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騰訊增長技術:智能投放篇
作者:網路通科技 / 2020-10-29  / 瀏覽次數:

"互聯網的下半場"流量紅利增長進入瓶頸,"用戶增長"成為了互聯網產品熱門話題。不同形態產品隨著業務發展對用戶增長訴求會改變,相應AARRR增長模型下各層指標要求也不一樣。增長業務中,需要抽象業務的共性,沉淀增長能力,敏捷支持不同增長需求。增長中臺通過物料挖掘,智能投放,RTA/DPA等技術聚焦增長AA環節,幫助業務獲量,實現業務增長。今天主要分享增長技術領域的智能投放模塊,介紹下騰訊在增長中臺方面的工作。

本文的主要內容包括:

  • 增長與增長中臺
  • 投放系統與策略
  • 增長系統與策略

01

增長與增長中臺

1. 增長與增長中臺面臨的挑戰

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增長中臺承接各大產品的增長,需要更頻繁的跟產品側同學溝通。在對接多個APP的增長過程中,主要面臨以下挑戰:

多渠道流量:中臺負責每個APP在各大廠商各個流量的采買。

素材規格:每個APP對素材的要求不一樣,互相之間不認同。導致素材方面會變的更復雜。

出價策略:不同APP由于所處的產品的生命周期不一樣,不同周期里的要求也會不一樣。處于增長期的APP會優先考慮產品用戶量級增長;成熟期的APP會權衡成本;直播、游戲類的APP則要求付費類用戶,ROI增值優先。不同APP的目標不一樣,會導致增長的策略不一樣。

多人群策略:不用APP的目標不一樣,可能側重大R付費、中R付費、小R付費、或者追求用戶激活、注冊、時長、次留等,會導致投放的人群策略需要隨之改變。

2. 增長與增長中臺的背景

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傳統的增長買量過程,一般會聯系多個代理商,通過代理商聯系不同的渠道,根據不同的渠道設定考核ROI和預算。對于增長中臺,會有更豐富的產品流量、業務指標和精細化的人群挖掘。投放效率方面,能夠程序化的投放。業務目標,支持復雜業務在不同的階段設定不同的考核目標。人群方面:根據前面提到的不同的大R、小R、激活、注冊等,對人群進行價值分層,實現階梯出價精細化買量。素材方面也實現個性化素材自動生成。

02

投放系統與策略

1. 投放公式

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投放系統與策略這塊主要介紹如何解決上面提到的投放效率、多樣性、人群、素材這些問題。左邊的是投放獲量的公式。其中,ad_num是一段時間能夠獲得的廣告量。CTR、CVR決定了獲量,LTV決定了獲量之后的用戶價值,CPA決定了成本。廣告量級是和對手差異的關鍵,在通過媒體平臺獲量時,如果我們管理的廣告量級是別人的n倍,那么在獲取的用戶量級基本上也是n倍,基本成線性關系。同時在管理廣告時引入合格率的指標。在廣告數量和合格率達標的情況下,我們再進行精細化管理廣告。廣告在媒體渠道進行投放時,都有一個自然生命周期,從冷啟動、穩定獲量到衰減期。由于不同階段對ROI等指標的要求不一樣。在這個階段,做到實時的調控指標、關停衰減廣告、調整廣告預算、廣告估價,從而在管理端每天管理十萬個廣告時做到投放廣告的最合理的ROI的安排。

2. 投放系統與策略

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投放系統主要是解決自動化投放和擴量的投放過程。基于投放策略模型、投放效果數據,構建了自動化投放鏈路。通過模型擬合自動化規則引擎,管理和運營投放的廣告,達到了客戶獲量的水平,以及合格率的水平。

  • 投放素材方面,我們搭建了一個覆蓋視頻、圖文全屏類的素材生產平臺,通過標簽化的素材池、以及結合投放效果自動化優選素材的過程,來做到更大投放量的承載。
  • 拉承一體化,負責把用戶從外部的自然流量,拉到運營流量中,做到可見即可承接的效果。目前是通過剪切板、設置指紋、動態打包等一系列方法來實現拉承一體。
  • 投放效率中更進一步的優化,RTA策略和DPA策略。RTA策略通過前置判斷用戶的價值來優化用戶的ROI模型,DPA策略借助轉化好的素材和后端的數據挖掘能力實現投放廣告的千人千面,提升CTR,進而提升獲量的能力。

