Expedia实现跨平台追踪及“再匹配”广告投放

　　【环球旅讯】Expedia已在旅游业首开先河，尝试针对同时使用电脑和移动设备的客户推动所谓的“再匹配”广告。

　　在2012年11月至2013年3月间，超过5500万用户使用桌面电脑浏览Expedia网站，随后他们切换至手机浏览，并在自己的手机浏览器上看到了Expedia移动应用的广告。

　　在业界，从未有哪家OTA曾用相似的方式去追踪不同设备平台上的同一广告受众。

　　跨平台营销的破冰

　　cookies或“像素（pixels）”这类代码使得广告商可以追踪用户的网络点击行为，这使得广告商们可以了解客户在桌面电脑端的浏览习惯，并根据这些信息投放相应的广告。对于Expedia来说，他们是通过一家叫Criteo的法国第三方公司去完成这种追踪。

　　不过现在还不能实现对移动设备端用户行为的追踪。这主要是因为移动产业目前为止没有关于使用第三方追踪cookies或“像素（pixels）”的行业标准。

　　获奖的营销推广

　　Expedia聘请了移动广告科技公司Drawbridge来确定一个手机用户与曾经在桌面浏览器上通过expedia.com网站完成搜索的用户可能是同一个人。最终Drawbridge的匹配结果是移动设备与电脑访问者的重合率为38%-即约5400万用户。

　　Drawbridge的追踪方法是：通过广告在两种设备上的投放记录元数据研究共同规律。

　　他们利用一天内在相近时间段使用桌面电脑和移动设备的匿名元数据，由此便可以合理推测移动端用户可能与之前使用电脑浏览一个网站的匿名用户为同一人。

　　上周，Drawbridge为Expedia做匹配工作的市场团队被授予本年度最佳电子营销奖之“探索奖”（SEEK Awards）。6月27日，Expedia工作团队获颁2013数字营销（2013 Digitals）的旅游业营销奖。

　　高转化率

　　通过这项匹配工作，每笔订单成本（Expedia最关注的衡量标准）比试验控制组的要低许多。而匹配后针对目标客户精确的广告投放大幅提升了Expedia移动应用的下载量，网站的预订量也因此提升。

　　同样重要的是，匹配工作帮助Expedia的市场团队清晰了解到哪一个营销（覆盖多个渠道和多样化的信息）能够产生最高的点击量和销售额。

　　据Expedia称，在一系列的A/B测试中，经匹配的用户群组的销售转化率比未匹配组高出336%。一名熟悉这个营销项目的人士告诉Tnooz，点击率提高了约一百个基准点（一个基点为0.01%）。不过并未有Expedia的人士证实此消息。

　　Drawbridge看到很多用户从移动端回到电脑端去预订服务。这对于Expedia来说是个新鲜的数据点。目前为止，Expedia投放的移动端广告虽使得浏览者成功预订，但他们没有办法确定一个预订多大程度上是由某一个移动广告营销所影响。

　　通过增加一个虚拟的浏览路径记录，Expedia现在可以跟踪某位客户的手机访问路径来查看他之后是否会在桌面电脑端下单。他们之后便可以根据研究数据来改善自身的营销技术，以更有效地吸引类似客户。

　　Expedia 也知道有多少客户使用多种设备，他们可以据此制定相应的市场投放预算。

　　精明策略

　　抱着想知道匹配团队到底是如何工作的好奇心，Tnooz对Drawbridge的产品副总监Eric Rosenblum进行了一次电话访问。

　　Rosenblum解释道，他们这家有40名员工（其中有六位曾为谷歌工作）的创业公司主要用软件和专利统计数据挖掘技术来筛选跨平台元数据。

　　Drawbridge监测电脑端广告交易平台的广告请求，比如所有广告商在电脑端都会投放数字广告的谷歌DoubleClick广告交易平台。他们在移动设备端监测类似的广告请求，比如MoPub和Nexage。（Drawbridge在替Expedia和其他公司在交易平台上发起竞价时就能进入数据库。）

　　Drawbridge会记录这些信息并且将它们关联起来分析。

　　当一个用户在电脑浏览器访问expedia.com并查看搜索结果、价格细节或是消息网站的页面时，Drawbridge就会收到cookies（或像素），从而帮助他们研究跨平台的用户行为。

　　例证

　　假设你住在旧金山的Palo Alto，并且每天醒来的第一件事就是打开智能手机（那边很多人确实是这样的）。

　　当你查阅电邮和天气情况时，你的操作会自动向服务器发起广告请求。你的WiFi使用记录会和一个互联网协议联在一起。你的浏览器、你的设备ID、时间标记还有其他互联信息都会被获取。

　　在沐浴和早餐后，假设你打开手提电脑来查看更多的电邮与新闻。同样地，你的行动会发送广告请求，形成类似的元数据。不过这一次的数据是与电脑端的广告交易平台上联系在一起。

　　在上述两个例子中，元数据都是在用户姓名、邮件地址及信用卡卡号保密的情况下工作的。但许多环节的辨别过程所需信息都是类似的。

　　独家算法

　　经过每日40亿次的广告请求的处理，Drawbridge用统计概率推测出不同设备属于同一个家庭的可靠度。

　　他们每天在各种相关的平台（包括台式电脑、手提电脑、智能手机和平板电脑）上对同一区域同一时间段有类似浏览行为的用户进行匹配。

　　在处理了过万亿广告请求监测数据后，Drawbridge宣布他们已经将6亿独立手提电脑用户（通过cookies）与移动端客户（通过合理推测）成功匹配，其中包括上百万的安卓、黑莓、iOS和WP设备用户。

　　Drawbridge方面得出匹配结果后会通过内部应用程序流直接发送给Expedia。

　　Rosenblum说，Expedia成为业界第一家尝试匹配跨平台用户的企业并不令人惊讶：“如果你将全球范围内的公司在广告投放方面的经验与技能作排名，Expedia都是最顶级的。” (Eileen 编译)