好的廣告優(yōu)化師，就像是個老司機，能把廣告投放引擎這輛車開得得心應(yīng)手，多快好省地達成商業(yè)目標。不過，隨著數(shù)據(jù)利用愈發(fā)深入，廣告產(chǎn)品愈發(fā)復(fù)雜，車上的儀表盤也越來越多，想把車開好也就越來越難了。
于是，廣告平臺開始刪繁就簡，提供類似“自動駕駛”的產(chǎn)品體驗，這稱為“智能投放”。跟自動駕駛一樣，這事兒的難度也相當大：如果沒有雄厚的數(shù)據(jù)沉淀、強大的算法能力，各種自動優(yōu)化的美好構(gòu)想都只能是無米之炊。
我一直想找個實際案例，介紹一下這方面的產(chǎn)品進展。正好，前兩天遇上在騰訊做廣告產(chǎn)品的老同事，跟他聊了聊才發(fā)現(xiàn)，智能投放已經(jīng)有了不少落地產(chǎn)品。下面，我們就從一個客戶的角度來看看，這些產(chǎn)品都能做什么。
一個廣告優(yōu)化的老司機，平時都做些什么呢？核心是如下三項工作：一、做創(chuàng)意，這是出發(fā)前把油箱加滿；二、選人群，這是根據(jù)目標確定路線；三、調(diào)出價，這是不斷根據(jù)路面情況調(diào)整方向和速度。目前來看，拋開優(yōu)化師全自動投廣告，就像是無需司機任何輔助的L5級自動駕駛一樣，離我們還有點遠。比較合理的目標，是在那些有充分數(shù)據(jù)支撐的環(huán)節(jié)，把優(yōu)化師從重復(fù)枯燥的工作中解放出來，從而專注于更加有創(chuàng)造力的部分。
騰訊的廣告產(chǎn)品，著眼于把這整個過程都盡可能智能化。像下圖示意的那樣，這一產(chǎn)品體系除了上面提到的幾個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，還包括實驗、衡量和診斷這些貫穿投放路徑追蹤的智能化，這些我們以后有機會再討論。
下面，我們就按圖索驥，從廣告優(yōu)化的幾個核心環(huán)節(jié)來看看，騰訊的“智能投放”產(chǎn)品體系，是怎樣提高工作效率，提升優(yōu)化效果的。
程序化組合出好的創(chuàng)意
準備創(chuàng)意這一步，看起來很難被自動化。不過，有一個痛點，機器還是能幫上很大忙的：哪個廣告創(chuàng)意最能夠打動受眾？比如，你想了三條廣告語，做了三幅大圖，拍了三段視頻，這些元素搭配起來，就有二十七種組合。要在其中找到最好的，工作量大且頭緒繁多，手工實現(xiàn)相當困難。
騰訊廣告的“動態(tài)創(chuàng)意(Dynamic Creative, DC)”就是針對這個環(huán)節(jié)的智能化產(chǎn)品。這一功能大家并不陌生：你提供了元素，系統(tǒng)會自動生成各種組合。不過，此產(chǎn)品的輸出，并不像我們通常理解的那樣，通過A/B測試從27種組合里選出最好的一個，而是將它們?nèi)加糜诰€上，根據(jù)數(shù)據(jù)為不同人群自動分配一個效果最好的創(chuàng)意。
分期樂使用“動態(tài)創(chuàng)意”投放，優(yōu)化廣告投放效果
也就是說，只要你上傳了基礎(chǔ)素材，創(chuàng)意環(huán)節(jié)就什么也不用做了，甚至連看報表挑素材都用不著！對優(yōu)化師而言，這項功能可以把他們從繁重低效的創(chuàng)意制作和篩選工作中解放出來。
“智能創(chuàng)意”覆蓋創(chuàng)意生成到投放的全鏈條環(huán)節(jié)
每個客戶的投放預(yù)算有限，組合出的創(chuàng)意又很多，這個功能要想有實用價值，關(guān)鍵驅(qū)動力是對用戶群體的畫像洞察能力：不了解某個目標人群的共同特質(zhì)和偏好，得到的實驗結(jié)果往往會缺乏推廣性，實用價值也就大打折扣，而目前騰訊廣告的動態(tài)創(chuàng)意就能幫助解決這個問題。
智能選擇合適的人群
做完了創(chuàng)意，就要選擇投放的人群了。如今的廣告平臺，都提供了大量的標簽。其實，對缺乏數(shù)據(jù)的廣告平臺而言，就算標簽數(shù)量再多，也不過是半吊子練家子擺出的十八般兵器，根本沒什么用處。
