【案例】妇女节 or 女生节，你的广告推对人了吗？

步入三月，众多品牌纷纷针对女性进行借势营销，然而有的用户会发出这样的声音：「我可是要过女生节的人，干吗要推给我妇女节的内容？」

出现这种情况，根本原因是对于用户的洞察不够深入。要知道很多女性，即使根据基本信息可划分为「妇女节」受众，但她们内心未必会这样认为。一旦品牌对受众的洞察有所偏差，将影响后续各种营销行为的决策，这无疑为广告主增加了不必要的风险。

因此，将消费者进行细分，从而有的放矢地来影响受众，才是正确的营销方式。通过QQ浏览器的广告推荐技术，就能进行精准和有效的用户洞察与推送。

技术与创意结合，满足用户深层心理诉求

想要更加精准的用户洞察，需要计算机以更接近人类的方式理解内容。QQ浏览器人工智能可以建立接近人类大脑的兴趣模型，从而做到对受众阅读点击偏好的精准预测。我们举例说明一下。

从斯蒂芬·库里去医院探望一位患病小球迷的照片中，可以得到「库里送给小球迷球衣」的信息，然而这仅停留在低阶认知的层面。而QQ浏览器广告技术，可以通过深度学习来实现含有抽象情感概念的高阶认知，分析出“库里是一个有爱心的人”。

「J.K.罗琳著有《哈利.波特》」——从这句话可提取出J.K.罗琳是《哈利.波特》的作者这层关系。但这还不够，深度学习需要处理的语意要复杂的多。例如“J.K.罗琳靠《哈利.波特》获得十亿美元身家”，从这句话，QQ浏览器的技术也能提取到这层关系。

用户在QQ浏览器关注了大量雀巢的信息，可预测用户喜欢雀巢，但不等于她是孕妇或妈妈。如果她既关注雀巢，也关注惠氏、美赞臣等信息，就可以大概率预测她是孕妇或妈妈，在此情况下向其推送母婴相关的内容，便能唤起用户点击兴趣。

通过QQ浏览器广告的技术手段，广告主能深入地了解受众的喜好，科学地进行广告内容的设计，从而完美迎合受众诉求。

QQ浏览器广告技术在以人类的方式进行深度学习后，能够以高阶认知来分析用户行为，并对其行为进行关系提取，明晰受众喜好，并为其建立兴趣信息层级，进而让内容的推送也更加精准，助力广告的点击率飙升。

张继科作为2016年奥运会期间的「霸屏老公」，拥有众多女性粉丝。那么如何将文章《女神节，张继科喊你一起来打球》进行精准推送呢？首先，从文章中可以获得「乒乓球」、「张继科」、「体育」这些关键信息，它们之间存在一些层级关系：

文章会依照这样的层级推荐给用户：

在对用户行为的分析中，我们知道喜欢乒乓球的人不一定是张继科的粉丝，而喜欢体育的人也不一定喜欢乒乓球。因此广告会优先推荐给更精细的标签级——即关注张继科的人，以此来提高智能推荐的精准程度。

这样的例子不是个案，前段时间，杜蕾斯和野兽派在QQ浏览器投放，广告点击率均达到9%以上，远高于行业普遍点击率0.8%-3%的水平。

从深度学习用户喜好，到迎合用户诉求的创意内容，再到精准推送的升级，这种内容和技术双管齐下的智能化营销，已成为一种新的趋势。QQ浏览器广告推荐技术，能够帮助广告在各种营销手段爆棚的女人节，也能收获最优的营销效果。