网络广告推广(朋友圈广告推广话术)
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作者:策略产品Arthur,5年大厂策略产品专家。
内容理解:通过对深度广告内容物料分析,利用“核心词提取”、“语义理解”、“多模态表示学习”等技术,提升物料信息抽取的有效性,然后挖掘高精准的关键词。用户行为建模:充分利用平台内的用户行为信息,借助图神经网络强大的特征提取和关系推理能力,发现更具意图扩展性的关键词。2. 优选阶段主要目标是从召回的关键词中选择效果更优的关键词,我们将其建模成 E&E(Exploit & Explore)问题:
首先,利用 OCR、图片分类等能力,充分挖掘图片物料中的有效信息,并基于核心词识别、查询改写等方式对 OCR 结果进行扩展,丰富广告物料特征;
从广告主视角看,该方案让客户逼近全流量PV参竞,让智能出价有更大的空间优选流量,提升广告投放效果;从流量视角看,该方案提高了竞价链路的顺畅度,提升了流量分配效率。
挑战与难点:因为小红书平台丰富的广告样式(原生笔记、表单广告以及商品卡片样式)这个对于智能圈词其实带来了一定的挑战与笔记样式不同。
近两年来,各大广告平台都在重点发展广告投放机制策略方向——跨渠道全站投放策略,本文将从策略产品角度进行策略分析解读,希望对你有所启发。
2、跨渠道全站投放智能关键词定向策略
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在“发现tab”信息流推荐场域,人群定向是最为关键的营销范围表达方式,也是精准营销广告的标的物。在全站智投产品线中,广告平台提供了智能定向的能力,广告主无需自己表达定向人群,召回recall算法会根据物料item(笔记/视频)来优选符合客户目标表达的流量进行参竞。
题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议
智能圈选关键词的工作原理如上图所示,采用比较经典的“召回+优选”两段式架构。
与信息流推荐相反,搜索结果页广告是需要关键词query做触发的,广告物料选择关键词对于搜索场景的结果非常重要。因此需要通过前置对于物料内容的理解、用户行为的分析,E&E优选等技术来实现智能化圈词的算法,帮助客户对于自己的物料内容进行智能化圈选优质关键词,保证广告投放效果。
一方面,是表单和商品卡样式往往是简单的图文组合,能够直接获得的文字信息较少;另一方面,投放表单和商品卡广告的客户数量明显少于笔记类客户,广告量少、有效日志少等数据稀疏性问题凸显出来。解决方案:
如下图所示,具体实现层面,召回阶段根据广告最终排序采用 LTR Pointwise 建模,将复杂的排序问题化简为下发率(pSend)预估问题;模型设计采用经典的双塔结构,在满足召回性能要求的同时,优化模型预估的准确率。
上一篇也提到了,全站投放绝对不仅仅停留在预算分配、智能出价以及关键词和定向上,从全局视角下的归因助攻、竞拍机制、诊断机制策略都是需要逐步完善考虑到的,做到真正的全局最优才是策略产品应该设计考虑到的。
讲完智能预算分配策略、智能出价策略,我们继续讲讲智能人群定向和智能关键词定向,这篇文章Arthur只从策略产品角度进行策略分析解读,如果有帮助到大家,还请辛苦大家帮忙点赞、评论以及收藏~
1、跨渠道全站投放智能人群定向策略
保证所有候选关键词都有概率被圈选,获得线上反馈数据(query词维度的点击率CTR、广告的转化率CVR以及用户对于笔记的曝光数等等),并根据投放反馈调整关键词的圈选概率,以确保广告投放的长期收益。
3、跨渠道投放策略总结
目录部分:
跨渠道全站智投提供了多种优化目标,包括优化收藏点赞、私信以及表单提交等等,为防止维护成本高并且会错过符合客户表达目标成本的流量,因此未采用传统找会阶段设置多个自召回通道Top K的截取方式;全站智投智能定向采用了Learning To Rank(LTR)的方式,对齐精排广告最终排序结果进行召回。
1. 召回阶段主要是通过内容理解+用户行为建模的方式挖掘潜在关键词。
最后,将“同客户投放”以及“物料同现”关系纳入图模型的建模过程中,以解决历史日志中表单和商品卡样式广告数据稀疏问题。
关于跨渠道投放策略,Arthur作为策略产品给一点个人的思考,其实是所有广告平台都在摸索的方向,广告平台瞄着“预算通、全域通”的方向不断摸索,致力于让广告主表达营销后托管平台投放广告的表现形式,这样平台对于流量的界定以及以及预算分配就有着充足的控制权力,在保证客户效果的前提下也达成平台流量收益最大化。
其次,在建模的优化上,我们在语义模型中使用对比学习方法,并引入客户历史投放信息优化训练集,将同客户投放的不同类型物料认定为相似物料,用于构建正样本,以此提升对表单和商品卡物料的建模能力;
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