司是規模最大的資料供應商之一，那麼這并不令人驚訝，而且其成功有一部分歸功于這一點。

在過去13年裡，facebook公司收集了大量的使用者資訊。雖然它不能直接銷售這些資料，但它可以将自己研究的結果賣給第三方，隻要它是匿名的。更重要的是，在這種情況下，facebook公司自己的廣告平台允許營銷人員通過間接利用大資料分析來最大程度地發揮其廣告效果。

當使用者通過facebook建立廣告活動時，系統會顯示多個選項。可以建立自定義閱聽人群體，這些閱聽人群體可以通過facebook調用的類似閱聽人群體的内容進一步擴充。

此外，使用者還會看到一個分層目标選項，其中包含大量過濾器，以便盡可能使其閱聽人群體更具體。

如果沒有facebook公司在資料處理的幕後所做的這些工作，這一切都不可能實作，而這些做法可能會受到隐私保護立場的争議，但卻沒有人争論這項工作對于科學和商業來說有多重要。

當然，這并不意味着營銷主要依賴于大資料，而且使用者設定其facebook廣告活動仍然需要加入facebook其他廣告做法，如果使用者有任何關聯或數字營銷措施的話。

總之，大資料完全改變了數字營銷的景觀，但不能說大資料取代了傳統的營銷方式。它隻是一個工具，雖然它很強大。

即使使用者認為大資料對其并不重要，也不能真正地避開它，尤其是使用者在處理社交媒體營銷時，因為這二者是如此重疊，現在不可能清楚地進行區分。

最後，如果使用者了解大資料分析的好處，并清楚如何在營銷政策中實施，這将為超越其競争對手提供優勢。而在不久的将來，這将成為一個簡單的問題。

本文轉自d1net（轉載）