編輯導(dǎo)讀：首屏廣告、信息流廣告、彈窗廣告等等，消費(fèi)者們每天都在接觸各種各樣的廣告。那么，哪些渠道的廣告數(shù)據(jù)最好呢？這就需要搭建一個(gè)智能投放系統(tǒng)。本文作者對此進(jìn)行了分析，與你分享。

對于投放系統(tǒng)，大家應(yīng)該都不是特別陌生，或者說如果你沒做過投放系統(tǒng)設(shè)計(jì)，肯定也接觸過生活中遇到的廣告、手機(jī)app電商里的首屏內(nèi)容這些，其實(shí)都屬于投放的范疇。

最近半年一直在負(fù)責(zé)投放相關(guān)的產(chǎn)品規(guī)劃，leader一直叮囑要起個(gè)好名字，不太擅長起名，費(fèi)腦筋，姑且稱為全鏈路智能投放V1.0版本（其實(shí)我做的不是投放，只是部分內(nèi)容和邏輯和投放類似，如果僅僅定位為投放，那只是個(gè)工具，PM的價(jià)值就可有可無了）。

傳統(tǒng)的投放系統(tǒng)，有很重要的三個(gè)因素：人、貨、場。

在什么時(shí)間什么地方（場），將什么東西（貨），投放給什么樣的人（人）。這是屬于經(jīng)典的人貨場匹配的問題，但這樣一個(gè)典型匹配問題，有典型的幾個(gè)弊端：

• 無法得知自己投放的人群是否合適？（人群精準(zhǔn)度問題）
• 無法有足夠多的貨物進(jìn)行推銷（貨品豐富度問題，電商領(lǐng)域一般稱為SKU）
• 無論效果如何，都無法知道下一次應(yīng)該做什么（調(diào)優(yōu)問題）

所以，全鏈路智能最優(yōu)投放是如何解決和構(gòu)建的呢？

一、全鏈路優(yōu)投思路

1.1 基礎(chǔ)概念

其實(shí)全鏈路最優(yōu)的概念，大概十年前傳統(tǒng)運(yùn)營商就已經(jīng)提出這個(gè)概念了，傳統(tǒng)運(yùn)營商在短信影響、彩信推送等方面已經(jīng)不斷摸索且提出該概念，所以直到今天，對于投放而言，基本上屬于一個(gè)已經(jīng)被透的系統(tǒng)設(shè)計(jì)，類似于電商的訂單系統(tǒng)、物流系統(tǒng)一樣。

我這里僅僅是結(jié)合自己真實(shí)的實(shí)踐，從相對完整的角度，給大家呈現(xiàn)大全鏈路最優(yōu)的產(chǎn)品思路，拋磚引玉，望共勉。

1.2 核心優(yōu)勢

全鏈路最優(yōu)，從概念上其實(shí)也可以看出，智能投放引擎的本質(zhì)是講傳統(tǒng)的投放系統(tǒng)劃分為生產(chǎn)、觸達(dá)、調(diào)優(yōu)、追蹤四個(gè)環(huán)節(jié)，并且在每個(gè)環(huán)節(jié)追求效益最大化，從而達(dá)到結(jié)果最優(yōu)化。

二、核心規(guī)劃

2.1 智能生產(chǎn)

主要解決貨品豐富度問題。

傳統(tǒng)的投放，依賴運(yùn)營或業(yè)務(wù)手動(dòng)不斷完善補(bǔ)充貨品，包括SKU類目、廣告文案、策略效果、展示UI，智能生產(chǎn)的目的就是從智能的角度提升豐富度，這里注意細(xì)節(jié)，該環(huán)節(jié)包括了人群。

智能人群典型的處理方式包括三種：

• 標(biāo)簽推薦：根據(jù)既往數(shù)據(jù)，推薦用戶特征或用戶標(biāo)簽，根據(jù)標(biāo)簽可以定向推送
• LooKalike：人群推薦，即根據(jù)已有的種子人群，可以推薦符合該特征和屬性的人群，從而擴(kuò)大曝光量，擴(kuò)大數(shù)據(jù)底盤量
• 人群優(yōu)選：對于已經(jīng)圈定的人群，進(jìn)行智能化的優(yōu)選，屬于人群精簡的范疇，選出更加精準(zhǔn)的人群

智能創(chuàng)意主要解決表現(xiàn)層豐富度問題：

對于包含文案的貨品，根據(jù)貨品屬性、標(biāo)簽智能化的輔助生產(chǎn)多樣性文案，或者根據(jù)關(guān)鍵詞生產(chǎn)系列文案。典型場景如廣告投放、游戲彈框投放等。

