近兩年來，各大廣告平臺都在重點(diǎn)發(fā)展廣告投放機(jī)制策略方向——跨渠道全站投放策略，本文將從策略產(chǎn)品角度進(jìn)行策略分析解讀，希望對你有所啟發(fā)。

今天接著介紹各大廣告平臺近兩年都在重點(diǎn)發(fā)展的廣告投放機(jī)制策略方向——跨渠道全站投放策略，前文也給大家說明了做跨渠道投放的意義所在“預(yù)算通，全域通”，幫助廣告主達(dá)成效果的前提下，對全域的流量進(jìn)行價(jià)值分配，平衡平臺收益。

講完智能預(yù)算分配策略、智能出價(jià)策略，我們繼續(xù)講講智能人群定向和智能關(guān)鍵詞定向，這篇文章Arthur只從策略產(chǎn)品角度進(jìn)行策略分析解讀，如果有幫助到大家，還請辛苦大家?guī)兔c(diǎn)贊、評論以及收藏~

目錄部分：

1、跨渠道全站投放智能人群定向策略

2、跨渠道全站投放智能關(guān)鍵詞定向策略

3、跨渠道投放策略總結(jié)

一、跨渠道全站投放智能人群定向策略

小紅書信息流Feeds

在“發(fā)現(xiàn)tab”信息流推薦場域，人群定向是最為關(guān)鍵的營銷范圍表達(dá)方式，也是精準(zhǔn)營銷廣告的標(biāo)的物。在全站智投產(chǎn)品線中，廣告平臺提供了智能定向的能力，廣告主無需自己表達(dá)定向人群，召回recall算法會根據(jù)物料item（筆記/視頻）來優(yōu)選符合客戶目標(biāo)表達(dá)的流量進(jìn)行參競。

跨渠道全站智投提供了多種優(yōu)化目標(biāo)，包括優(yōu)化收藏點(diǎn)贊、私信以及表單提交等等，為防止維護(hù)成本高并且會錯(cuò)過符合客戶表達(dá)目標(biāo)成本的流量，因此未采用傳統(tǒng)找會階段設(shè)置多個(gè)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，對齊精排廣告最終排序結(jié)果進(jìn)行召回。

從廣告主視角看，該方案讓客戶逼近全流量PV參競，讓智能出價(jià)有更大的空間優(yōu)選流量，提升廣告投放效果；從流量視角看，該方案提高了競價(jià)鏈路的順暢度，提升了流量分配效率。

如下圖所示，具體實(shí)現(xiàn)層面，召回階段根據(jù)廣告最終排序采用 LTR Pointwise 建模，將復(fù)雜的排序問題化簡為下發(fā)率（pSend）預(yù)估問題；模型設(shè)計(jì)采用經(jīng)典的雙塔結(jié)構(gòu)，在滿足召回性能要求的同時(shí)，優(yōu)化模型預(yù)估的準(zhǔn)確率。

雙塔召回說明

二、跨渠道全站投放智能關(guān)鍵詞定向策略

小紅書搜索結(jié)果頁面

與信息流推薦相反，搜索結(jié)果頁廣告是需要關(guān)鍵詞query做觸發(fā)的，廣告物料選擇關(guān)鍵詞對于搜索場景的結(jié)果非常重要。因此需要通過前置對于物料內(nèi)容的理解、用戶行為的分析，E&E優(yōu)選等技術(shù)來實(shí)現(xiàn)智能化圈詞的算法，幫助客戶對于自己的物料內(nèi)容進(jìn)行智能化圈選優(yōu)質(zhì)關(guān)鍵詞，保證廣告投放效果。

智能圈選算法實(shí)現(xiàn)

智能圈選關(guān)鍵詞的工作原理如上圖所示，采用比較經(jīng)典的“召回+優(yōu)選”兩段式架構(gòu)。

1. 召回階段主要是通過內(nèi)容理解+用戶行為建模的方式挖掘潛在關(guān)鍵詞。

• 內(nèi)容理解：通過對深度廣告內(nèi)容物料分析，利用“核心詞提取”、“語義理解”、“多模態(tài)表示學(xué)習(xí)”等技術(shù)，提升物料信息抽取的有效性，然后挖掘高精準(zhǔn)的關(guān)鍵詞。
• 用戶行為建模：充分利用平臺內(nèi)的用戶行為信息，借助圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的特征提取和關(guān)系推理能力，發(fā)現(xiàn)更具意圖擴(kuò)展性的關(guān)鍵詞。

2. 優(yōu)選階段主要目標(biāo)是從召回的關(guān)鍵詞中選擇效果更優(yōu)的關(guān)鍵詞，我們將其建模成 E&E（Exploit & Explore）問題：

保證所有候選關(guān)鍵詞都有概率被圈選，獲得線上反饋數(shù)據(jù)（query詞維度的點(diǎn)擊率CTR、廣告的轉(zhuǎn)化率CVR以及用戶對于筆記的曝光數(shù)等等），并根據(jù)投放反饋調(diào)整關(guān)鍵詞的圈選概率，以確保廣告投放的長期收益。

挑戰(zhàn)與難點(diǎn)：因?yàn)樾〖t書平臺豐富的廣告樣式（原生筆記、表單廣告以及商品卡片樣式）這個(gè)對于智能圈詞其實(shí)帶來了一定的挑戰(zhàn)與筆記樣式不同。

1. 一方面，是表單和商品卡樣式往往是簡單的圖文組合，能夠直接獲得的文字信息較少；
2. 另一方面，投放表單和商品卡廣告的客戶數(shù)量明顯少于筆記類客戶，廣告量少、有效日志少等數(shù)據(jù)稀疏性問題凸顯出來。

解決方案：

首先，利用 OCR、圖片分類等能力，充分挖掘圖片物料中的有效信息，并基于核心詞識別、查詢改寫等方式對 OCR 結(jié)果進(jìn)行擴(kuò)展，豐富廣告物料特征；

其次，在建模的優(yōu)化上，我們在語義模型中使用對比學(xué)習(xí)方法，并引入客戶歷史投放信息優(yōu)化訓(xùn)練集，將同客戶投放的不同類型物料認(rèn)定為相似物料，用于構(gòu)建正樣本，以此提升對表單和商品卡物料的建模能力；

最后，將“同客戶投放”以及“物料同現(xiàn)”關(guān)系納入圖模型的建模過程中，以解決歷史日志中表單和商品卡樣式廣告數(shù)據(jù)稀疏問題。

三、跨渠道全站投放策略總結(jié)

關(guān)于跨渠道投放策略，Arthur作為策略產(chǎn)品給一點(diǎn)個(gè)人的思考，其實(shí)是所有廣告平臺都在摸索的方向，廣告平臺瞄著“預(yù)算通、全域通”的方向不斷摸索，致力于讓廣告主表達(dá)營銷后托管平臺投放廣告的表現(xiàn)形式，這樣平臺對于流量的界定以及以及預(yù)算分配就有著充足的控制權(quán)力，在保證客戶效果的前提下也達(dá)成平臺流量收益最大化。

上一篇也提到了，全站投放絕對不僅僅停留在預(yù)算分配、智能出價(jià)以及關(guān)鍵詞和定向上，從全局視角下的歸因助攻、競拍機(jī)制、診斷機(jī)制策略都是需要逐步完善考慮到的，做到真正的全局最優(yōu)才是策略產(chǎn)品應(yīng)該設(shè)計(jì)考慮到的。