在互联网生活中，我经常遇到基于个人数据进行广告推荐的现象。这可以通过网页浏览历史、搜索记录、社交媒体活动和购买行为等个人数据来实现。这些数据被广告平台和广告主用于分析用户的兴趣和行为习惯，并根据用户的个人资料和行为模式来推送相关的广告内容。

通过阅读《程序化广告》和课程讲解，我了解到电商行业的组成包括广告主、广告代理商、广告交易平台和广告技术提供商等。广告主是产品或服务的提供者，他们希望通过广告来吸引潜在客户。广告代理商则帮助广告主制定广告策略，并负责广告的投放和管理。广告交易平台是广告主和媒体之间进行广告交易的场所，它们提供广告位和广告库存。广告技术提供商则提供技术支持，例如数据分析和广告投放的自动化。

在我的电商广告中，我经常看到与我最近的搜索和浏览历史相关的广告。例如，如果我最近在网上搜索了一款手机，我会在社交媒体或其他网站上看到与手机相关的广告。背后的逻辑是通过分析我的搜索行为和兴趣，广告平台能够确定我对手机感兴趣，并向我展示相关的广告，以增加我购买手机的可能性。

此外，我还经常看到基于我的个人资料和兴趣的定向广告。例如，如果我在社交媒体上标注了喜欢健身和健康饮食，我会看到与健身器材和健康食品相关的广告。这种定向广告的目的是根据我的个人资料和兴趣来推送与我相关的广告，以提高广告的点击率和转化率。

总的来说，现在电商行业的组成包括广告主、广告代理商、广告交易平台和广告技术提供商等。通过分析个人数据，电商广告能够更精准地推送与用户兴趣相关的广告内容，以提高广告效果和用户体验。

在互联网生活中，我经常遇到基于个人数据进行广告推荐的现象。例如，我在淘宝上搜索了一些商品后，下次登录时就会看到类似的广告推荐。这些广告是根据我的搜索历史和浏览行为数据进行个性化推荐的，以便我更容易地接受广告内容。

在电商行业中，组成非常多样，包括电商平台、广告主、广告平台和数据提供商等。电商平台是电商行业的基础，它们提供商品销售平台，例如淘宝、京东等。广告主是希望在电商平台上进行广告宣传的企业或个人。广告平台则提供广告投放服务，例如百度、腾讯等。数据提供商则提供数据分析和挖掘服务，例如百分点、数据堂等。

这些组成部分通过程序化广告的方式进行合作，使得广告投放更加精准和高效。程序化广告利用大数据和人工智能技术，将广告投放变成了一种程序化交易，可以根据用户行为数据进行个性化推荐，从而提高了广告的点击率和转化率。

在我身边，电商广告有很多种形式，包括横幅广告、视频广告、原生广告等。这些广告背后的逻辑都是利用用户数据进行个性化推荐，以提高广告效果。例如，当我浏览淘宝时，会看到一些根据我的搜索历史和浏览行为数据进行个性化推荐的商品，这些商品是我可能感兴趣的，因此更容易引起我的注意和点击。

总之，基于个人数据进行广告推荐是电商行业的一种重要形式，它利用大数据和人工智能技术，提高了广告的精准度和效果，也为电商平台和广告主带来了更多的商业机会。

从淘宝的诞生开始，电商行业飞速发展并且不断拓展，特别是随着互联网的普及和移动技术的进步，迎来了不断蓬勃发展的生机。电商行业也在这种发展中生出了许多品类：

①　B2C电商（Business-to-Consumer）：这是最常见和广泛普及的电商模式，指的是企业直接向个人消费者销售产品或服务。其特点包括广泛的商品选择、线上支付、便捷的购物体验和物流配送。

②　C2C电商（Consumer-to-Consumer）：这种模式允许个人之间进行商品和服务的买卖。主要的特点是平台提供一个交易场所，个人可以在上面发布自己的商品或服务，并通过线上支付和物流配送来完成交易。著名的C2C电商平台包括淘宝和eBay。

③　B2B电商（Business-to-Business）：这种模式是指企业之间进行产品或服务的交易。B2B电商通常促进供应链的数字化和自动化，使企业能够更高效地采购、销售和交付产品。常见的B2B电商平台包括阿里巴巴和亚马逊商业市场。

④　O2O电商（Online-to-Offline）：这种模式结合了线上和线下的元素，旨在将线上的优势与线下的实体商店相结合。消费者可以通过线上平台浏览和购买产品，并选择在实体店取货或体验服务。O2O电商的特点是线上线下融合、线上推广线下消费等。例如，美团和大众点评等平台提供线上预订和线下服务的整合。