對騰訊這樣數(shù)據(jù)基礎(chǔ)雄厚的廣告平臺來說，標簽當然是有價值的，可是，大量的標簽又讓客戶選擇起來十分困難。這就好比讓你在錯綜復(fù)雜的上海地圖上，找到一條去某地最快的路，如果你沒去過目的地，或者路況太復(fù)雜，人為抉擇的難度不小。按我有把握的人群選吧，量起不來；想要快速上量吧，又不知道應(yīng)該擴展哪些人群。
然而，標簽多并不一定等于難投！對效果廣告來說，標簽不過是用于估計eCPM的特征。既然地圖這么復(fù)雜了，何不由引擎選擇路線，打造自動選擇人群的產(chǎn)品體驗?zāi)兀匡@然，在數(shù)據(jù)的支持下，這是完全有可能的。
騰訊廣告的產(chǎn)品在這方面邁出了重要一步。它的“智能定向”環(huán)節(jié)，提供了兩種方式，幫客戶選擇合適的人群：
一、自動擴量。這適合于那些對自己核心受眾比較明確，希望進一步拓寬定向拿更多量的客戶。比如，我知道產(chǎn)品受游戲愛好者的歡迎，那么你可以先選擇此人群，系統(tǒng)會自動突破原有定向，擴展到更廣泛但效果類似的人群上。如果你給不出“游戲愛好者”這么明確的描述，但是手里有一批老客戶，也可以將其上傳到系統(tǒng)中，使用自定義人群搭配自動擴量來使用。自動擴量和大家所熟知的相似人群拓展（lookalike）底層技術(shù)比較類似，只不過從產(chǎn)品升級的層面來看，lookalike是一個由客戶根據(jù)所指定的種子人群和擴展量級生成的人群包，而自動擴量可以更智能地從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征，在廣告的全生命周期內(nèi)動態(tài)地突破原有定向，結(jié)合投放目標調(diào)整定向人群的量級和質(zhì)量。
二、系統(tǒng)優(yōu)選。也有些產(chǎn)品，如快消商品，男女老少其實都可以是目標人群，在定向的時候其實并不好選標簽。因此與其亂試一通，不如完全交給系統(tǒng)來自動選擇。有客戶會有疑問：我自己都無法給目標受眾一個明確的人群定義，系統(tǒng)是怎么決策的呢？其實，系統(tǒng)會對你的產(chǎn)品進行品類和語義分析，也就可以借用相關(guān)歷史數(shù)據(jù)冷啟動，再根據(jù)實測數(shù)據(jù)逐漸調(diào)整。這可以類比于一個成熟的自動駕駛系統(tǒng)，由于積累了大量地圖數(shù)據(jù)，只要給個目的地，找到一條合理的路線并不難。
對于智能定向，個人建議的使用方法是：對自己核心受眾有把握的廣告主，可以搭配使用核心受眾+自動擴量進行投放；而對沒有相關(guān)積累也沒有定向選擇經(jīng)驗的廣告主，可以直接使用系統(tǒng)優(yōu)選來投放。這樣一來，“選擇合適的人群”這個過程，在廣告優(yōu)化過程中就基本自動化了。
對于具備數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀的廣告平臺來說，這顯然是合理的發(fā)展趨勢。你管我練過什么兵刃拳腳呢，我能把你揍趴下不就得了？
瞄準效果自動出價
創(chuàng)意和受眾都確定了，剩下的核心工作就是出價了。對多數(shù)客戶而言，曝光或點擊都不是最終目標，因此在CPM、CPC結(jié)算時，客戶要估計轉(zhuǎn)化率并不斷調(diào)整出價，以追求合理的起量和轉(zhuǎn)化ROI的平衡。
這個過程又麻煩又沒譜。如果廣告平臺能夠自動幫客戶優(yōu)化轉(zhuǎn)化單價，顯然可以大大降低運營成本。
以此為目標，產(chǎn)生了oCPX的出價模式，它的思路是把結(jié)算和優(yōu)化分開：比如，按CPM結(jié)算，但目標是優(yōu)化客戶的轉(zhuǎn)化。理想情況下，客戶定好轉(zhuǎn)化單價，其他事情交給平臺就行了。在騰訊廣告智能投放的產(chǎn)品體系中，這屬于“智能出價”的oCPA。
oCPA工作原理，滿足廣告主設(shè)定的優(yōu)化目標
