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在移动时代，各大移动APP分解了用户的注意力版图，并将数据割裂为一个又一个孤岛。APP之间缺乏联系，数据无法顺畅流动，导致营销人无法发现移动世界的真实图景，这为广告主移动营销造成了很大的麻烦。
腾讯副总裁钟翔平认为，移动互联网时代细分化的内容和渠道分流，让用户行为分散在各个角落，让数据难以形成全局性的分析结论。此外，多种机型之间的安全漏洞和应用适配等问题也为移动营销设置了不必要的障碍。
正是出于这样的洞察，10月19日腾讯正式发布业界首个基于移动浏览行为的数据分析工具——腾讯浏览指数（Tencent Browsing Index，以下简称TBI）。TBI依托于腾讯浏览服务（TBS）海量浏览数据，打造了一个移动互联网跨平台数据分析工具，以全面、实时的用户泛浏览行为大数据为基础，为各个行业提供最真实准确的用户洞察、趋势分析，是企业和个人快速把握热点趋势、洞察用户、塑造品牌的智能数据分析平台和专业营销辅助工具。
打破信息孤岛：大数据整合真实移动图景
统计显示，移动网民人均安装34个APP。移动互联网的发展所带来的信息爆炸、内容渠道的垂直细分化，让用户获取信息的行为更加直接，也让用户行为被分散，导致数据被不同的APP割裂，难以形成完整而立体的全局性数据，而浏览则是可以打破这种信息孤岛的入口。
据悉，中国网民每天花在浏览移动端的时间超过4个小时。浏览是人们获取信息最主要的方式，看新闻、看视频、刷朋友圈、网上购物、搜索信息，甚至看广告都是泛浏览行为。移动互联网的发展，让用户行为从PC时代的搜索和寻找信息更多转化为被智能化、个性化推送之后的浏览信息，可以说泛浏览行为构成了用户移动互联网行为的主体。
钟翔平认为，浏览是基于用户不同的兴趣、生活状态、所处行业等不同需求而产生的主动选择行为，是最有价值的注意力的体现，能反映一个人的兴趣、价值观和性格。
腾讯浏览指数的数据来源于2014年开放的腾讯浏览服务——整合了腾讯底层浏览内核技术、内容输出框架、广告投放体系和大数据画像等多方面能力的升级浏览解决方案。目前，TBI日均活动达到4亿，日均浏览量超过100亿，接入的APP高达400+，不仅包含腾讯系明星产品微信、QQ、手机QQ浏览器等，也包含众多领域头部产品，实现了移动端的全品类覆盖。通过腾讯浏览服务，腾讯浏览指数突破了行业壁垒，联通数据孤岛，拥有跨平台、跨行业的大数据分析能力。
中国社科院社会学研究所办公室主任傅学军认为，腾讯浏览指数提供的浏览行为大数据，可以得到关联性更强的分析结论和全景式的用户行为描摹，从而得到更能反映用户群体真实的心理需求、消费态度、消费倾向以及对当前社会热点问题的关注等情况。
海量浏览+精细化标签：捕捉精准目标用户
基于对海量浏览数据和数以亿计用户的分类，结合腾讯社交优势，TBI建立了丰富、健全的人口标签体系，涵盖资讯、小说、视频、游戏、搜索、购物、教育、财经、音乐等30个大分类、400个小分类，标签数量超过20万个。
TBI的数据处理技术主要采用了腾讯自主研发的机器学习与深度学习引擎；结合模型及语义网等数据处理能力，通过挖掘群体性浏览数据，TBI不仅能够洞察人群组成、用户关注点，并且能够还原趋势背后的成因。
依托TBI的海量浏览数据，中国社科院对移动互联网民的行为和舆论趋势进行了深入研究。国情调研与大数据研究中心崔岩博士表示：用户的浏览行为有很强的确定性和针对性，产生的浏览行为能够全方位反映用户的个人特点、兴趣、生活状况、消费偏好等，基于这些浏览数据，不仅可以生动地看到网络用户的行为，还能够形成全体用户的全景式描摹。