⑤　社交电商：这种模式结合了社交媒体和电商，通过社交网络平台推动产品或服务的销售。社交电商充分利用社交媒体的用户互动和社交分享，通过社交关系链和口碑传播来扩大销售网络。著名的社交电商平台包括微信、微博和抖音等。

而随着近几年社交电商的发展，特别是从商业化的角度来看，以小红书和抖音为主的社交媒体平台在不断拓展商业化版图，在我不断探索商业化相关信息的过程中，我也能够看到社交电商在不断蚕食传统电商的人群，特别是年轻群体越来越被种草和KOC所影响。而以小红书为例，我认为社交电商当下有以下特点：

①　社交共享：社交电商依赖于用户之间的社交关系链和口碑传播。用户可以通过社交媒体平台分享产品或服务的信息，评论和评价，向朋友推荐购买。这样的社交共享可以加强产品的曝光度和信任度，对于增加销售具有积极影响。

②　用户参与度高：社交电商提供了互动性强的购物体验。用户可以在社交媒体上浏览和评论商品，参与抽奖活动、秒杀和团购等。这种高度参与度激发了用户的购买兴趣，增加了用户与品牌和产品的互动。

③　社交媒体整合：社交电商通常与社交媒体平台紧密结合，利用社交媒体的广泛用户基础和用户关系网络。通过与社交媒体的整合，社交电商能够更好地利用社交媒体的用户资源、用户行为数据和广告投放能力，实现精准推广和用户定向营销。

④　短视频和直播推广：短视频和直播成为社交电商的重要推广手段。通过短视频和直播形式展示产品特点、使用方法和用户体验，可以更直观地吸引用户的注意力，增加购买决策的激发。直播销售模式还可以实时回答用户的问题，提供购物建议，增强用户信任感。

品牌裂变和社交电商KOL：社交电商为小型品牌和创业者提供了进入市场的机会。通过社交电商平台，品牌可以与影响力较大的社交媒体主和达人合作，利用他们的粉丝基础和社交影响力，扩大品牌的曝光并引导销售。这种品牌裂变和社交电商KOL的合作模式可以有效地推动产品销售和品牌推广。

关于电商行业的组成，我认为是电商平台、商家和品牌、物流和配送、支付服务、数据分析和广告技术，这组成一个完整的电商运行体系。电商平台提供在线购物和交易服务，吸引大量消费者和商家。各种规模的商家和品牌在电商平台上开设店铺或销售产品。他们依赖电商平台来扩大市场覆盖范围并与消费者建立联系。同时，电商平台依赖物流合作伙伴提供快速和可靠的物流服务，以确保订单准时送达消费者手中。电商平台也必须提供安全、便捷的支付系统，以促进在线交易。这通常涉及与银行、第三方支付平台和数字钱包等合作。最后，电商平台依赖数据分析和广告技术来了解消费者的兴趣和行为，以便提供个性化的广告推荐。这包括使用程序化广告技术来自动购买和投放广告。

在互联网生活中，我经常在电商平台上看到的有搜索引擎广告、社交媒体广告、网页横幅广告、电子邮件营销。当我使用搜索引擎进行商品搜索时，会看到相关的广告结果，这些广告会根据我搜索的关键词和个人数据进行定向投放。在社交媒体平台上，我会看到与我兴趣和互动相关的广告，这些广告可能基于我的个人资料、关注的页面和过去的互动行为进行定向。当我在电商平台上浏览产品页面时，会看到针对我可能感兴趣的产品或品牌的横幅广告。我也会收到电商平台发送的电子邮件，其中包含针对我个人的促销活动和推荐商品的广告内容，例如在常购物的友和购物网站。

1. 我所理解的个人数据驱动的电商广告推荐的背后逻辑是，电商平台通过用户注册、浏览历史、购买行为、社交媒体关注等方式收集大量个人数据。这些数据包括个人偏好、兴趣、地理位置和购买习惯等。通过分析收集到的数据，电商平台可以识别用户的购买模式、品牌偏好和消费意向。利用机器学习和人工智能等技术，平台可以更好地理解消费者需求，并预测他们可能感兴趣的产品或服务。基于数据分析的结果，电商平台可以向用户展示个性化的广告推荐。这些广告根据用户的兴趣和偏好进行定制，旨在提高广告的相关性和吸引力。但是，个人数据驱动的广告推荐也引发了隐私和数据安全的关注，需要平衡广告个性化和用户隐私保护之间的关系。

2. 
   