問題可沒這么簡單，因為優(yōu)化轉(zhuǎn)化并不簡單。拿游戲客戶來說，把激活當轉(zhuǎn)化，跟最終的充值目標有距離；把充值當轉(zhuǎn)化，數(shù)據(jù)又太過稀疏，以至無法有效建模。于是，為了模擬人工投放過程中，“控制激活成本優(yōu)化充值”這樣的操作，騰訊廣告引入了“雙出價”這種新模式。
從用戶漏斗來看，可以把轉(zhuǎn)化分成淺層和深層目標。如果把漏斗上的行為盡量多地上傳，客戶就可以同時選擇一個淺層目標（比如激活）和一個深層目標（比如充值)，并給出這兩者的期望出價成本，這就叫雙目標出價。
全鏈路轉(zhuǎn)化模型
在不同場景下，雙出價又分為“雙目標”和“兩階段”兩種模式：
一、雙目標出價。有些客戶，對淺層深層兩個目標的成本都很關(guān)注。這種情況下，系統(tǒng)努力的方向是讓兩個目標成本都能達成。當然，安全是安全了，可是由于多了個約束，廣告起量的難度也會增加。
二、兩階段出價。有些客戶，在意的是主要是深層轉(zhuǎn)化比（比如付費）?？墒巧蟻砭蛢?yōu)化深層目標，數(shù)據(jù)又太稀疏。于是，可以讓系統(tǒng)在初期先優(yōu)化淺層目標（比如激活)以控制買量成本，在深層目標積累到一定數(shù)量以后，再切換優(yōu)化目標，這就是兩階段出價。
無論是雙目標還是兩階段，客戶都要設(shè)定兩個轉(zhuǎn)化的目標價格。在兩階段模式下，系統(tǒng)在積累了10個深度轉(zhuǎn)化后，會自動進入階段二。
智能出價的重要挑戰(zhàn)在于：轉(zhuǎn)化量要到一定規(guī)模，優(yōu)化才比較靠譜。對此，有個巧妙的產(chǎn)品辦法。以電商為例，如果所有客戶的購買流程都一致，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化程度高，一致性也比較強，這大大有利于系統(tǒng)的統(tǒng)一建模。因此，騰訊廣告為若干主要行業(yè)，都制作了統(tǒng)一的落地頁模板。建議投oCPX的客戶，盡量采用官方提供的落地頁模板，這樣優(yōu)化的效果會比較好。
也有人懷疑，機器真的比優(yōu)化師靠譜么？其實，如果初期數(shù)據(jù)不足，好的優(yōu)化師可能有些優(yōu)勢；不過隨著轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)的積累，機器的優(yōu)勢就體現(xiàn)出來了：它可以漸漸準確地算出各種細分人群的轉(zhuǎn)化率，然后對不同人群有針對性地調(diào)整出價，顯然這一點是人類望塵莫及的。所以，歸根結(jié)底，oCPX模式有多大用，還是要看系統(tǒng)數(shù)據(jù)的建模能力。
對于廣告投放主流程上的各環(huán)節(jié)，如果對上述產(chǎn)品運用自如，自動化程度就已經(jīng)相當高了。而對于線上實驗、評估效果、診斷問題這些投放效果的追蹤環(huán)節(jié)，騰訊廣告也提供了很有新意的智能化產(chǎn)品，我們以后有機會再撰文介紹。
說到這里您可能有體會，不論智能投放的產(chǎn)品設(shè)計如何精巧，要想真正幫助優(yōu)化師，有兩個重要的前提條件：
1. 以完善的數(shù)據(jù)體系和強大的建模能力為支撐。巧婦難為無米之炊，如果對目標人群的了解不是足夠深入細致，自動化的效果還不如優(yōu)化師的經(jīng)驗，也就不可能推廣。在中國，有這樣數(shù)據(jù)能力的平臺，其實是鳳毛麟角的。而多數(shù)市面上吹上天的智能營銷產(chǎn)品，都是面向廣告主的一張大餅罷了。
2. 有服務(wù)大量效果客戶的運營實踐。說歸說，練歸練，你得實際接過一萬小時的客，才好意思說自己是模范服務(wù)工作者。如果天天拿幾個買曝光的品牌客戶當做案例，那還用得著什么智能投放？
就騰訊廣告的產(chǎn)品方向來看，廣告平臺越來越像一部能在高速公路上自動巡航的車子，您只要認準目標，處理一些意外情況就好了，手忙腳亂的掛擋加油操作會越來越少。而作為“萬物的尺度”的人類，就可以從繁瑣低效的重復(fù)勞動中解放出來，集中精力關(guān)注策略和創(chuàng)意等機器無法取代的創(chuàng)造性工作了。