崔岩举了个例子：基于对汽车行业的用户浏览数据分析，对于经济型汽车关注的用户群体，更在意汽车的性价比；而对于豪华汽车关注的用户，更多的浏览停留在概念层次，而没有形成具体的消费行为和倾向。
而除了对某一个行业的具体分析，TBI还可以整合全方位的数据，形成强关联的用户数据，从而形成为特定群体的生命周期分析和洞察。例如，青年群体最关注房价、交通费用、饮食成本，在精神层面则更关注豪车、网红和运动；而中年群体由于已经步入成熟稳定期，对于吃穿、交通的关注明显减弱，更关注的是旅游、绿色植物和奢侈品。
随着TBI的不断完善发展，其功能将进一步丰富化。
一方面，TBI能够体现出行业内部、品牌内部以及跨行业之间和消费者群体之间的差异化分布，通过对这种强关联数据进行分析，可以发现不同消费群体的消费倾向、消费行为、消费特征，从而进行更细致的标签化分析，实现公司产品的定位差异化和精准营销。
腾讯浏览指数负责人陈静举了傅园慧粉丝群体的例子：“她们尤其偏爱球类运动，关注度甚至比一般男生都高，偏爱杨乃文这类敢爱敢恨的明星，不关注美妆和减肥，喜欢恐怖故事和宠物，是知乎和豆瓣的忠实用户。通过类似的深入洞察，TBI能够为合作伙伴在营销策划各个环节提供参考、帮助决策，比如甄选代言人、选择推广渠道、确定内容创意方向等。”
另一方面，TBI有很强的社会服务价值，为公共社会舆情提供监测和指导，可以全方位、及时和动态地了解互联网用户当前最为关注的社会问题、热点事件、舆论焦点等，这些对政府和企业都有极大的应用价值。
目前，腾讯浏览指数提供的功能包括：基于行业、品牌和IP的热点分类排行，如明星、汽车、手机、电视剧、游戏等；基于关键词的浏览指数查询，涵盖浏览热度及趋势、热门资讯、人群画像、关联浏览等维度；针对特定事件、人群、品牌指定专题报告和定制化洞察报告等。
“腾讯一直在做‘去中心化’的开放和连接，我们要与合作伙伴共享对浏览大数据的分析能力。”钟翔平说，“TBI是一款真正实现了连接数据孤岛、覆盖大量用户和标签体系丰富的大数据产品，我们希望它能成为大家洞察用户、了解趋势的工具，通过分享数据能力帮助合作伙伴更好地实现商业价值。”
腾讯副总裁钟翔平认为，移动互联网时代细分化的内容和渠道分流，让用户行为分散在各个角落，让数据难以形成全局性的分析结论。此外，多种机型之间的安全漏洞和应用适配等问题也为移动营销设置了不必要的障碍。
正是出于这样的洞察，10月19日腾讯正式发布业界首个基于移动浏览行为的数据分析工具——腾讯浏览指数（Tencent Browsing Index，以下简称TBI）。TBI依托于腾讯浏览服务（TBS）海量浏览数据，打造了一个移动互联网跨平台数据分析工具，以全面、实时的用户泛浏览行为大数据为基础，为各个行业提供最真实准确的用户洞察、趋势分析，是企业和个人快速把握热点趋势、洞察用户、塑造品牌的智能数据分析平台和专业营销辅助工具。
打破信息孤岛：大数据整合真实移动图景
统计显示，移动网民人均安装34个APP。移动互联网的发展所带来的信息爆炸、内容渠道的垂直细分化，让用户获取信息的行为更加直接，也让用户行为被分散，导致数据被不同的APP割裂，难以形成完整而立体的全局性数据，而浏览则是可以打破这种信息孤岛的入口。
据悉，中国网民每天花在浏览移动端的时间超过4个小时。浏览是人们获取信息最主要的方式，看新闻、看视频、刷朋友圈、网上购物、搜索信息，甚至看广告都是泛浏览行为。移动互联网的发展，让用户行为从PC时代的搜索和寻找信息更多转化为被智能化、个性化推送之后的浏览信息，可以说泛浏览行为构成了用户移动互联网行为的主体。
钟翔平认为，浏览是基于用户不同的兴趣、生活状态、所处行业等不同需求而产生的主动选择行为，是最有价值的注意力的体现，能反映一个人的兴趣、价值观和性格。