3. 投放系統

① 投放時

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首先介紹下我們的投放系統。一個用戶的投放過程一般是請代理,然后代理在各個廣告平臺操作,我們在這個投放過程中新增了投放系統。投手在投放系統中選擇投放策略,然后通過例行化投放,投放到各大平臺。具體流程:

  • 素材優選:投放系統的核心是根據回流的數據,結合后端轉化數據、ROI等整體數據,根據歷史數據和模型,進行素材的多層目標的分解和優選,推薦給投手,由投手自動或者人工的進行選擇素材。
  • 流量&人群的選擇:在投放系統中,我們會進行渠道流量和人群的推薦。系統會提示各個渠道的ROI達成率、人群選擇、量級等。
  • 出價策略:出價時,根據歷史信息,計算各個渠道不同人群的競價狀態,在進行素材和人群選擇后,推薦較優的出價策略,避免人工出價摸索。
  • 擴展復制:系統的擴展和復制功能。當投手發現某些素材在某些渠道有很好的效果時,可以進行復制和微調,批量化的進行投放。同時,投放系統支持自動化的投放擴展復制。比如,投放系統識別到某些策略在AMS平臺的投放效果比較好,能夠自動化的擴展到其他賬號中,解決拿量問題,實現效果最大化。同時,也支持跨渠道、跨平臺的擴展。

② 運行時

例行調度:

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簡單介紹下投放引擎在管理線上所有廣告時的生命周期策略。當例行任務把全平臺的廣告投放出去,廣告在投放平臺中的運行周期主要分三個:學習期,穩定拿量期,衰退期。投放引擎會根據后臺的轉化數據,建立轉化模型,模型會定期檢測在線廣告的狀態。如果處于學習期學習失敗時,投放系統會自動將廣告下線,從而節約人工操作的成本。如果在穩定拿量期,系統會保持廣告的例行更新狀態;如果處于衰退期,會將廣告置于自動下線的狀態。部分廣告的自動下線,會驅動新一輪的例行投放,同時新增更多的廣告。

效果優化:

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在拿量期,有兩種不同的模型,自動調價和調整預算。當有一個業務有很多個廣告在穩定拿量時,通過后臺的數據發現不同的廣告拿量能力會有差別。引擎會根據不同廣告的拿量能力、數據和用戶質量、媒體平臺的競爭狀態,對不同的廣告進行不同的調價。另一方面,引擎會在廣告級別調整預算。根據不同廣告的拿量能力進行預算調整,從而達到所有廣告的良好的獲量狀態。

目標優化:

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接下來,介紹我們在歸因方面的策略。大部分的廣告主投放方式是oCPX方式。oCPX數據鏈路會涉及客戶數據歸因和渠道數據歸因。在歸因方面,也有很多策略工作。我們會驅動媒體平臺挑選指定的數據回傳到廣告平臺,從而驅使廣告平臺的模型學習我們想要的用戶特點。比如,在目標ROI的歸因過程中,會對大R用戶會進行拆分的策略,小R用戶會進行合并的策略,對于在同一個媒體平臺不同地方有多個點擊歸因的用戶,會根據策略選擇歸并到不同的點擊中。通過不同的歸因策略,幫助媒體平臺尋找到想要的用戶。

03

增長系統與策略

1. RTA投放場景

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剛才主要是介紹了廣告投放平臺,以及一些自動化運營策略。接下來介紹RTA的投放策略。RTA的存在主要是由于媒體平臺和廣告主的數據處于割裂狀態,雙方的數據互不相通;除了oCPX有一些標準化的數據回傳,對于一些高付費用戶和高質量用戶,廣告主方和媒體方處于互不信任的狀態。RTA是通過接口的形式,在廣告投放過程中,對用戶建模,決策用戶是否進行投放。在我們的場景中,首先通過RTA實現共同建模;其次,有別于傳統投放傾向于獲量,增長場景中更傾向于uplift效應。

