まず、百度のデータは他の多くのメディアよりも包括的かつ独創的であることは間違いありません。また、そのユーザープロファイルはユーザーの能動的な意図をより正確に反映しています。Guanxingpanは、ビッグデータの収集と再分類を通じて、業界特有のユーザーグループに関するより正確で実用的なデータベースの構築を目指しています。

スターチャートは、様々な段階にあるユーザーの様々な懸念やニーズを、直接的かつ洞察力に富んだ分析で提供します。各段階の具体的なニーズに合わせたユーザー行動プロファイルを提示します。

Stargazing Compassは、人々の行動におけるニーズと興味を分析し、それに応じてタグ付けし、最終的にマーケットプレイスへと誘導することを可能にします。これにより、ユーザープロファイリングの中核である、フルシナリオのクローズドループが完成します。将来的にユーザープロファイルを迅速かつ詳細に把握するには、Stargazing Compassだけで十分です。

APIデータ統合：Baidu Analyticsやその他の関連データソースとの連携により、Stargazing Compassはインプレッションやクリックからコンバージョンに至るまでのクローズドループプロセスの構築においてその役割を発揮し始めます。重要なのは、Stargazing Compassを効果的に活用してプロモーションの効果を分析し、データインサイトと意思決定から最終的な最適化までのプロセスを真に完結させることです。この機能を最大限に活用し、定期的にパフォーマンスをレビューすることをお勧めします。より興味深いデータが発見され、徐々に新たなインサイトが生まれ、データ分析が継続的に充実していくでしょう。

フェデレーテッド・コンピューティング：多数の製品やサービスが関連し、マーケティング経路が複雑で、データセキュリティに対する要件が高い場合は、安全なデータ統合のためにフェデレーテッド・コンピューティングの活用をお勧めします。フェデレーテッド・モデルの類似データ推奨アルゴリズムは、データがお客様のプライベートドメインから出ることなく、マルチデータの統計と分析を完了できます。各リンクは相互に侵入したりマイニングしたりすることなく、独立して計算とデータ分析を完了するため、広告主はリーチを正確に拡大できます。

フェデレーテッドコンピューティングは、サードパーティのデータプラットフォームと広告主間の安全なデータ交換を可能にします。これにより、データ分析と情報に基づいた意思決定が可能になり、パフォーマンスの向上につながります。このアプローチは中規模から大規模の企業に最適であり、必要なテクノロジーを実装するために専任の技術チームが必要になる場合があります。

スマート ミニ プログラム: 多くの場合、Baidu や他のメディアからのパブリック ドメイン トラフィックからコア ユーザーを獲得した後、多くの企業は独自のプライベート ドメイン トラフィックを構築する必要がありますが、これはスマート ミニ プログラムを通じて実現できます。

スマートミニプログラムは、ユーザーをインタラクションレベルに基づいてセグメント化し、広告主（企業）が自社のコアとなるプライベートドメイン資産を詳細に運用できるよう支援します。スマートミニプログラムツールを活用することで、データ分析から運用、ブランディングに至るまで、マーケティング効果とデータのクローズドループを実現できます。

ミニプログラムが一定量のデータを蓄積すると、Star Gazing Compass をミニプログラムのデータと組み合わせて分析し、データ交換と分析を通じてプライベートドメイントラフィックのリマーケティングが可能になります。

Stargazing Compass のフロントエンドに表示されるユーザー データがシステム アルゴリズムに従って比較的安定して固定されている場合、今後公開される Stargazing Compass の詳細なユーザー プロファイルは、さらに多くの驚きをもたらすでしょう。

同社は自社製品の特性を踏まえ、ユーザー行動と興味関心タグの基礎知識を確立した上で、「Stargazing Pan」アプリのユーザープロフィール機能を活用し、ターゲットオーディエンスに合わせた情報分析とカスタマイズを行い、ユーザープロファイリング機能を継続的に向上させています。このタグ付け情報は、キャンペーンにおけるオーディエンスターゲティングの精度向上だけでなく、広告文やクリエイティブコンテンツの作成における的確な指針となります。現在、Stargazing Panは、基本属性、ニュースフィード分析、動画視聴傾向、メディア分析、検索、オンラインフォーラムなど、一連のユーザープロファイリング機能を提供しています。これらの基盤を基に、今後リリース予定の「8つの戦略的オーディエンス」機能にも大きな期待が寄せられています。

