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搜廣推策略產(chǎn)品必知系列:黑盒“智能定向”策略-當(dāng)前觀察

時(shí)間:2023-06-17 00:15:09 來(lái)源:人人都是產(chǎn)品經(jīng)理 發(fā)布者:DN032

作為策略產(chǎn)品經(jīng)理,智能定向策略是其日常工作中可能接觸的策略方向之一,通過(guò)“智能定向”,策略產(chǎn)品經(jīng)理可以一定程度上保證大盤(pán)平均的整體效果最優(yōu)。那么,智能定向策略的具體內(nèi)涵與實(shí)際應(yīng)用是怎么樣的?一起來(lái)看看作者的分析和總結(jié)。

講完白盒、灰盒定向策略,我們接下來(lái)講講廣告定向領(lǐng)域近兩年比較熱衷于推廣的黑盒“智能定向”策略。

之所以說(shuō)智能定向“黑”,是因?yàn)橹悄芏ㄏ蛳鄬?duì)來(lái)說(shuō)可解釋性最差,但卻能保證大盤(pán)平均的整體效果最優(yōu),CTR、CVR、ROI等投放效果都要明顯的優(yōu)于DMP白盒定向,因?yàn)橹悄芏ㄏ蛉巳哼x擇、關(guān)鍵詞優(yōu)選的權(quán)利托管到平臺(tái)手中,平臺(tái)可以利用自己的樣本、數(shù)據(jù)等優(yōu)勢(shì)做到主體item與人user的“優(yōu)中選優(yōu)”,充分發(fā)揮系統(tǒng)智能化的優(yōu)勢(shì)。話不多說(shuō),今天來(lái)給大家展開(kāi)分享一下智能定向策略。


(資料圖)

本文目錄:

智能定向誕生背景&定義智能定向在大廠中的具體實(shí)現(xiàn)智能定向策略總結(jié)與思考

一、智能定向誕生背景&定義

1. 誕生背景

智能定向誕生背景

1)白盒DMP定向非常依賴(lài)于廣告主(代理商、商家)的人群標(biāo)簽圈選和分析的能力,如果圈選人群標(biāo)簽范圍有偏差(人群生效范圍、人群的活躍程度以及人群相關(guān)性等問(wèn)題),會(huì)導(dǎo)致廣告計(jì)劃無(wú)法拿展現(xiàn)或者是點(diǎn)擊/轉(zhuǎn)化效果差。

2)DMP人群包是一個(gè)非常粗粒度的UV人群集合,并不是每一個(gè)人群包中消費(fèi)者用戶(hù)user都能與廣告投放主體Item產(chǎn)生相關(guān)性匹配,并且DMP投放人群解析需要考驗(yàn)運(yùn)營(yíng)的操作提高客戶(hù)的分析成本,并不適合入門(mén)級(jí)別的廣告主投放。

因此,廣告主希望實(shí)現(xiàn)廣告主計(jì)劃主體item和用戶(hù)user營(yíng)銷(xiāo)匹配最大化的托管定向策略,來(lái)解決廣告主投放拿量與效果的難題,類(lèi)似自然搜推一樣實(shí)現(xiàn)最優(yōu)效果匹配的效果,廣告主只需要為流量進(jìn)行付費(fèi),基于這樣的一個(gè)背景下就誕生了“智能定向”策略。

2. 定義

京東-購(gòu)物觸點(diǎn)智能定向功能

阿里引力魔方智能定向功能

圖1和圖2分別為“京準(zhǔn)通-購(gòu)物觸點(diǎn)”和“阿里媽媽-引力魔方”的智能定向操作界面,可以看出,智能定向在各大平臺(tái)的設(shè)置方式都是一個(gè)極簡(jiǎn)的開(kāi)關(guān),無(wú)需廣告主添加任何種子DMP人群,完全托管交由平臺(tái)基于廣告主的投放商品和店鋪的樣本信息來(lái)匹配最合適的用戶(hù)進(jìn)行廣告投放。

定義:智能定向是一款基于廣告主投放主體item出發(fā),考慮用戶(hù)歷史瀏覽、搜索、加購(gòu)、購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化等行為幫助廣告主依托算法模型智能、精準(zhǔn)圈選人群的定向策略工具。

3. DMP人群與定向人群的優(yōu)劣對(duì)比

智能定向與DMP定向優(yōu)劣對(duì)比

優(yōu)點(diǎn):智能定向在投放效率CTR、ROI要明顯強(qiáng)于DMP定向類(lèi)型,并且對(duì)于客戶(hù)的平均點(diǎn)擊成本CPC也要低于DMP定向類(lèi)型。

缺點(diǎn):相比較DMP定向,智能定向在可解釋性要弱于DMP定向類(lèi)型。

二、智能定向在大廠中的具體實(shí)現(xiàn)策略

其實(shí)大廠中的智能定向策略非常類(lèi)似于前文<推薦系統(tǒng)召回策略>中的DSSM雙塔模型,分別是User Embedding和 Item Embedding建立相關(guān)性計(jì)算相似度距離?;谒惴ㄍ瓿捎脩?hù)和商品的智能匹配策略核心分為三步走:用戶(hù)興趣建模->商品建模 ->用戶(hù)商品匹配,算法實(shí)現(xiàn)鏈路如下:

智能定向模型架構(gòu)

1. 用戶(hù)興趣建模

用戶(hù)興趣建模部分

可以看到User部分主要是基于是用戶(hù)的各種Atrribute屬性(例如消費(fèi)者用戶(hù)的年齡、地理位置所處信息、性別等)以及用戶(hù)的Behavior(在京東平臺(tái)APP里的商品點(diǎn)擊、加購(gòu)以及直播間觀看、短視頻互動(dòng)等行為信息),通過(guò)embeding lookup 然后再pooling。

同時(shí)還會(huì)基于用戶(hù)協(xié)同的向量化召回(UCM),即通過(guò)前文關(guān)于推薦系統(tǒng)中召回策略一文說(shuō)道的用戶(hù)協(xié)同過(guò)濾思想,通過(guò)行為的用戶(hù)興趣品類(lèi)item集合去計(jì)算用戶(hù)之間的相似性質(zhì)。

最后把所有的特征做融合,過(guò)一個(gè)全連接層就輸出了User emedding。

2. 商品建模

商品建模說(shuō)明

商品item Emebbeding和User是獨(dú)立向量化過(guò)程,除了通過(guò)one-hot編碼使得商品的Attribution屬性Embedding向量化(主要針對(duì)類(lèi)目、功能、評(píng)價(jià)、使用場(chǎng)景、價(jià)格等等信息)低維稠密向量化。

京東還引入了彈性粒度的Node體系,即不受商品固定categories類(lèi)目限制與客戶(hù)興趣帶來(lái)的影響,防止因?yàn)樾袨橄嚓P(guān)帶來(lái)的商品相似的馬太效應(yīng),通過(guò)用戶(hù)興趣來(lái)行為構(gòu)建彈性、動(dòng)態(tài)的Node,提升召回率(預(yù)測(cè)為正類(lèi)的樣本數(shù)/所有正類(lèi)樣本數(shù))

3. 用戶(hù)&商品興趣匹配

用戶(hù)&商品興趣建模說(shuō)明

在模型表示層User Embedding和item Embedding計(jì)算完cos相似度存儲(chǔ)在redis當(dāng)中之后,選擇距離最近的 N 個(gè)人群子集作為廣告投放人群,這樣就完成了廣告推薦任務(wù)。模型訓(xùn)練過(guò)程中將 cos 函數(shù)得到的結(jié)果進(jìn)入 sigmoid 函數(shù)和真實(shí)標(biāo)簽計(jì)算 logloss,查看網(wǎng)絡(luò)是否收斂。模型評(píng)估主要使用 auc 指標(biāo)。

同時(shí)在LSBM Ranking Model層會(huì)考慮,基于Self-attetention建模用戶(hù)的全局興趣,以及在推薦位實(shí)時(shí)反饋的短時(shí)用戶(hù)行為興趣,通過(guò)注意力機(jī)制來(lái)建立用戶(hù)和商品的相似性。

總結(jié):最后通過(guò)智能定向同投商品下與DMP定向在單一變量實(shí)驗(yàn)下,點(diǎn)擊率和廣告收入都有一定明顯的提升,基本上都在10%以上。

三、智能定向策略總結(jié)與思考

大家看完對(duì)于智能定向策略一文,是不是發(fā)現(xiàn)其實(shí)和之前講到的關(guān)于自然推薦系統(tǒng)召回策略比較相似,都是在全集的商品集合里面去最優(yōu)匹配全集的人群,做到“優(yōu)中選優(yōu)”,只不過(guò)最大的差異就在于這個(gè)商品集合池是廣告的商品集合,而不是平臺(tái)自然結(jié)果的商品集合,所以廣告平臺(tái)全使用智能定向,也沒(méi)有辦法做到自然推薦結(jié)果的CTR水平,但是智能定向的效果(CTR點(diǎn)擊率、ROI等)會(huì)明顯優(yōu)于DMP定向類(lèi)型。

智能定向在廣告平臺(tái)中一般都是中小廣告主使用偏多,因?yàn)槿狈?duì)獨(dú)有的人群經(jīng)營(yíng)資產(chǎn)的沉淀和廣告優(yōu)化師的人力成本(DMP定向需要付出大量的時(shí)間和人力成本去做用戶(hù)畫(huà)像和效果數(shù)據(jù)的分析,沉淀出一套投放廣告的固定人群和投放方法論,并且這個(gè)是時(shí)刻發(fā)生變化的),所以智能定向一般都會(huì)為平臺(tái)所主要推崇,能夠幫助客戶(hù)穩(wěn)定拿量&拿優(yōu)質(zhì)的流量(pCVR更高的流量)。

長(zhǎng)期來(lái)看黑白灰盒定向的能力都會(huì)在各大廣告平臺(tái)所共存,既然客戶(hù)能夠使用白盒精細(xì)化人群運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景,同時(shí)也能夠托管平臺(tái)達(dá)成擇優(yōu)圈選人群的能力。

本文由 @策略產(chǎn)品Arthur 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理,未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載

題圖來(lái)自 Unsplash,基于 CC0 協(xié)議

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