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Lookalike技術(shù):讓客戶量級的倍增的利器

DPVg_AI_era ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-06-08 17:54 ? 次閱讀
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近三成的廣告營銷預(yù)算會被浪費。

最近,樂天營銷(Rakuten Marketing)發(fā)布的一份全球廣告營銷報告顯示,營銷人員預(yù)計他們將有26%的營銷預(yù)算浪費在錯誤的渠道或策略上,75%的營銷人員會把廣告支出從一個平臺轉(zhuǎn)移到另一個平臺,以便取得更好的投放效果。

就中國市場而言,人口結(jié)構(gòu)的變化帶來消費升級,促進了消費者個性化和對品質(zhì)的追求,傳播媒介去中心化信息傳遞,在分散用戶的注意力的同時也增加了廣告主捕捉消費者的難度。

上述種種因素對AI時代的廣告營銷提出挑戰(zhàn)。

26%的營銷預(yù)算或被浪費,廣告主精準(zhǔn)捕捉80后消費主力人群難度增大

樂天營銷的這份報告顯示,到2021年,全球廣告支出增長預(yù)計將達到7574.4億美元。不過,2018年的營銷支出浪費依然突出。

這份報告詳細介紹了來自美國、英國、法國、德國和亞太地區(qū)的1000多位營銷人員的意見,根據(jù)調(diào)查,營銷人員估計他們將26%的營銷預(yù)算浪費在錯誤的渠道或策略上。

盡管認為存在巨大浪費,但為了達到更好的營銷效果,仍有75%的營銷人員會把廣告支出從一個平臺轉(zhuǎn)移到另一個平臺,并且只有36%選擇了更好的效果跟蹤。

營銷預(yù)算浪費的情況在亞太地區(qū)也普遍存在,而中國特殊的情況也讓廣告營銷變得更加困難。

首先是人口結(jié)構(gòu)的變化帶來的消費變化。老齡化加速與10后消費崛起同時到來,讓80后-90后成為前兩者的主要買單群體,而這部分消費主力同時又追求個性化表達和品質(zhì)消費,對廣告的針對性及創(chuàng)意提出要求。

其次是傳播媒介的變化。在移動互聯(lián)網(wǎng)時代,媒體的傳播形式已經(jīng)從中心化的單向信息傳遞過渡到社交媒體的雙向信息傳遞,現(xiàn)在在社群影響下,進入去中心化的社交媒體2.0時代。傳播介質(zhì)的變化要求廣告營銷更加注重社交化。

在營銷預(yù)算浪費和消費結(jié)構(gòu)變化的大背景下,廣告主精確捕捉消費者的難度大大增加。

Lookalike技術(shù):讓客戶量級的倍增的利器

Lookalike技術(shù)基于種子用戶畫像和社交關(guān)系鏈尋找相似的受眾,即在大量用戶群中選擇一組特定的種子(即有轉(zhuǎn)化行為的)受眾,包括但不局限于點擊、下載、安裝、激活,然后根據(jù)實際需求,篩選、識別、拓展更多相似受眾,進一步引發(fā)更大客戶量級的倍增。

Lookalike技術(shù)具有3大優(yōu)勢:

相比顯式用戶定向標(biāo)簽(如人口學(xué),興趣,行為等)需要大量廣告主人工參與試錯,隱式 Lookalike幾乎不需要廣告主參與。部分平臺只需要廣告主上傳具有特定目標(biāo)(如曾經(jīng)有過購買行為的)的種子用戶的ID或設(shè)備ID。

雖然目前廣告系統(tǒng)都提供了豐富定向接口:人口學(xué)、LBS/地域、興趣,行為,再營銷等等,但是依然很難滿足很多廣告主的個性化需求。如果要為每個廣告主定制化標(biāo)簽,不僅周期長、成本高,而且很難通用。Lookalike會對種子人群各個維度的特征(人口基礎(chǔ)屬性、社交屬性、行為屬性等)進行全方位分析。

高潛力用戶難尋、精準(zhǔn)與規(guī)模之間難取平衡點是廣告主所面臨的兩個主要難題,核心仍在于對大規(guī)模潛在用戶的有效觸及。效果和規(guī)模之間達成“帕累托最優(yōu)”(最理想狀態(tài))顯得相對棘手——隨著流量數(shù)量的增大,人群的聚焦性也必然逐步降低,尋找目標(biāo)人群的難度加大,致使非目標(biāo)人群的比例也隨著流量的增加而增加。而Lookalike技術(shù)通過大數(shù)據(jù)分析和復(fù)雜模型學(xué)習(xí)歸納高質(zhì)量人群的人口特征,然后在更大的流量范圍內(nèi)找具有類似人口特征的人。

Lookalike技術(shù)成今年騰訊廣告算法大賽主題,探索更多新算法和應(yīng)用

騰訊社交廣告早在 2013 年開始調(diào)研探索 Lookalike 技術(shù),設(shè)計基于種子用戶畫像和關(guān)系鏈尋找相似人群,即根據(jù)種子人群的共有屬性進行自動化擴展,以擴大潛在用戶覆蓋面,取得了不錯的廣告效果。

新智元統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),從2017年Q1開始,社交及其他廣告收入同比增長率均保持在60%以上,而2018年Q1的增長率創(chuàng)下5個季度的最高水平(收入環(huán)比下降主要是因為第一季的淡季影響),這背后與Lookalike技術(shù)的應(yīng)用密不可分。

雖然lookalike在廣告行業(yè)中應(yīng)用普遍,擴展效果總體上很好,但不同機器學(xué)習(xí)模型或不同的輸入數(shù)據(jù)所帶來的擴展結(jié)果依然有顯著的差異。因此在商業(yè)應(yīng)用的時就需要一個逐步探索擴展的過程,而不是一次性擴展大量人群。在廣告投放上這種需求更加迫切,如果擴展人群數(shù)過多必然導(dǎo)致精準(zhǔn)性差,反之則會影響廣告的曝光展示量。如果能夠結(jié)合擴展的效果動態(tài)的調(diào)整擴展人群數(shù),則提供了一個很好的擴展節(jié)奏。

這也是騰訊廣告算法大賽將Lookalike技術(shù)作為今年的主題的原因。

騰訊廣告算法大賽主辦方將提供相似人群拓展產(chǎn)品中的模擬真實商業(yè)環(huán)境的數(shù)據(jù)包作為比賽數(shù)據(jù),遴選優(yōu)秀的Lookalike算法和技術(shù)英才。為了收集更多、更好的創(chuàng)意算法,本屆廣告算法大賽擴大了參與范圍,面向全社會開放報名,非騰訊及賽題相關(guān)的高等院校、科研單位、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)等算法精英均可報名參賽。

同時,本屆騰訊廣告算法大賽還設(shè)置了價值豐厚的大獎,最高獎勵30萬獎金,復(fù)賽前20名可獲得騰訊社交廣告校園招聘免筆試綠色通道,開啟騰訊職業(yè)之旅。

為了打造一個更輕松、專業(yè)的比賽環(huán)境,本次廣告算法大賽增設(shè)獨有的技術(shù)指導(dǎo)與交流環(huán)節(jié),邀請首屆獲獎團隊與本屆參賽選手近距離交流,為選手們傳授比賽心得和算法干貨。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴

原文標(biāo)題:從億萬人中找到你!Lookalike算法教你用深度學(xué)習(xí)挖掘高相似度人群

文章出處:【微信號:AI_era,微信公眾號:新智元】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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