如何用交通大数据做户外广告监测？

​19世纪，美国前邮政部长、美国百货商店之父，约翰·华纳梅克曾经提出广告界的哥特巴赫猜想：“ 我在广告上的投资有一半是无用的，但问题是我不知道是哪一半”；

另一位菲利普·科特勒先生也提到：“促销费用的大部分都打了水漂，仅有1/10的促销活动能得到高于5%的响应率，而这个可怜的数字还在逐年递减”。

营销千万条，效果第一条，投放不谨慎，复盘两行泪。

随着数字化时代的到来，广告营销效果，一切正在拨云见天。你花了一大笔预算去做广告推广，带来的效果如何？如何根据每次广告投放的数据，去调整优化营销策略？这些都已经可以被量化，而如何量化就需要靠广告监测来完成的。

以高速广告监测为例，高速广告监测主要是曝光监测，通常是渠道商通过数据回传给广告主。监测方式是采取抽样监测方式，并且需要人工蹲点拍摄广告牌以及统计某个时间段的车流量，为此广告监测公司需要招大量兼职人员蹲点拍照或者录视频进行监测，不论是招聘兼职、还是监测方式都需要人力物力财力进行支持，效率低下成本高，有地域局限性，而且存在数据不准确等弊端。

另外，高速上广告牌分布远，不是每个广告牌都可以做到监测，如何对户外广告效果进行有效的监测和评估，一直是广告商和广告主希望破解的行业难题。

数据宝基于国有的高速路网交通大数据，推出高速广告车流量监测解决方案，帮助广告主有效地评估每一块高速广告牌的价值，找到高价值户外媒体点位，帮助客户指定专属的户外媒体广告投放标准，同时助力品牌综合评估跨媒体投放效果，省时间、省人力、还省心，算下来一年能省近百万监测成本！

图示数据为样例数据，供参考

数据宝高速广告车流量监测解决方案是通过高速路段车流及负载饱和度监测，能突破空间和时间限制，对全国各地的每一块广告牌都能进行曝光量监测以及广告牌价值评估。

数据宝基于交通大数据，对全国高速公路按时段及路段进行窗口化，基于通过的车流量、车辆类型对高速路段车辆进行监测，针对货车与客车，可以做到细分监测，如货车可以按照微卡、轻卡、中卡、中重卡、重卡等车辆类型进行监测，客车可以按照乘用车、小客、中客、大客等车辆类型进行监测，满足广告主的不同车辆监测需求。

图示数据为样例数据，供参考

以上海为例，2021年9月29日15:00的S32申沪嘉高速公路某段的实时车流量是257辆/h，广告主可通过这些实时数据判断在何处广告牌的曝光率最高，清楚了解每块广告牌的价值。

图示数据为样例数据，供参考

此外，数据宝高速广告车流量监测依据历史数据推出实时站点车流量TOP10功能，让广告主一目了然。

历年站点车流量概况TOP5功能
图示数据为样例数据，供参考

关于高速大数据：

国有高速大数据覆盖全国逾14.3万公里高速网络（西藏、海南除外）；

近12000个高速出入口站点及40000多个ETC门架实时采集数据；

含车辆收费车型、收费轴数，行驶区域、出入时间、行驶里程、入口及出口载货量、支付方式等维度的通行数据；

包含客车2.26亿辆车及超过3252万辆货车（其中中重型货车超过1294万辆）产生的超过千亿条通行记录；

2020年平均每月新增通行出入口及门架记录数据超过100亿条。

数据宝作为中国领先的国有数据资产代运营服务商，承担国有大数据资产增值共享开放流通先行试点之重任，通过与国家权威机构合作，推动交通大数据的重要组成部分——高速大数据的开放共享，通过建立“安全堡垒机集群”，确保“底层数据不出库”、“数据交互零缓存”，在保障国有数据安全的前提下，自主研发成熟的交通大数据产品，助推交通大数据的稳步开放、安全流通及合法合规应用。

数据宝深度运营的高速大数据资源具有覆盖全国所有高速通行车辆（海南、西藏除外）、数据权威合法、数据库动态更新、结构化数据、支持数据回溯、支持灵活开发应用等特点，并可以与其他国有数据融合应用于智慧交通、保险、金融、物流、保险、汽车、政务等行业相关场景，以大数据为引擎，将有效驱动相关行业领域的数字化能力，推动产业降本增效，转型升级，同时也是加快培育数据要素市场、进一步激活国有数据价值、推动大数据产业规范化发展的一项重要案例工程。