為了一定程度上降低用戶對廣告的抵觸心理，現(xiàn)在常見的方式，便是將廣告搜推結(jié)果與自然搜推結(jié)果依照規(guī)則進(jìn)行穿插。那么，你了解什么是自然搜推結(jié)果、什么是廣告搜推結(jié)果嗎？二者之間的異同點(diǎn)又在哪里呢？本文作者就進(jìn)行了總結(jié)，一起來看看吧。

之前有給大家分享過關(guān)于推薦系統(tǒng)的算法鏈路搭建，從召回到排序，然后又延伸介紹了廣告策略產(chǎn)品下的整個核心業(yè)務(wù)目標(biāo)的構(gòu)建；整體目標(biāo)是為了讓大家先了解自然推薦、搜索逐漸延伸至推薦、搜索廣告策略系統(tǒng)當(dāng)中，了解其中策略產(chǎn)品底層核心原委與各自的對立統(tǒng)一關(guān)系。

今天就來補(bǔ)齊上一期答應(yīng)大家分享的關(guān)于自然搜推結(jié)果和廣告搜推結(jié)果的差異點(diǎn)的坑，下篇文章專門來講兩者之間的相同點(diǎn)，本期講分成以下幾個部分來做介紹：

1. 自然搜推結(jié)果與廣告結(jié)果之間的業(yè)務(wù)協(xié)同；
2. 自然搜推結(jié)果與廣告結(jié)果之間的差異點(diǎn)；
3. 自然搜推和廣告結(jié)果之間的相同點(diǎn)；
4. 總結(jié)與我個人的思考建議。

一、自然搜推結(jié)果與廣告結(jié)果之間的業(yè)務(wù)協(xié)同

伴隨中移動端在線互聯(lián)網(wǎng)媒體APP的發(fā)展，無論是流媒體類型、電商類型以及應(yīng)用市場類型的APP的發(fā)展，廣告越來越講求原生性質(zhì)（指代廣告與自然結(jié)果在前端創(chuàng)意展示樣式上較為相似，在標(biāo)題、圖片以及附加創(chuàng)意說明上比較一致，難發(fā)現(xiàn)其為廣告）。

自然搜索推薦結(jié)果內(nèi)容與廣告搜推結(jié)果按照規(guī)則相互之間內(nèi)容穿插，在樣式上與內(nèi)容展示規(guī)則上保持了一致性，這樣做提升了廣告與自然結(jié)果的協(xié)同作用，降低了客戶對于純廣告的直接而抵觸心理，同時提升了廣告點(diǎn)擊效率CTR，為媒體平臺（CPC計(jì)費(fèi)獲得了更多的廣告收入）、商家（獲得了更多商品的點(diǎn)擊關(guān)注）以及用戶（提高了相關(guān)性內(nèi)容的透出，方便用戶決策）都帶來了各自的增益。

雖然自然結(jié)果和廣告結(jié)果在前端展示樣式協(xié)同、相似，但是在利益博弈、排序優(yōu)化、計(jì)費(fèi)歸因以及透出比例上都還是有很大的差異，兩者始終保持對立與統(tǒng)一的關(guān)系。

二、自然搜推結(jié)果與廣告結(jié)果之間的差異點(diǎn)

1. 多方利益平衡

對于自然搜推來說，本質(zhì)上要處理的是用戶和內(nèi)容item的匹配問題，電商領(lǐng)域就是用戶和商品item的匹配，在小紅書就是處理筆記/視頻item與用戶之間的關(guān)系，召回、排序策略核心為優(yōu)化CTR（推薦）、CVR（搜索）以及GMV（電商平臺發(fā)展成熟平穩(wěn)期）等，有些平臺為了考慮體驗(yàn)更會在排序中引入質(zhì)量分Q，商家沒有直接干預(yù)流量的手段，從利益角度出發(fā)是只考慮了用戶與平臺的利益關(guān)系。

對于廣告搜推來說，本質(zhì)上要處理的是用戶、廣告主、廣告媒體平臺這三方利益的協(xié)調(diào)問題（對于媒體SSP與投放平臺DPS分開的類型，還需要考慮第四方投放平臺DSP的利益，這里為了簡單舉例，我們?nèi)⊥睹揭惑w類型）。

可以看成是一個充分博弈的商業(yè)產(chǎn)品，需要兼顧三者的利益，尤其是廣告主投放廣告會關(guān)注成效ROI或者投放的轉(zhuǎn)化成本CP，而平臺關(guān)注廣告最大化期望收益eCPM，用戶關(guān)注推薦相關(guān)性CT與體驗(yàn)；從整體上看需要廣告平臺從計(jì)費(fèi)機(jī)制、流量分配效率等角度做多方的策略平衡。