2. RTA拉活模型

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我們在對用戶進行拉活增長時,對用戶進行分層:營銷潛在用戶、低活用戶、高活用戶、日活用戶。拉取用戶時,考慮到廣告的本身投放成本,我們更傾向于拉起業務的低活用戶,而不是業務本身已經高活的用戶,這樣廣告的投放價值才最大。uplift公式的定義是"進行廣告投放后的用戶拉起概率"和"不進行營銷活動的用戶拉起概率"的差值。通過這樣的uplift model在DPA中進行拉活的操作,在同一個場景下,消耗降低25%。

3. 素材策略

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這一塊主要是素材方面的策略。素材主要面臨的挑戰是不同APP、不同業務的投放素材形態都不太一致,有內容類的、視頻類的等等。對于不同業務提供的幾十、幾百萬素材,如何進行素材的申請、挑選、匹配、投放,效率上面臨很大的挑戰。我們將素材解構成素材元素池,解構完后,每個素材都有對應的標簽體系。通過素材庫中的元素,和策略投放引擎和媒體平臺的模板進行合成,通過模板合成引擎把元素合成為最終要投放的素材。如何挑選元素進行合成,如何挑選合成后的素材進行投放呢?我們是通過優選、審核、文案、增強這四層投放模塊的策略進行整體投放的拉通。

在優選和合成的環節,進行素材的挑選時,我們將投放效果歸因到素材元素級別,而不僅僅是廣告級別;從而對每天投放的素材進行優選,再結合審核的積累、文案的生成、元素庫信息的增強,最后進行投放,整體構成了我們素材方面的策略。

4. 拉承一體

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介紹完投放和素材的策略后,再介紹下拉承一體的策略。投放需求主要是通過H5落地頁進行拉新、拉活時,無法有效進行數據追蹤分析。同時投放過程中,用戶的興趣點到落地頁承接的時候,行為信息是否一致。為了做到廣告環節和承接環節的打通。業內主要的做法有用戶標識、etag、apk包等方式。

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我們的做法主要是通過剪切板+設備指紋+動態打包能力,集成SDK,提供拉承一體的策略。剪切板通過端上的內存塊共享技術傳遞過程信息;設備指紋的識別是在廣告主回傳的設備指紋,通過設備指紋和后端的緩存獲取呈現給該用戶的內容元素,實現在拉起用戶時,自動化激活特定素材;動態CDN打包是在用戶下載激活的過程中,把拉取用戶的具體的投放素材通過APK打包方式進行動態打包,從而在用戶拉起激活的過程中,能夠獲取這個信息,實現自動化的承接。最后通過提供h5、終端sdk接入,實現集成化SDK,提供更可靠保障。整體來說,拉承一體的效果比較明顯,特別是激活留存等方面取得了不錯的效果。

5. DPA投放場景

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在買量和投放廣告的過程中,素材的投放和編輯其實是比較個性化的環節。廣告主每天會生成數千的素材,同時有千人千面的投放需求。DPA的場景是這樣的,用戶對一些APP會產生很多歷史行為(瀏覽、點擊、喜歡、收藏等),通過對這些行為的挖掘形成了一套商品庫的體系;然后廣告主設置投放目標(獲量、時長、付費、留存等)后,會基于這些目標挖掘素材APP相關的用戶行為庫。不同的行為會對應不同的目標;商品庫和行為庫打通之后,可以做到不同的用戶、不同的目標有個性化的素材呈現。在DPA投放場景中,做到了千萬級別用戶覆蓋。主要是提高了用戶的次留、時長和留存率。

04

總結

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剛剛介紹了我們的增長中臺在承接業務、用戶增長、素材挖掘等方面的工作。回過頭來總結下,我們的增長中臺的大致業務框架如圖。最上面主要是批量投放、策略的自動化復制以及自動擴量,從而提升廣告的獲量、獲取外部的優質的流量。在模塊例行運營、人群流量、出價策略、rta+dpa中,介紹了我們在CTR、CVR、LTV等價值增長中,ROI價值目標的達成策略。

總體來說,我們的增長中臺目前對接了8+國內主要媒體平臺,實現了廣告的程序化、批量投放能力,承接30W+QPS、每天240億+的流量,20+APP投放的效果。

作者:吳超,騰訊技術專家。有8年多互聯網行業從業經歷,具備豐富系統與數據經驗。曾就職于百度、美團等互聯網公司。目前就職于騰訊,負責用戶增長系統建設。

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