我们如今身处一个被信息包围的时代，同时到处充斥着各种广告，无论是走在马路上、收看电视剧、或者是玩手机游戏，都能看见形形色色的广告。

随着时代和技术的发展，广告的形式呈现出多样化、立体化的趋势，从最早的纸媒广告发展到如今的网页的展示、搜索广告，广告的定位也从原先的“广而告之”发展成大数据时代的“精准营销”，相应地，人们对广告的态度也在悄然变化。

精准营销意味着”懂客户之需求”，只有全方位的了解用户，才能将广告主的广告推送到目标客户，提升转化率。

因此，如何全方面、精准的了解用户已成为各个大型互联网公司的重要一环，它是作为”个性化推荐”、”精准营销”的基础。

国内最大的几家互联网公司BATD在这块也是投入重兵，纷纷建立起自己的广告营销系统。百度的”凤巢”、阿里的”阿里妈妈”、腾讯的”广点通”、后起之秀今日头条的”穿山甲”，这背后的系统给用户推荐了更加精准的广告，广告主极大的提升转化率，同时给平台也带来了更多的广告收益。

但是，随着用户越来越注重个人隐私，用户在上网的同时看到的尽是自己感兴趣的广告，在一个平台上搜索浏览过某个东西，去另外一个平台立即就能看家相应的广告。

很多用户在担心，这背后的平台到底获取了他们多少数据，感觉平台比自己更了解”自己”，上网完全就是”裸奔”。今天我们就谈谈这个支撑精准营销的基础，那个在各个平台存在的虚拟的”你”——用户画像。

何为用户画像

所谓用户画像，就是通过一系列真实数据分析出用户的一些属性：如性别、年龄、职业、学历、个人喜好、消费水平等，然后抽象出一个标签化的用户模型。下图是常见行业典型用户画像描述。

如何构建用户画像

用户画像都是建立在海量数据的基础上的，所以在进行用户画像工作之前，首先需要对用户数据进行一系列收集。

这些数据的来源途径多种多样，用户平时在各种平台的每一次搜索、点击、浏览、评论、转发、加入收藏、购物车、提交订单等等都会被记录下来。

除了记录行为外，同时也会记录当时的上下文，即什么时候(when)产生的，当时你在哪(where)，停留了多少时间(how long)等。

很多App还会让用户在安装的时候授予一些读取其他数据的权限，如下图，若用户同意授予，则App后台则会定时收集这些信息。

在新闻资讯类平台的新闻浏览点击分析用户对哪类资讯的点击率更高；或通过平时的定位收集到用户的活动区域范围和场景分析用户的地域信息。

这些信息都会被收集到信息库，后续会利用各种大数据技术对这些宝贵的数据进行整理分类和筛选处理。