电子商务的构成要素：

消费者，商城，产品，物流，常见电子商务的平台有B2C:天猫，京东，唯品会，拼多多；B2B:阿里巴巴，1688 ；C2C:淘宝网，拼多多；O2O：美团

背后的逻辑：

电商广告背后的逻辑是基于个人数据进行广告推荐。电商平台通过收集和分析用户的个人数据，包括搜索历史、购买记录、浏览行为等，来了解用户的兴趣和需求。然后，电商平台根据用户的兴趣和需求，向用户推荐最符合其兴趣和需求的广告。

在电商行业中，广告推荐是一种常见的现象。例如，当用户在淘宝上搜索某个商品时，淘宝就会根据用户的搜索历史和购买记录，向用户推荐相关的商品广告。这种广告推荐的背后逻辑是基于个人数据进行的，即通过收集和分析用户的个人数据，来推荐最符合用户兴趣和需求的广告。

在程序化广告中，广告推荐的背后逻辑也是基于个人数据进行的。广告主可以通过DSP平台对广告进行定向投放，以将广告投放给最符合目标受众特征的人群。同时，SSP平台可以根据广告位的特征和市场需求，对广告位进行定价和优化，以获得最大的收益。通过DSP和SSP的协作，广告主可以获得精准的广告投放效果，流量方也可以获得最大的收益。

综上所述，电商广告背后的逻辑是基于个人数据进行广告推荐。通过收集和分析用户的个人数据，电商平台可以向用户推荐最符合其兴趣和需求的广告，从而提高广告的效果和转化率。

在生活中较常使用的社交类APP中就会出现很多的电商广告：

小红书或微博经常出现：全屏广告，通常画面会播放或持续几秒才能够“跳过”，是用户打开后第一个的视觉元素。

抖音等短视频中：打开应用程序时会出现广告字样的视频，还有带有软广的视频广告。

小说软件中出现的横幅广告：出现在页面的最上放或最下方。

我观察到的电商行业的新格局

1、AI技术成为电商的新助手

AI技术已经成为了电商行业的新助手。通过AI技术，电商企业可以更加精准地了解用户需求，提供个性化的服务。未来几年，AI技术将在电商行业中发挥越来越重要的作用。因此，电商企业需要加强对AI技术的应用，提高电商的智能化水平。

2、跨境电商将继续发展

随着全球化的发展，跨境电商已经成为了电商行业的一个重要领域。根据数据显示，2022年我国跨境电商进出口规模首次突破2万亿元。几年，跨境电商市场还将继续扩大。因此，电商企业需要加强对跨境电商的布局，提高跨境电商的竞争力。

一、 电商行业的组成

1.传统电商

传统类型电商平台普遍成立时间早、规模大、知名度高，如淘宝/天猫、京东、苏宁、唯品会等等。该模式下新型的电商平台有网易考拉、网易严选、寺库、小米有品等。传统电商通过零售、营销、物流、金融等业态整合，形成供给侧的网络协同效应，从而提高整个组织效益，进一步分摊服务成本。

2.社交电商

社交电商是以消费者人际关系为着力点，基于人与人的分享裂变产生聚合效益，反向降低平台获客成本与服务成本。目前，主流的社交电商模式有以下四种：社交内容电商、社交分享电商、社交零售电商、社交电商服务商

3.生鲜电商

生鲜电商，指用电子商务的手段在互联网上直接销售生鲜类产品，如新鲜水果、蔬菜、生鲜肉类等。生鲜电商主要盈利模式为前置仓模式，而前置仓模式，是指更靠近消费者的小型仓储单位，一般设置在消费者集中的社区附近。

4.母婴电商

母婴电商是指以母婴产品及周边服务为主营类目的垂直类电商平台。目前母婴电商以线上自营母婴产品为核心，有以下四种产业模式：渠道下沉、跨境业务、闲置交易、母婴社区。

5.宠物电商

宠物电商是指以宠物为主要经营对象的电子商务业务。随着人们对宠物养育的兴趣和需求增加，宠物电商在近年来逐渐崛起并蓬勃发展，拥有千亿的市场规模。宠物电商平台通常通过线上商城的形式，提供方便快捷的购物体验，用户可以在网站或移动应用上浏览商品信息、下单购买并选择配送方式。

