1、通过与一些APP的合作，拿到所属用户的大概类型信息，比如年龄、使用习惯、浏览等（但这些数据不太准确，受限制很大，所以需要进行二次纠正。）
2、地理信息。依赖于gps、手机基站、wifi所在ip端，推算用户地理所在信息。理论上这个精度应该挺高的。
3、社交信息的引入。目前腾讯和新浪是国内最大的两个社交信息源，新浪微博和腾讯社交群（Qzone、腾讯微博、微信）产生了大量有价值的信息。例如，微博关系链，微博用户属性（标签、年龄、教育程度、所发布内容的语义分析、互动信息的分析、分享网页链接信息等），这些信息的引入，可以极大程度的建立用户脸谱，提高移动广告的精准程度。
腾讯的广点通引入了腾讯的社交信息，云云广告平台（）引入了新浪微博的社交信息，这是国内两个引入社交信息的移动平台。因为都是刚上线，没有看到广点通的数据。云云的效果，我知道的有旅游行业、品牌汽车和淘品牌案例，还可以的，某邮轮旅游广告，cpa可以到20块钱，原来至少要100多。
4、用户购物行为信息的引入。按理说阿里妈妈有非常好的先天条件做，但没看到他们做类似宣传。可能是因为移动广告的盘子小，还没引起来阿里系的注意吧。倒是安沃说过，通过与多家电商合作，有除了阿里之外的几十家电商数据，用它来预测用户购买行为，进行移动广告的精准投放。（京东的数据量也积累到一定程度了，不知道他们会不会做。当然这东西最好是专业的团队来做，如果想依靠京东现有的技术力量做，不太现实）
5、现在宣传说自己能做精准广告的太多了，但大多数是上传你的app安装记录和通讯录，推荐给你类似的app安装。安卓上尤甚！没办法，打开窗户苍蝇总会进来的。。希望随着行业的发展，尽快把这些垃圾淘汰掉。
6、将来遇到的问题，可能最大的就是“隐私”。事实上精准广告不应该获取用户太多的隐私，获取越多，你的责任越大，而隐私的过多获取并不能提高你的精准程度。例如，你从我的手机上偷了我的通讯录，就能猜出来我想在淘宝买什么东西？别扯淡了。
目前公开的用户信息，如果能进行有效整合，已经足够让移动精准广告提升两三个数量级的精准度。不用下三滥到窃取隐私信息的程度。
咳，最近在研究这类话题，希望各位踊跃交流。尤其是做过投放的各类广告主，欢迎私信聊自己投放的经验和教训。也欢迎同行交流。
7、浏览记录和app使用记录。这个跟pc互联网类似，通过用户在手机端的浏览行为来猜测用户类型，建立模型后对用户需求进行推荐。在移动互联网上，app的使用行为不互通，没有类似pc的cookie记录，所以效果也不如pc端明显。这个需要看用户使用行为的发展趋势，如果将来app弱化htm5兴起，或者app有了类似cookie的互通技术，将会非常有利于移动广告的精准推送
不负责任想象:
1.根据用户使用手机时间、频率，根据不同时段及使用可能的场景推不同广告
2.用户位置，主要推本地广告
3.使用的app的类型/时间/频率，根据协同推荐等算法推荐用户可能会喜欢的app
4.浏览器/siri等搜索记录，有点类似浏览器cookie,用户主动搜索过的内容，其实就是很多第三方应用的使用记录。这个貌似比较难实现哈~
1.投放方式：通过app的内嵌SDK分析用户的使用习惯，通过多渠道，包括：时间、地点、上网方式、机型等分析筛选目标用户，精准投放广告。
2.难点在于不是所有的app都具有如此细化的用户分析设计，即使能够收集相应数据，都不能定点推送。这也是当今app发展的瓶颈。再者，中国的手机上网速度并不完善，很多时候因为网络的原因，不能准确投放或不能抓取广告。这个问题需要看运营商的时间等待解决。
3.帷千广告平台就能实施精准的投放。精准投放需要严谨的后台设计，就如地点信息的抓取，帷千是通过多层递进来获取的，从基站，wifi，再到GPS。这样的选择能最准确地获取用户地点信息，精确投送广告。至于其他的维度，帷千都能通过自己独有的算法分析，为广告的精确投放打下坚实的技术基础。
我觉得最大的难点就是算法和算法规则（时间啊、机型啊、用户行为这些其实都算是规则的条件，然后何时何地把什么推送给谁就要靠算法了）；