2. 業(yè)務(wù)優(yōu)化目標(biāo)/排序方式不同

對于自然搜推來說，核心優(yōu)化指標(biāo)便是CTR/CVR，可能在建模的時候考慮其他的優(yōu)化目標(biāo)例如人均曝光物料、GMV等。

這里我們用CTR舉例，CTR越高表示用戶對于推薦內(nèi)容的興趣越大，在整個自然搜推中的粗精排序核心依賴的就是通過LR預(yù)估對于商品Item的CTR預(yù)估來進(jìn)行排序。

對于搜推廣告來說，核心關(guān)注指標(biāo)就是eCPM最大化期望收益（eCPM?=CPC *?pCTR*1000；）。

如前文所示，排序中不僅考慮自然搜推中的相關(guān)性部分預(yù)估CTR/CVR的問題，同時還考慮了廣告出價的問題，CPC表示了廣告的單位變現(xiàn)效率（假設(shè)C計(jì)費(fèi)），在流量點(diǎn)擊數(shù)恒定的情況下，CPC越高，廣告收入越高；預(yù)估問題+廣告出價問題最終的結(jié)果，就是多方博弈考慮收入最大化；當(dāng)然廣告也會考慮質(zhì)量分Q值，對于店鋪好評率、店鋪銷量以及物流履約率等進(jìn)行參考。

3. 計(jì)費(fèi)與歸因方式不同

1）對于自然搜推

在計(jì)費(fèi)方面，商家商品物料、小紅書筆記對自然流量的獲取不牽扯到計(jì)費(fèi)相關(guān)的內(nèi)容，需要物料item良好的商品質(zhì)量、售賣記錄以及好評率等，并且物料與訪問用戶/query關(guān)鍵詞存在相關(guān)性才能獲得自然流量的搜索結(jié)果/推薦結(jié)果呈現(xiàn)，追求的是平臺長期生態(tài)的建設(shè)，例如用戶粘性7日重復(fù)訪問、下拉深度，人均搜索量等。

在歸因方面，自然流量搜推看歸因偏輔助性質(zhì)指標(biāo)（或者根本不看），例如15天以前，哪一次自然搜索/推薦點(diǎn)擊和曝光帶來了本店商品的下單，這個對于自然結(jié)果并不是特別關(guān)注，自然結(jié)果更多是本次搜索/推薦結(jié)構(gòu)帶來的的一錘子買賣效果，希望能結(jié)合自己的召回/排算法提高單次結(jié)果的相關(guān)性，最終產(chǎn)生正向樣本（即曝光展現(xiàn)的結(jié)果能夠被點(diǎn)擊）。

2）對于廣告搜推

在計(jì)費(fèi)方面，最大化期望收益為核心目標(biāo)去建模，會通過CPC/CPM/CPA等與廣告位&廣告特性相匹配的方式進(jìn)行流量\轉(zhuǎn)化行為而計(jì)費(fèi)，平臺獲取流量行為收入。

額外需要注意的地方就是廣告平臺會為商家、平臺利益角度考慮設(shè)置對于反作弊的過濾，即對廣告反復(fù)惡意點(diǎn)擊扣費(fèi)、競對惡意下單后退單導(dǎo)致客戶付出較高成本等，會在平臺提供反作弊過濾模型風(fēng)控能力，客戶過濾這些不正當(dāng)計(jì)費(fèi)，保證客戶生意正當(dāng)性與長期的廣告投放意愿。

在歸因方面，廣告平臺為保證商家正確關(guān)注ROI的效果提現(xiàn)，會從行為/周期兩個方面拆分廣告帶來的影響因子。

這個解釋歸因，行為方面包含展現(xiàn)歸因、點(diǎn)擊歸因，時間可以選擇1天、3天7天等；例如，今天的點(diǎn)擊推薦結(jié)果可能未來第3天完成該商品成交，那么叫做3天直接歸因成交訂單；如果今天的推薦點(diǎn)擊帶來未來15天在店鋪下其他商品的成交訂單，那么叫做15天歸因的間接歸因訂單。

4. 透出樣式與比例不同

1）對于樣式來說

搜推廣告為了保證item內(nèi)容的原生性質(zhì)，與自然原生推薦/搜索外觀基本無太大差異，尤其是圖片、文字以及附加信息的布局，字?jǐn)?shù)限制、圖片尺寸都會保持相似性。

但是廣告會有一些創(chuàng)意的探索和玩法，包括長圖、翻轉(zhuǎn)圖以及模板圖等，廣告主授權(quán)修改樣式，展示樣式上會比自然結(jié)果更吸引人矚目；但是因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)廣告法的要求，需要在廣告內(nèi)容上打上具體的標(biāo)識，如京東搜索結(jié)果中的“廣告”icon。