6.垂直特卖

采用C2M模式实现用户到工厂的两点直线连接，去除所有中间流通环节，连接顶级设计师、顶级制造商，为用户提供顶级品质，平民价格，个性其专属的商品。

7.导购电商

此类平台，一般都是依据CPS带货的理论，向上通过API接口导入第三方平台商品，向下以分销的模式发展会员客户（部分涉及会员分级），盈利模式主要为：①佣金差价；②会员费；③部分自营商品毛利。

8.跨境电商

该类型电商的运营模式完全参考国内主流电商的操盘思路（店群或精细化运营），同时结合所在站点的用户习惯；进口领域主要集中在头部电商平台，如天猫国际、京东国际、网易考拉等。

9.小程序电商

基于小程序生态的电商模式层出不穷，小程序电商与微信、支付宝等社交平台深度结合，用户可以方便地将喜欢的商品、活动等分享给好友，从而增加传播效果和用户粘性。

10.尾货分销模式

运营模式为向上招募品牌商家，由品牌商家提供商品（折扣尾货）与物流服务，向下付费招募分销商（仅1级），平台负责指导分销商运营，由分销商负责销售。平台与分销商按一定比例分配商品差价。

二、 身边的电商广告及背后逻辑

电子商务行业目前呈现出多样化的发展趋势。传统电商平台的增长速度放缓，而新兴电商平台的崛起和跨平台使用的普及，使得用户在不同平台之间更加频繁地流动。同时，大数据应用的推动使消费变得更个性化和细分化。供应商和商家之间的竞争也变得更加激烈。

以我自己为例，在我购买了花西子产品后收到了京东官方店铺的推广广告，这是通过对我的浏览历史和购买记录等进行精准定向推送的结果。这种以用户为中心的广告定向能够提高广告投放的效果和用户体验。不同电商平台在宣传方面也有差异，例如拼多多等平台更注重产品功效和价格，而品牌商家则更关注品牌广告和效果广告的结合。

在广告投放模式方面，电商行业采用了自成数据闭环的投放模式，同时也通过第三方平台引流。CID链路作为一种新兴的引流技术，在电商领域取得了一定成功。它通过API将用户在店铺内的转化数据回传给媒体方，然后媒体方利用算法定位目标用户并投放广告。这种模式的优势包括快速获取流量和明显提高投资回报率。然而，CID链路也对电商平台的广告系统造成了一定冲击，因此平台方采取了相应的管理措施来保护自身利益。

总之，电子商务行业正处于复杂多变的发展阶段。不同平台和商家在广告宣传、数据闭环以及引流技术方面持续创新。随着技术的不断进步和用户需求的变化，电子商务行业将处于机遇与挑战并存状态。

        电商行业包括传统电商（如淘宝、京东、唯品会）、社交电商（如拼多多的拼团）、内容电商（如小红书、B站和快手）以及跨境电商（如亚马逊）。在个人的生活中，最常接触到的电商广告类型是传统电商广告和内容电商广告。其中，美团、唯品会等传统电商平台的广告中，点击率和变现率最高，这主要因为打开这些电商平台时，消费者自带消费目的，因此对各种品牌信息会有较强的点击兴趣。

        我认为电商行业正在经历着格局的变化。一方面，直播电商正在迅速崛起，以抖音、快手为首的直播电商不断实现增长。同时，像B站、小红书等内容营销平台也在发展自己的直播业务，这样的直播热潮在一定程度上降低了门槛，更便于发现下沉市场，将供求对接，为许多新兴品牌提供差异化营销策略。然而，相对于注重旗舰店和大品牌的淘宝、京东等主流电商平台，直播电商形式往往容易忽略品牌的长期建设，对品牌发展不利。

        另一方面，电商行业的格局变化还体现在即时零售的兴起上。由于现代人生活的节奏加快，压力增大，因此即时零售成为了许多用户的首选购物渠道。此外，配送速度快、促销活动多样化、产品选择面广也是即时零售的优势。受到疫情大背景影响，人们在线上购买药品的频率也在显著增加，而美团、饿了么、京东到家等即时零售平台更为常见。这些即时零售渠道满足了消费者即时需求的同时，也为众多新兴品牌和成熟品牌的转型升级、与平台共创渠道增长提供了一种方式。