目前实现了精准投放的，貌似百分通联的Lsense广告平台做的不错（我也是在网上看到的，FYI）
1. 通常来说，目前所说的精准，都是基于以用户为单位的精准，即所谓的千人千面的广告。
2. 实现精准投放，首先是需要用户资料的精准，以此为基础实现与投放环境和投放需求的匹配，所以无论什么精准，通常都需要从这三个方面去解决问题。精准之争，本身就是数据之争。
3. 与web端以cookie为核心方式匹配相关用户信息相比，移动端可以通过设备识别码和手机号去匹配用户，这一点要比web端的方式靠谱很多。但是受移动端信息孤岛的限制（移动端以单任务运行为主，web端多任务情况比较多），获取用户的多维信息难度要高于web端，进而会影响投放效果。
4. 通常精准定向，核心目的都在于“在合适的时间，合适的地点，找到合适的人，给他看合适的广告”，所以定向一般都是以人为维度（也有颗粒粗一点的到广告位甚至媒体本身的定位），时间定向、地域定向、自然属性（性别年龄等）、兴趣行为定向（是否购买，对什么感兴趣之类的）等是常见维度，目前了解的移动广告定向，还米有突破这个范畴，最多是组合式应用。
5. 目前移动端精准的最大问题就是数据的积累，除了信息孤岛外，数据采集渠道没有web那么多，并且量级也不足够支撑精准，同时，虽然说移动互联网发展如日中天，但是和web端积累的数据相比，还是有很大的差距，所以，如果能够打通移动端和web端数据，这是目前所了解的最理想的结果。
6. 若想打通数据，对于第一方（如亚马逊）的精准推荐，其实问题不大，用用户ID关联即可，但是对于第三方公司来说，风险最大的就是统一用户识别问题，目前了解业内移动平台做得比较大并且解决这一问题的公司只有google的admob，通过gmail账户来进行统一的用户识别，并且打通了各个端的数据，所以，从精准的角度来说，谷歌目前相对靠谱。
7. 我目前了解的就是这些，个人认为，数据的获取方式很多，但是怎么利用并且达到效率最高，是精准的最大问题，也是所谓大数据的最大问题
1、通过与一些APP的合作，拿到所属用户的大概类型信息，比如年龄、使用习惯、浏览等（但这些数据不太准确，受限制很大，所以需要进行二次纠正。）
2、地理信息。依赖于gps、手机基站、wifi所在ip端，推算用户地理所在信息。理论上这个精度应该挺高的。
3、社交信息的引入。目前腾讯和新浪是国内最大的两个社交信息源，新浪微博和腾讯社交群（Qzone、腾讯微博、微信）产生了大量有价值的信息。例如，微博关系链，微博用户属性（标签、年龄、教育程度、所发布内容的语义分析、互动信息的分析、分享网页链接信息等），这些信息的引入，可以极大程度的建立用户脸谱，提高移动广告的精准程度。
腾讯的广点通引入了腾讯的社交信息，云云广告平台（）引入了新浪微博的社交信息，这是国内两个引入社交信息的移动平台。因为都是刚上线，没有看到广点通的数据。云云的效果，我知道的有旅游行业、品牌汽车和淘品牌案例，还可以的，某邮轮旅游广告，cpa可以到20块钱，原来至少要100多。
4、用户购物行为信息的引入。按理说阿里妈妈有非常好的先天条件做，但没看到他们做类似宣传。可能是因为移动广告的盘子小，还没引起来阿里系的注意吧。倒是安沃说过，通过与多家电商合作，有除了阿里之外的几十家电商数据，用它来预测用户购买行为，进行移动广告的精准投放。（京东的数据量也积累到一定程度了，不知道他们会不会做。当然这东西最好是专业的团队来做，如果想依靠京东现有的技术力量做，不太现实）
5、现在宣传说自己能做精准广告的太多了，但大多数是上传你的app安装记录和通讯录，推荐给你类似的app安装。安卓上尤甚！没办法，打开窗户苍蝇总会进来的。。希望随着行业的发展，尽快把这些垃圾淘汰掉。
6、将来遇到的问题，可能最大的就是“隐私”。事实上精准广告不应该获取用户太多的隐私，获取越多，你的责任越大，而隐私的过多获取并不能提高你的精准程度。例如，你从我的手机上偷了我的通讯录，就能猜出来我想在淘宝买什么东西？别扯淡了。
