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互联网女皇报告披露在线广告份王菲谢霆锋激吻照片额增益四大因素,快手已经拿到了一张王牌

来源:坐看新闻网 编辑:坐看新闻网 时间:2019-06-14

互联网女皇报告披露在线广告份额增益四大因素,快手已经拿到了一张王牌

推荐 2019-06-14 13:07:19

摘要:近日,互联网女皇的报告提出推动在线广告份额增益的四大因素。哪一个是最重要的?快手商业化又是如何与趋势同步、甚至引领潮流的呢?

近日,被誉为“互联网女皇”的玛丽·米克尔(Mary Meeker)发布了2019年《互联网趋势报告》(下称“报告”)。这个从1995年起发布的年度报告一直延续至今,业内奉之为互联网趋势的风向标。

在报告中,“女皇”对于过去一年在线广告的评价是“稳固,但增速放缓”。值得注意的是,报告提出在线广告份额增益的四个驱动因素:受众定向、创意素材、电商生态和内容强相关。

推动广告份额增益的四个因素

与其他三个因素相比,基于机器学习的新型创意制作的想象空间更加巨大,一方面因为技术的进步给创意素材带来更多的全新玩法,另一番方面,机器学习的大规模普及也让创意素材在实践中可以不停地被验证,从而激发更酷的创意产生,提升整个广告内容生态的品质。

事实上,机器学习和AI已经在快手等短视频平台的商业化业务中应用许久。最简单的案例是快手广告平台的素材制作。在快手上,我们看到的视频封面通常由底图、样式和文案三个元素组成。而借助创意个性化功能,最优的广告封面将被自动生成。

快手营销平台:素材制作

2018年底,快手FeDA智能决策实验室在西雅图设立,机器学习算法专家、美国罗切斯特大学助理教授刘霁担任实验室负责人。不仅在商业化的推荐系统和广告竞价系统中,还是在手机端模型的全局优化和压缩上,刘霁和FeDA实验室为快手带来了显著的技术增量。

为了更好地挖掘海量用户和实时数据的核心价值,模型训练效率成为至关重要的一环。对此,FeDA实验室推出了名为"Persia"的基于GPU的广告推荐训练系统,将单机训练速度提升640倍。

快手平台所有的模型最终都要在手机端上运行。既要保证精度,又要保证模型足够小,听起来像是两难的选择。对于快手而言,如何让使用性能有限的“千元机”的老铁们,也能享受到美颜、瘦脸、魔法表情等特效?刘霁带领FeDA在AI模型压缩领域中开展研究,坚持端到端的整体优化,从提高训练效率和建设基础能力等方面做出开创性的贡献。

至于另外三个要素,报告提到Facebook为广告主提供受众分析(audience insights)服务,可以查看年龄、性别、职业、教育程度、收入和感情状况等人口统计学细分数据。这种精准定向帮助Facebook的广告收入在一年内超过所有美国报纸的总和。

就电商而言,报告举了Pinterest——“图片版推特”的例子。2018年10月,随着产品图钉(product pins)和购物推荐上线,Pinterest完成电商生态“基础设施”的搭建,并且发力打造个性化和可视化购物体验,推出一系列基于机器学习和可视化搜索的功能,以匹配用户偏好。

Twitter的推广(promoted tweets)则在内容上更贴近原生信息流。这项堪称信息流广告鼻祖的功能诞生于9年前,加之后来推出的promoted trends和promoted accounts多种形式,内容相关的广告不仅体现在推特的搜索结果里,也出现在用户主页的时间线中。受益于内容相关性和其背后的算法优化(以及视频化),Twitter广告的CTR在2019年Q1的增长高达27%。

无论是Facebook的受众分析、Pinterest的电商生态还是Twitter的推广,在行业内都并非独门绝技。一个很简单的例子,如果你在快手上经常刷游戏类和美食类的视频,那么召回模型就会预测你对这两类广告的接受程度较高。接下来,模型根据点击率预估、转化率预估,并综合考虑用户喜好、广告主成本等多指标,对所有满足条件的广告进行排序,从而做出最优选择。

要知道,快手在理解用户上,兼顾了受众定向和内容相关性两个驱动因素。一是对点击、点赞、评论、关注、分享等行为建模,直接理解用户兴趣。二是将行为与内容(比如用户偏爱风景视频还是搞笑段子)放到一起建模,并且理解用户。快手商业化使用Online Embedding Learning(在线嵌入学习)+DNN(深度神经网络)的模型,不仅可以做到实时更新,也会有效减轻线上预测压力。

短视频带来增量时长

伴随商用5G时代即将到来,全新沉浸式和交互式的技术或许将在质变层面提升在线广告体验。

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