原生广告：Native Ads，简单来说，就是融合了网站、App本身的广告，这种广告作为网站、App内容的一部分，一般具有三个特点：内容的价值性、内容的原生性、用户的主动性。而相比传统内容营销更融入媒体环境，拉近与用户的距离，兼具产品品质与营销效果。

移动原生广告十种表现形式

原生广告没有标准的定义，此类广告只能在单独平台中被付费投放。随着移动互联网的发展，消费者对硬性广告的抵触，依附于各个APP的内容营销逐渐成为移动互联网广告的后起之秀。原生广告如同具有保护色的昆虫，将广告与APP内容融为一体，在潜移默化中影响着消费者。泰一数据帮大家梳理了移动原生广告十种常见的表现形式。

移动原生广告市场现状

原生广告最早于2012年提出，并于2013年成为全球媒体界爆红的关键词。至今，原生广告已经经历了三个阶段的发展。从以竞价、搜索为主的相对单一形式逐渐发展到集视频、动画、图片、文字、图文等丰富多彩的形式。而在广告展现内容上则从根据平台客观展示发展到注重用户体验，再到当下深度结合广告主和用户需求。广告效果上，则越来越注重精准投放和实际的转化率。

（移动原生广告的发展历程）

泰一数据整合来自2012年至2018年期间中国移动营销市场规模相关数据，可以看出这7年之间，我国的移动营销市场规模保持着平均不低于98%的增长率，尤以2013年和2014年增长速度最为显著，2015年增速开始减缓，2016年开始进入相对稳定的饱和期。

（2016-2018年中国移动营销市场规模预测）

随着消费者对原生广告形式的频繁接触和日渐熟悉，移动原生广告同样面临危机。其一：“选择性忽略”，各个APP界面设计和广告位排版越来越类似，越来越格式化，消费者开始熟悉这种套路，有意识地进行忽略和跳过，直至完全性忽略。其二：精准性与互动性将达到瓶颈，表现在消费者对广告的抵触情绪加剧，不断增加的广告位，不断延长的广告时间进一步破坏用户体验；其三：越来越多的品牌内容营销同质化严重，原生广告所传播的信息并不匹配传播媒体的特性，不具有交互性。

如何让用户接受并喜欢你的广告

原生广告作为近年来移动广告市场的黑马，是各大品牌和广告主都会优先考虑的重要推广渠道之一。原生广告之所以被誉为“原生”，其具有四个特点“平台化、数据化、社交化、内容化”。平台化，顾名思义，原生广告需要一个平台作为特定载体；数据化，基于大数据分析平台，精准匹配目标受众；社交化，原生广告作为APP内容的一部分，具备社交属性和交互性；内容化，以优质内容的形式展示广告。

那么如何让用户接受并喜欢你的广告呢？泰一数据从5W的原则来谈一谈一个受用户喜欢的广告是如何诞生的：

“Who”广告要投给什么人？

“Where”这些人都在哪里？

“What”他们喜欢看/接受什么样的内容/广告？

“When”什么时候他们刚好有购买需求/什么时候广告投放最为恰当？

“Why”为什么我的竞品转化率比我高？为什么我的目标群体看了我的广告多次却不购买？

5W对应着广告分析学中的目标受众分析、广告需求分析、广告资源匹配、广告展现形式，是精准广告投放的四大必要因素。

拿豆浆机举例，豆浆机的品牌众多，价位不等，有进口的国产的，当一名主妇想要购买一款豆浆机的时候，她必定会通过一些渠道去了解“什么品牌的豆浆机比较好用、性价比高”。那么她的决策路径是怎么样的呢？

l大众媒体时代的决策路径：

主妇有了购买豆浆机的需求，通过媒体渠道了解产品信息，依赖对产品的记忆，独立决策，从购买需求产生到最终分享（口碑）形成一条不可逆转的直线型传播路径，最典型的特点是消费者“被动接受信息”。

l数字时代，消费者决策路径：

碎片化的数字营销时代，为消费者提供了前所未有的广泛的信息渠道，从需求产生可以直接过渡到购买行动，而随着互联网化程度的加深，随时在线的，即买即分享将会成为未来决策的主流，用户时间呈现碎片化，那么品牌主应该如何利用原生广告的特性并借助大数据等新一代信息技术，突破营销瓶颈，制胜市场渠道？

大数据+平台 →“流量”

用户分布碎片化，用户时间碎片化，流量聚集在哪里，营销平台就在哪里。泰一数据作为此类家电品牌的解决方案提供商，深度洞察多源数据，并实施全方位、多维度平台运营监控，从常规数据指标监测/渠道分析、用户核心转化率、用户使用时长、用户流失情况、活跃用户动态、用户特征描述、用户生命周期等等，为品牌主在选择原生广告投放渠道提供精细化的统计分析，确保平台流量的真实性、高匹配度等。

大数据+目标受众 →“精准”

传统小家电因企业自身信息化程度不深，早先更是以线下门店销售为主，线上和线下数据独立分布，依靠自身的力量，较难形成全面而系统的数据聚拢。再加上各类电商渠道（官网、垂直电商、综合电商、跨境电商等）的开辟，其目标受众数据更是极为分散。泰一数据首先利用大数据挖掘分析技术，实现品牌线上和线下的数据聚拢，并引入此品类的市场数据，结合多源数据，形成小数据到大数据的转变，对这些结构化和非结构化的数据经过数据清洗、挖掘分析，保留有效数据，引入层级标签管理体系，将这些相对全面、完整的数据进行有效管理，结合其社交数据、购物数据、个人基本数据构建用户画像，精准锁定目标受众。

大数据+内容 →“率”

结合上文提到的5W，where和who两步动作我们已经完成，接下来就是when，what，why的问题了，内容是“效率”极其重要的一部分，他们什么时候想要购买？什么样的广告能刺激他们消费行为？为什么最后没有成交？原生广告平台数量达千万级别，原生广告形式多种多样，每一个平台都具有其平台属性和内容特性。

第一，泰一数据对平台的媒体属性和内容属性进行分析，经过算法统计出平台最受欢迎的的内容的标准，根据其要素去指导品牌创作内容。有效的、适合的内容产出与决策是基于对顾客和用户的深刻洞察。

第二，基于大数据核心分析技术形成市场动态和用户行为的可视化预测，主动出击，激活用户参与的热情。

第三，整营销链条的监测，从曝光量、点击量、打开广告页面、购买量，每个内容营销的环节，都会有实时的监测和数据分析，对于以后营销活动该如何做，如何提高转化率，怎样的内容受欢迎，哪些环节容易流失用户都将有章可循。