电商行业的组成按照销售路径可以简单分为商家、消费者、支付平台、电商平台、客服、物流提供方以及广告方等等，随着整个电商行业技术以及程序化广告模式的发展，未来的电商行业还会有更多的角色进入。 而说到电商广告，我认为当下的电商广告更多是基于电商行业的一系列营销举措，包括广告投放、内容营销、直播营销、达人种草等等，这些本质上都是利用不同的渠道和形式为消费者提供给商品或服务信息，并最终促成交易。在日常生活中常见的电商广告有平台开屏广告，信息流原生广告，搜索推荐，平台贴片广告等，这些都是通过消费者在电商平台内的浏览和交易行为进行定向，再结合个性推荐实现广告投放；在内容营销方面，我们也经常可以见到那些达人种草植入，带货直播等等，这些通常则是由广告人员对目标消费者进行定位，可以是行为定位或是兴趣定位，再结合特征找到特定达人购买植入位完成投放。也正是因为当下的电商广告都是基于消费者的个人标签进行定向，在展示场景更加贴合用户的实际情况，很多时候大众难以区分自然内容和广告内容，广告效果也能够更加优秀。

当前的电商行业基本上被淘宝、京东、拼多多三家优势企业占据瓜分，中间夹杂着一些垂类的小电商如卖鞋为主的得物、卖书的孔夫子等在夹缝中生存。目前消费者的购买习惯已经基本固定，大宗电子产品或有正品、有配送速度需求的上京东，逛街上淘宝，追求便宜的上拼多多，做平台型的大电商已经基本没有窗口了，但还留有一些小垂类的、需要专业性的品类电商还有一点机会留给入局者。

未来的玩法将有两个大的方向：一个是社交+电商，最典型的例子就是抖音的“兴趣电商”，小红书也快速布局、开放内容引流至小红书店铺的功能，在这方面他们具有天然的优势，而淘宝、拼多多所做的淘圈、拼小圈则是倒挂，对消费者吸引力不强；

一个是即时零售。京东很早就已经在布局线下的京东超市，淘宝则对应着推进天猫小店，但在这一块，美团布局更早具有先发优势。

广告投放将愈加依赖多平台的数据共享，从“追踪特征”到“追踪兴趣”，用户点击了什么将比他本身是什么更重要。

1. 电商行业组成

从主体来看，现阶段电商主要有品牌、平台、物流、支付服务方、运营服务方等。从模式与类型来看，大体有B2C、B2B、C2C、C2B、O2O、CC等模式以及传统电商（淘宝、京东等）、社交电商（如小红书以及直播电商模式等）、生鲜电商（盒马等）、母婴电商（蜜芽等）、跨境电商（如shein、TEMU等）、小程序电商等具体电商类型。

2.电商广告类型

（1）网络硬广：用户登录网站、选择板块浏览等可以反馈用户信息偏好。（如搜狐）

（2）网络软文：软文的推送大多来自账号订阅等，选择账号类型可以初步框定受众辐射范围。（如GQ实验室）

（3）邮件营销或短信营销：邮件、短信、电话等往往来自既往购买记录、售前售后服务等，直接营销可精准到达。（如朴朴超市持续向我推送我购买过的商品的促销信息）

（4）搜索引擎SEM SEO：搜索代表兴趣，优先级排行是关键。

（5）社交娱乐APP等：此类广告往往混在内容信息流中，或是中插、贴片、开屏等。（微信信息流、视频号、微博redouble等）

（6）直接打开APP或直接输入URL：电商平台基于历史的或跨平台的数据对用户进行首页广告推荐。

3.背后逻辑

生态各主体的流量合谋：需求方、需求方服务、流量供应方、供应方服务以及广告服务与数据管理方，各方齐齐自动化（程序化）运行以及实现不断迭代优化的算法是个性化的基础。

运行涉及以下几个步骤：

（1）确定营销目标：所求决定所选的人群与所用的营销方法，包括交易模式、创意、媒介策略等。

（2）数据收集：浏览记录、购买历史、点击行为以及第三方大数据库（百度、秒针等）可实现精准描摹用户画像。

（3）数据分析和建模：利用大数据和算法识别用户的人口属性、兴趣等。

（4）创意生成：程序化创意可结合广告主需求，规模化地产出素材。

（5）目标定向：基于用户模型，平台可对用户进行个性化的广告定向。

（6）广告投放和优化：通过实时监测分析点击、转化和用户反馈，平台可不断调整人群标签、页面关键词、投放策略等，提高ROI。

（7）用户体验和反馈：广告推荐过于频繁、不相关或侵犯用户隐私，可能会对用户造成干扰和不满，平衡两者很关键。