腾讯浏览指数的数据来源于2014年开放的腾讯浏览服务——整合了腾讯底层浏览内核技术、内容输出框架、广告投放体系和大数据画像等多方面能力的升级浏览解决方案。目前，TBI日均活动达到4亿，日均浏览量超过100亿，接入的APP高达400+，不仅包含腾讯系明星产品微信、QQ、手机QQ浏览器等，也包含众多领域头部产品，实现了移动端的全品类覆盖。通过腾讯浏览服务，腾讯浏览指数突破了行业壁垒，联通数据孤岛，拥有跨平台、跨行业的大数据分析能力。
中国社科院社会学研究所办公室主任傅学军认为，腾讯浏览指数提供的浏览行为大数据，可以得到关联性更强的分析结论和全景式的用户行为描摹，从而得到更能反映用户群体真实的心理需求、消费态度、消费倾向以及对当前社会热点问题的关注等情况。
海量浏览+精细化标签：捕捉精准目标用户
基于对海量浏览数据和数以亿计用户的分类，结合腾讯社交优势，TBI建立了丰富、健全的人口标签体系，涵盖资讯、小说、视频、游戏、搜索、购物、教育、财经、音乐等30个大分类、400个小分类，标签数量超过20万个。
TBI的数据处理技术主要采用了腾讯自主研发的机器学习与深度学习引擎；结合模型及语义网等数据处理能力，通过挖掘群体性浏览数据，TBI不仅能够洞察人群组成、用户关注点，并且能够还原趋势背后的成因。
依托TBI的海量浏览数据，中国社科院对移动互联网民的行为和舆论趋势进行了深入研究。国情调研与大数据研究中心崔岩博士表示：用户的浏览行为有很强的确定性和针对性，产生的浏览行为能够全方位反映用户的个人特点、兴趣、生活状况、消费偏好等，基于这些浏览数据，不仅可以生动地看到网络用户的行为，还能够形成全体用户的全景式描摹。
崔岩举了个例子：基于对汽车行业的用户浏览数据分析，对于经济型汽车关注的用户群体，更在意汽车的性价比；而对于豪华汽车关注的用户，更多的浏览停留在概念层次，而没有形成具体的消费行为和倾向。
而除了对某一个行业的具体分析，TBI还可以整合全方位的数据，形成强关联的用户数据，从而形成为特定群体的生命周期分析和洞察。例如，青年群体最关注房价、交通费用、饮食成本，在精神层面则更关注豪车、网红和运动；而中年群体由于已经步入成熟稳定期，对于吃穿、交通的关注明显减弱，更关注的是旅游、绿色植物和奢侈品。
随着TBI的不断完善发展，其功能将进一步丰富化。
一方面，TBI能够体现出行业内部、品牌内部以及跨行业之间和消费者群体之间的差异化分布，通过对这种强关联数据进行分析，可以发现不同消费群体的消费倾向、消费行为、消费特征，从而进行更细致的标签化分析，实现公司产品的定位差异化和精准营销。
腾讯浏览指数负责人陈静举了傅园慧粉丝群体的例子：“她们尤其偏爱球类运动，关注度甚至比一般男生都高，偏爱杨乃文这类敢爱敢恨的明星，不关注美妆和减肥，喜欢恐怖故事和宠物，是知乎和豆瓣的忠实用户。通过类似的深入洞察，TBI能够为合作伙伴在营销策划各个环节提供参考、帮助决策，比如甄选代言人、选择推广渠道、确定内容创意方向等。”
另一方面，TBI有很强的社会服务价值，为公共社会舆情提供监测和指导，可以全方位、及时和动态地了解互联网用户当前最为关注的社会问题、热点事件、舆论焦点等，这些对政府和企业都有极大的应用价值。
目前，腾讯浏览指数提供的功能包括：基于行业、品牌和IP的热点分类排行，如明星、汽车、手机、电视剧、游戏等；基于关键词的浏览指数查询，涵盖浏览热度及趋势、热门资讯、人群画像、关联浏览等维度；针对特定事件、人群、品牌指定专题报告和定制化洞察报告等。
“腾讯一直在做‘去中心化’的开放和连接，我们要与合作伙伴共享对浏览大数据的分析能力。”钟翔平说，“TBI是一款真正实现了连接数据孤岛、覆盖大量用户和标签体系丰富的大数据产品，我们希望它能成为大家洞察用户、了解趋势的工具，通过分享数据能力帮助合作伙伴更好地实现商业价值。”