產(chǎn)品設(shè)計(jì)：

圖示：產(chǎn)品草圖僅供思路參考

2.2 智能觸達(dá)

主要解決如何智能投放問題。

傳統(tǒng)的投放一般手動(dòng)投放，設(shè)定好投放周期、時(shí)間、投放頻次等，但是過于生硬，不具備匹配最佳的思維。所以主要有以下兩點(diǎn)：

2.2.1 策略包機(jī)制

策略包機(jī)制主要是由于不同策略投放場景和相關(guān)規(guī)則不同，需要查看各個(gè)策略的投放效果，以此來判斷是否要下線、推全、更改文案等等，但是即使更改完畢后，也不完全確定調(diào)整后的效果，相對滯后。

2.2.2 智能場景

主要是從智控的角度控制投放的頻次、貨品優(yōu)先級、貨品投放邏輯，主要有以下幾點(diǎn)：

• 確定貨品大類的優(yōu)先級，然后在優(yōu)先級的底線和天花板之間，有算法依據(jù)業(yè)務(wù)用戶的標(biāo)簽決策優(yōu)先級
• 設(shè)定最不可忍受頻次，然后依據(jù)用戶歷史數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)KPI，由算法決策最佳投放頻次
• 多個(gè)文案，效果達(dá)到AB閾值后，由智能引擎自動(dòng)進(jìn)行效果推全/下線

2.3 智能調(diào)優(yōu)

智能調(diào)優(yōu)解決手動(dòng)分析數(shù)據(jù)、手動(dòng)決策優(yōu)化方向的問題，目前有如下兩點(diǎn)：

2.3.1 特征自調(diào)優(yōu)

用戶標(biāo)簽、用戶特征本身精準(zhǔn)度的優(yōu)化，包括離線優(yōu)化（T-1優(yōu)化）、在線優(yōu)化（T+0優(yōu)化），通過不斷提升具體標(biāo)簽的準(zhǔn)確度，來提升多個(gè)特征組合后的人群的精準(zhǔn)度

2.3.2 人群自調(diào)優(yōu)

對于已經(jīng)投放的人群，線上自動(dòng)根據(jù)時(shí)間、行情、用戶屬性以及貨品屬性的變更，自動(dòng)調(diào)整人群的范圍，不斷的動(dòng)態(tài)圈人，以此實(shí)現(xiàn)人群自調(diào)優(yōu)。

圖示：通過對不同特征進(jìn)行線上自調(diào)優(yōu)后觀察數(shù)據(jù)效果示意

三、數(shù)據(jù)評價(jià)體系

一般情況下，數(shù)據(jù)評價(jià)體系分為：數(shù)據(jù)展示、數(shù)據(jù)歸因、數(shù)據(jù)洞察。

本次先將數(shù)據(jù)展示，也即評價(jià)體系最基礎(chǔ)的模塊（后兩個(gè)模塊不是不會(huì)，是當(dāng)前業(yè)務(wù)還未做完，等完成繼續(xù)更新出來）

通過SQL查詢數(shù)據(jù)庫不是不行，但是我覺得大部分PM應(yīng)該深知其痛……對于運(yùn)營/業(yè)務(wù)并不友好，所以搭建一個(gè)簡易的數(shù)據(jù)報(bào)表以及AB報(bào)表將會(huì)極大的提高業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)判斷能力。

數(shù)據(jù)報(bào)表不過于贅述，因?yàn)椴煌瑯I(yè)務(wù)其數(shù)據(jù)依據(jù)分析目的不同，展示邏輯也不相同，可以一定程度上參考下易觀、神策。這里簡單的呈現(xiàn)下AB模塊的交互稿示意。

圖示：AB數(shù)據(jù)的簡易產(chǎn)品設(shè)計(jì)，僅供思路參考（已遮蓋關(guān)鍵數(shù)據(jù)）

對于智能觸達(dá)系統(tǒng)，我還在不斷的探索，所以將階段性的全鏈路最優(yōu)的思路分享共勉，僅僅對于投放來說，全鏈路最優(yōu)是沒問題的，但是對于智能觸達(dá)的系統(tǒng)構(gòu)建來說，這僅僅是擯棄了手動(dòng)投放的第一步，所以后續(xù)如果有更好的方案進(jìn)展，我會(huì)不斷續(xù)更，希望對大家有用。

作者：楠神，公眾號：音波楠神，不制造焦慮感，不生產(chǎn)垃圾文的公共號，歡迎你來嘮嘮

本文由 @楠神 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)作者許可，禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自?Unsplash，基于 CC0 協(xié)議