시 "긴" 나 전통적인 마케팅 방법으로 파괴 하는 것입니다.

2013 년 12 월 12 일, 첫 번째 인터넷 전체 미디어 보도 광고 플랫폼-시 나 "긴" 공식적으로 선반에. 소개에 따르면 "긴" 휴식 광고 대상 군중의 범위를 확대 겨냥 인터넷 전통적인 광고 모드를 통해 조달, 광고 그리고 광고 손실을 줄이기 위해 대용량 데이터 통찰력을 통해 효율성 향상. 마케팅 기대는 "오래"는 파괴 하는 전통적인 마케팅 방법, 인터넷 마케팅 시장에 새로운 변화를 가져.

소개에 따르면 시 나 커버 "오래" 시 나 Weibo과 중국의 Sina Weibo 범위에 거의 의존 하는 광고 플랫폼 출시의 주파수를 최적화 하기 위해 독립적인 사용자에 따라 광고를 게재 하는 인터넷 플랫폼의 높은-품질 혼합 크로스 스크린, 크로스-제품 라인의 실현의 자연적인 장점의 사용자의 대부분. "크로스-화면" 포함 컴퓨터 화면 및 모바일 터미널 화면; 크로스 제품 라인 "비디오, 포털, 마이크로 블로그, 모바일 끝, 4 개의 주요 제품 라인에 따라 배달 시스템 등을 의미" 아이디 + cookieid + 사용자 동작 로그 "및 다른 여러 위치 기술 사용자 차별화, 그리고 주파수 최적화를 개별 사용자에 대 한. 동시에, 시 나 광고 플랫폼 완전히 제 모니터링을 받아, 효과 모니터링할 수 있도록 커버. 전통적인 네트워크 광고, 시 나 광고 플랫폼 대상 인구 및 주파수 및 예산, 범위 결정에 광고를 예약을 할 필요가 없습니다에 비해 프로 모션 기간을 완료할 수 있습니다.

광고주, "롱"의 소개는 두 가지 주요 문제를 해결할 것 이다: 조달 광고의 효율성을 개선 하 고 광고 손실을 줄이기 위해. 긴 광고 커뮤니케이션 효율성, 판매 효율성과 미디어 전달 과정의 애프터 서비스 효율성을 통해 조달의 효율성을 향상 시킵니다. 판매 하기 전에 통신 효율성의 승진에서 "긴" 채택 프로그램된 리소스 예약 시스템, 고객 입력된 주기, 주파수, 예산 및 기타 기본 정보 시스템 관련 인덱스 견적을 따라 줄 수 있는, 시스템 자동 기간과 UV 보험 견적에 대 한 사용할 수 있는 리소스의 총 금액을 계산 됩니다. 광고 캠페인에 긴 광고는 하루에 적절 하 게 할당, 이러한 모든 시스템 논리 완료, 매일 배달 수동으로 설정할 필요가 없습니다 제어 되도록 부드러운 배달 메커니즘을 채택할 것 이다. 시 나 또한 공개 미래 선 예약 판매 예측된 도구 긴 레이더에 있을 것입니다 추가 예약 판매 통신 프로세스를 간소화, 조달 효율성 향상.

고정된 위치에 따라 구입 하 긴 판매에서 성능의 효율성 필요 하지 않습니다 하지 리소스 선택, 예약 및 수정, 긴 일정의 과정을 경험을 구매 모드 화면 자원 통합 계획; 전체 미디어 플랫폼을 생성 하는 시스템에서 직접 고객 입력된 주기, 주파수, 예산의 기본 정보를 설정 하는 광고주의 구현의 효율성을 크게 향상 시킬. 또한, 긴 또는 제 3-파티 광고 시스템의 모니터링을 받는 전체 과정 출시 이후 데이터의 객관적인 신뢰성을 보장 하기 위해, 시스템 적시 모니터링 보고서는 표준화 된 데이터 제공할 수 있습니다.

그것은 광고주 관심사 가치가 "오래"는 광고의 손실을 감소 시키기에 반영은 마케팅 우위. 우선, 긴은 크게 동일한 예산 청중의 범위를 최대화 하기 위해 사용자의 연락처 평균 주파수를 최적화 했다. 필터 비-일반 액세스 사용자에 게 "실시간 전략"와 "하루 끝 전략" 소요, 같은 UV 1 일 액세스 주파수의 특정 구현 너무 높다, 단일 사용자 여러 페이지 액세스 1 초, 방문의 주파수 및 사용자의 다른 특이 한 브라우징 행동의 단일 페이지에 대 한 단일 사용자 보다 더. 또한, 긴 또한 받아들일 수 있다 고객 주파수 제어 요구 사항, 서버 클러스터의 많은 수의 배포, 발사의 주파수의 정확한 제어를 달성 하기 위하여 거 대 한 사용자 액세스 주파수 레코드의 기간 동안 대규모 활동을 지원 하기 위해 충분 한 동적 메모리 저장 공간.

둘째, 긴 또한 대상 최적화 주파수, 달성 같은 예산 범위 효과 가장 강화, 사용자의 현재 및 과거 검색 동작을 통해 오래이 사용자 활동에 반환 방문 주기 시간을 예측할 수 있는, 고객 대상 주파수 수요가 일치와 함께 수행 하는 사용자 선택.

마지막으로, 긴 독립 사용자 선택을 최적화 하 고 독립적인 사용자 선택 최적화와 같은 예산 달성. 긴 시스템 씨 사용자의 행동 습관의 분석에 따라 microblogging과 포털 일반적인 사용자와 시드, 저자 모델 구축, 증폭, 최대 세트 및 또한 전체 시 나 네트워크. 인구 특성을 추측, 대량 서버 클러스터를 배포 하는 시 나, 시 나의 전체 스테이션 사용자의 기본 정보를 계속 동적 메모리 저장 공간이 충분 한 엔진이 시작 되 면, 해당 광고는 현재 사용자의 정보에 따라 배치 됩니다.

그것은 그 단어 "Long" 중국 봄,가 기간 진나라와 전국 시대의 유명한 칼의 무결성, 시 나 대신 좋은 믿음의 원칙을 준수 되었습니다, 강력한 미디어 신뢰를 이해, 같은 시간에 오래도 용의 의미에에서 숨겨진 깊은, 그는 비디오, 포털, 혼합 미디어 플랫폼의 사회 통합으로 출토, 사물의 가치 시 나는 사용자 범위 값 그리고 큰 데이터 마케팅 가치 긴급 추가 주요 광고에 의해 발견 될 필요가 있다.