2）對于透出比例來說

前文也提到了，為了保證C端用戶在搜索、推薦位置長期發(fā)生行為并保證客戶體驗(yàn)，會以自然推薦、搜索結(jié)果為核心主導(dǎo)，廣告結(jié)果為輔助穿插，比例一般會小于5:1等（不同公司差距不一，抖音信息流是6出1），一般廣告比例會隨動態(tài)試驗(yàn)做調(diào)整，各家會有推薦位下拉深度，全局CTR廣告收入的要求，試驗(yàn)數(shù)據(jù)會在這個基礎(chǔ)上做平衡博弈，前期會通過大量的實(shí)驗(yàn)才可以得到最終的比例結(jié)果。

當(dāng)然也會視各家公司對于廣告收入發(fā)展依賴程度做相應(yīng)調(diào)整，廣告收入欠缺壓力大的時候，就會上調(diào)對應(yīng)的比例，但是一般對廣告依賴程度高的公司無法隨意調(diào)整，因?yàn)槟晖鲩L過快會引起股價不正常波動。

三、自然搜推結(jié)果與廣告結(jié)果之間的相同點(diǎn)

1. 整體算法鏈路框架層面

在整體框架層面，都會圍繞召回、排序（粗精重排序）的算法鏈路去設(shè)。

這點(diǎn)對于自然搜推結(jié)果和廣告結(jié)果大體一致，包括召回都會用到規(guī)則召回、協(xié)同過濾召回和向量召回等（有差異的點(diǎn)在于廣告有一路召回叫DMP定向召回），在排序方式上都會對CVR/CTR預(yù)估，構(gòu)建特征，借助樣本評估預(yù)估效果，通過AUC評估模型的好壞，只不過在最終排序上會考量出價因素，包括在重排序當(dāng)中廣告推薦和自然結(jié)果的推薦都會增加類目/相似圖打散的策略，以提升體驗(yàn)。

2. 前端展示層面

前面也說明了，最終自然搜索與廣告搜索、自然推薦與廣告推薦會在同一個展示APP前端位置，并且內(nèi)容相互穿插，大體展示樣式/內(nèi)容會保持一致，最終會有一個Mixer的服務(wù)端進(jìn)行排序穿插組合，這個模塊會對自然和廣告結(jié)果做Item內(nèi)容去重以及打散等策略，保證最后呈現(xiàn)出來的context結(jié)果“全局最優(yōu)”。

圖片和文案的展示具體內(nèi)容對于自然結(jié)果一般無法定義，廣告渠道在前端創(chuàng)意樣式展示上的策略和玩法相對來說更加豐富，也給予了廣告主豐富的自定義權(quán)利。

四、總結(jié)與我個人的思考建議

總結(jié)：自然搜推和廣告搜推在差異點(diǎn)上主要還是圍繞多方利益平衡、業(yè)務(wù)目標(biāo)優(yōu)化與排序、計(jì)費(fèi)歸因以及透出樣式比例不同介紹核心的幾個差異點(diǎn)，但是在整體算法鏈路搭建其實(shí)還是大體相同的，并且在前端樣式上展示也是比較難直接分辨，突出了廣告的原生效果。

個人建議：自然推薦與廣告推薦在大公司中會劃分兩個不同部門，并且完全不同的算法團(tuán)隊(duì)來承接策略優(yōu)化，推薦位最終結(jié)果呈現(xiàn)是自然與廣告團(tuán)隊(duì)博弈與合作結(jié)果；對于策略產(chǎn)品來說，召回策略、排序預(yù)估方面可能會有業(yè)務(wù)目標(biāo)構(gòu)建的差異，但是對于算法鏈路搭建以及模型差異不會太大，廣告觸及與涉獵的部分更多。

雖然沒有自然結(jié)果對客戶體驗(yàn)的維護(hù)就無法保證整個推薦搜索位的流量，但是廣告從根本上講核心現(xiàn)金牛部門，在各項(xiàng)資源方面其實(shí)會略有傾斜；對于策略產(chǎn)品發(fā)展來說，廣告的策略產(chǎn)品方向更加豐富多元，除開能cover自然搜推的策略，還可以觸及很多廣告（創(chuàng)意、出價、定向、診斷工具以及洞察等等）策略，前景也更寬廣。

如果大家對搜推感興趣，還是建議往廣告搜推方向發(fā)展，不僅對策略方向發(fā)展頗有裨益，更加培養(yǎng)作為產(chǎn)品的商業(yè)化思維。