例えば、ファッショナブルなママ層の場合、前述の基本タグを用いてグループの基本的なニーズと特性を把握し、予備的なユーザープロファイル（美容医療、粉ミルク、スキンケア、Appleスマートフォン、高級品への愛着など）を定義することができます。この基本レベルのデータは、初期意思決定や基本的な最適化の方向性を決定するのに役立ちます。

そして、この基本データに基づいて、ターゲットオーディエンスの対応する検索行動や習慣を見つけることができます。これらの行動や習慣は、ターゲットグループの特徴とほぼ一致していることは容易に理解できます。彼らは高級品に興味があり、多くの人が家にいるため配送が増え、オンラインで新しいことを学ぶことを楽しんでいます。

上記の次元分析に基づくと、ファッショナブルなママは一般的に上記のタグを持っていることが基本的に判明します。これらのタグは、このグループのあらゆる興味、地域、好み、行動を本質的に網羅しています。

前述の通常のタグに加え、関連分野では依然として家族や子供に関するデータに重点​​が置かれています。これは、百度のビッグデータコンピューティング能力が、広告主がより参照価値のあるオーディエンスプロファイルを徐々に構築するのに役立っていることを如実に示しています。

上の画像に示されているように、おしゃれなママたちの人口統計は基本的に次のようになります。

結婚して子供を持つ世代で構成される新興消費者は、家庭生活、育児、そして自己啓発において合理性と計画性を発揮しています。彼らは商品発見と購入に熱心で、世界中のママ友グループやオンラインショッピングコミュニティに積極的に参加しています。育児に精通し、子供のニーズに最善を尽くすだけでなく、自身の健康、体力維持、スキルアップにも力を入れています。彼らは生活において品質とサービスを重視しています。こうした具体的なデータは、広告主がインサイトから戦略、プロモーションに至るまで、綿密な分析と最適化を行う上で効果的に役立ち、統合マーケティングの効果測定のための貴重な参考資料となります。

上記の方法により、Star Chart のビッグデータを活用するだけでなく、独自のプロモーションデータと組み合わせて分析の次元を高め、取得したユーザープロファイルデータをより具体的かつ鮮明にすることができます。

スターチャートは、ファッショナブルなママたちに加えて、アルゴリズムに基づいて「新世代」「洗練された女性」「トレンドに敏感な男性」「家族思いの男性」「ゆとりある男性」「トレンドに敏感なシニア」「情熱的なシニア」という8つのグループのプロフィールも作成しました。これらのプロフィールには、グループの基本属性だけでなく、アルゴリズムによって処理された様々な行動の高度な属性も含まれています。ご興味のある方は、今後の記事をご覧ください。

これにより、広告主はより高度な分析と意思決定のためのインサイトを獲得できるようになります。コアデータを深く理解することで、コアオーディエンスへのターゲティングに注力し、キャンペーンの効果と価値を最大化することができます。

つまり、ユーザープロファイリングはマーケティングとプロモーションを最適化するための強力なツールです。ユーザープロファイルの詳細を理解することによってのみ、正確かつ効果的なターゲティングを実現できます。ユーザープロファイリングは、広告主が洞察を得て意思決定を行い、より的確なターゲット設定を行うのに役立ちます。ブランドにとって、ユーザープロファイリングは、マルチソースデータアトリビューション、多次元統合、そしてマルチツールサポートを意味し、市場におけるブランド認知度の向上、分散型プロモーション、そして市場浸透の促進につながります。

ビッグデータ時代において、ユーザープロファイリングは間違いなく競争優位の中核となるでしょう。Star Compassが進化を続けるにつれ、ユーザープロファイルデータベースを構築し、早期にStar Compassを積極的に活用する企業は、マーケティングプロセス全体をより適切にコントロールできるようになるでしょう。