目前公开的用户信息，如果能进行有效整合，已经足够让移动精准广告提升两三个数量级的精准度。不用下三滥到窃取隐私信息的程度。
咳，最近在研究这类话题，希望各位踊跃交流。尤其是做过投放的各类广告主，欢迎私信聊自己投放的经验和教训。也欢迎同行交流。
7、浏览记录和app使用记录。这个跟pc互联网类似，通过用户在手机端的浏览行为来猜测用户类型，建立模型后对用户需求进行推荐。在移动互联网上，app的使用行为不互通，没有类似pc的cookie记录，所以效果也不如pc端明显。这个需要看用户使用行为的发展趋势，如果将来app弱化htm5兴起，或者app有了类似cookie的互通技术，将会非常有利于移动广告的精准推送
不负责任想象:
1.根据用户使用手机时间、频率，根据不同时段及使用可能的场景推不同广告
2.用户位置，主要推本地广告
3.使用的app的类型/时间/频率，根据协同推荐等算法推荐用户可能会喜欢的app
4.浏览器/siri等搜索记录，有点类似浏览器cookie,用户主动搜索过的内容，其实就是很多第三方应用的使用记录。这个貌似比较难实现哈~
1.投放方式：通过app的内嵌SDK分析用户的使用习惯，通过多渠道，包括：时间、地点、上网方式、机型等分析筛选目标用户，精准投放广告。
2.难点在于不是所有的app都具有如此细化的用户分析设计，即使能够收集相应数据，都不能定点推送。这也是当今app发展的瓶颈。再者，中国的手机上网速度并不完善，很多时候因为网络的原因，不能准确投放或不能抓取广告。这个问题需要看运营商的时间等待解决。
3.帷千广告平台就能实施精准的投放。精准投放需要严谨的后台设计，就如地点信息的抓取，帷千是通过多层递进来获取的，从基站，wifi，再到GPS。这样的选择能最准确地获取用户地点信息，精确投送广告。至于其他的维度，帷千都能通过自己独有的算法分析，为广告的精确投放打下坚实的技术基础。
我觉得最大的难点就是算法和算法规则（时间啊、机型啊、用户行为这些其实都算是规则的条件，然后何时何地把什么推送给谁就要靠算法了）；
目前实现了精准投放的，貌似百分通联的Lsense广告平台做的不错（我也是在网上看到的，FYI）
1. 通常来说，目前所说的精准，都是基于以用户为单位的精准，即所谓的千人千面的广告。
2. 实现精准投放，首先是需要用户资料的精准，以此为基础实现与投放环境和投放需求的匹配，所以无论什么精准，通常都需要从这三个方面去解决问题。精准之争，本身就是数据之争。
3. 与web端以cookie为核心方式匹配相关用户信息相比，移动端可以通过设备识别码和手机号去匹配用户，这一点要比web端的方式靠谱很多。但是受移动端信息孤岛的限制（移动端以单任务运行为主，web端多任务情况比较多），获取用户的多维信息难度要高于web端，进而会影响投放效果。
4. 通常精准定向，核心目的都在于“在合适的时间，合适的地点，找到合适的人，给他看合适的广告”，所以定向一般都是以人为维度（也有颗粒粗一点的到广告位甚至媒体本身的定位），时间定向、地域定向、自然属性（性别年龄等）、兴趣行为定向（是否购买，对什么感兴趣之类的）等是常见维度，目前了解的移动广告定向，还米有突破这个范畴，最多是组合式应用。
5. 目前移动端精准的最大问题就是数据的积累，除了信息孤岛外，数据采集渠道没有web那么多，并且量级也不足够支撑精准，同时，虽然说移动互联网发展如日中天，但是和web端积累的数据相比，还是有很大的差距，所以，如果能够打通移动端和web端数据，这是目前所了解的最理想的结果。
6. 若想打通数据，对于第一方（如亚马逊）的精准推荐，其实问题不大，用用户ID关联即可，但是对于第三方公司来说，风险最大的就是统一用户识别问题，目前了解业内移动平台做得比较大并且解决这一问题的公司只有google的admob，通过gmail账户来进行统一的用户识别，并且打通了各个端的数据，所以，从精准的角度来说，谷歌目前相对靠谱。
7. 我目前了解的就是这些，个人认为，数据的获取方式很多，但是怎么利用并且达到效率最高，是精准的最大问题，也是所谓大数据的最大问题