广告系统设计-个性化推荐(进阶篇)

上一篇中,二哈讲述了广告业务的流量提升,在讲述提升广告点击率的时候,提到了迎合用户喜好的概念,本篇就来说说如何迎合用户喜好吧~


用户和广告交互的全过程可以表述为:看见广告—对素材产生兴趣—点击广告—对内容产生兴趣—消费广告。

注意,这里的广告泛指一切商业化行为,包括且不限于广告、直播、游戏、增值服务、会员业务等。


所以个性化推荐的重点为:

a、让用户看到喜欢的素材(核心指标为CTR,点击率)

b、点击后看见喜欢的内容(核心指标为后续转化率,比如会员则是付费率,应用广告则是安装率)

c、素材和内容之间保持相关性(核心指标为跳出率)


1、让用户看到喜欢的素材

虽然在上一篇中说到素材优化的点(诱惑性),但是每个人的兴趣点实际是千差万别的。就好比“吃鸡”这个词语,对于20岁的人和40岁的人来说,意义完全不一样。下面来详细介绍一下几种实操方法:


1.1、对比测试法

1.1.1、对于相同的一群用户,随机分为两个组别,一个组投放A素材,另一个组投放B素材,如果CTR(A)>CTR(B),那么A要优于B,以后是不是投放A就好啦?但是投着投着发现,点击率慢慢下降,这是为什么呢?因为长期不变的素材对于用户的吸引力变弱了(用户已经有了清楚的预期),该换新的素材了!

1.1.2、由编辑不断产出新的素材,同时上线多轮素材测试投放,选出最好的持续投放几天,再进行新的测试。慢慢的点击率保持稳定上升了,但是上升幅度慢慢变小,评估效果工作量也越来越大,这下该怎么办呢?其实交给电脑就好了。

1.1.3、素材优化系统开始搭建,包含素材库、统计服务、投放服务等。由编辑手动录入大量素材,配置好对应的广告位,初始时由服务端将大量素材平均分配给随机用户,一段时间后计算每个素材的CTR,进行权重更新,CTR高的素材占更大的权重,CTR低的素材占更小的权重,另外留一部分权重给新录入的素材,引入时间衰减函数,若长时间表现不好的素材,直接淘汰掉,编辑同学参照CTR最高的那些素材进行新的设计。


经过以上三步,CTR应该能提升100%以上(工作经验),但你会发现,很快就会到达天花板,因为这里有两个因素的问题:1、每个人被当做相同的个体;2、设计素材的能力。

那么怎么才能继续提升呢?进入下一个方法。


1.2、协同过滤法

设计素材的能力短期内无法提升的话,我只要把每个人当做不同个体来衡量就好啦,那么点击率就变成了CTR1、CTR2、CTR3……这里就需要开始引入协同过滤的概念了。

1.2.1、协同过滤(主要有两个方向):

基于物品(内容)推荐:比如你喜欢A,通过A的特征找到B和A很相似,C和A不相似,那么更倾向于给你推荐B

基于用户推荐:比如你喜欢A,他也喜欢A,通过你和他的共同特征(喜欢A),认为你和他相似,如果他还喜欢B,那么更倾向于给你推荐B

1.2.2、操作步骤为:选取推荐方法——对用户/物品打标签——计算相似度——产生推荐结果——测试结果修正算法

a、选取推荐方法:主要看数据是否丰富,如果用户特征丰富,那么选择基于用户,反之选择基于物品;

b、对用户/物品打标签:用户标签在用户画像的文章中有提到,想了解的可以看一下,物品的话以广告为例,可以分为类型(游戏、体育、财经)、载体(图片、文字)、内容(人、动物)、风格(可爱、成熟)等等,以及分配各标签的权重;

c、计算相似度:对每个用户/物品进行向量化,每个标签就是一维向量,最终计算的其实就是n维向量的相似度,常用方法有余弦相似度、欧式距离等(这里不详述);

d、产生推荐结果:C用户喜欢A,且A和B相似(以基于物品为例)

c、测试结果修正算法:将B投放给C用户,若效果不理想,主要考虑优化标签和权重。


经过以上两步,CTR应该能再提升30%以上(工作经验),主要限制提升率的因素在于标签库的丰富程度,实际工作中,尤其是广告业务,能拿到的有效标签很少,所以推荐出来的结果不尽如人意。

那么,试着提升设计素材的能力呢?


1.3、AI生成法(二哈没有实操经验,只是讨论)

最简单提升能力的方法就是换更厉害的设计!2333333……如果能换的话,请略过这个篇章。

不知道大家有没有了解过阿里的鲁班或者腾讯的Dreamwriter,他们都是通过机器学习的方式来达到自动生产内容的工具。核心流程如下:

a、拆解图片/文本,比如图片可拆解成:背景、框架、色彩、主产品、次要产品、标题、描述等等;而文本直接可以通过切词完成。

b、引入大量图片/文本作为元素集合,为训练做准备

c、通过机器学习的方式,让电脑知道A和B在一起是可以的,B和C在一起是不行的(学习规律)

d、生成大量内容,投放测试(其实类似于海量的对比测试+协同过滤的方式)

这里的核心点在于:1、有海量的历史数据作为训练样本;2、有足够专业的设计能力去干预;3、有足够的投放样本回收结果


2、点击后看见喜欢的内容/素材和内容之间保持相关性

这两点其实可以一起说,因为简单说来就是:1-转化率=跳出率,通过点击广告素材看到内容的用户,要不就是转化了,要不就是跳出了,无非这两种出路(第三种可能是产品有问题直接挂了,这里不谈)。

那么怎么提升呢?其实也就是和CTR优化一样,对比测试、协同过滤、AI生成,因为素材,也是内容的一种。

但一般情况下,素材和内容应该是绑定的,也会有多个素材对应一个内容的情况,但一般不会有多个内容对应一个素材的情况,所以大家经常看见,同一个业务,会在产品上有多个广告入口,而同一个广告入口对应多个业务,则会相互瓜分流量。

也就是说,在绑定的前提下,只要优化好前者(素材CTR),那么后者(内容后续转化率)自然就高了。

之前实际操作过一次,将后续的内容元素直接添加到了广告素材上(素材和内容保持一致),且用户对内容元素是认知的、是喜欢的,结果CTR提升了30%,后续付费转化提升了将近400%

但在实际工作中,大家经常会为了追求导入高流量(点击率)故意把广告素材做的很诱惑,甚至偏离了实际内容,这将会带来后续转化率降低,以及用户的信任度降低,这是为了追求短期利益导向,不优先推荐。(尽管二哈也做过类似的事情)

好啦,本篇基本也就讲完了,感觉很多地方都没有讲得很细,争取慢慢完善,不足之处请指教啦。



二哈,互联网产品狗,码字很慢,性格尚可,不喜可以喷,不定期更新中。。。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 196,698评论 5 463
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 82,711评论 2 373
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 143,795评论 0 325
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 52,699评论 1 267
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 61,567评论 5 358
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 46,423评论 1 275
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 36,822评论 3 387
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 35,467评论 0 254
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 39,755评论 1 293
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 34,789评论 2 314
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 36,577评论 1 326
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,418评论 3 315
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 37,837评论 3 300
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,054评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,355评论 1 254
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 41,820评论 2 343
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 41,027评论 2 338

推荐阅读更多精彩内容