互联网商业化中广告策略到底有哪些(二):广告多样性策略

流量媒体的策略目的非常的清晰和明确,就是要在尽量减少对产品指标比如DAU,留存或者活跃时长的影响情况下,优雅的提升收入。流量策略很多都是因为用户体验的限制而设定的,相关的策略非常的多。

互联网商业化中广告策略到底有哪些(二):广告多样性策略

今天我们首先来说下广告的多样性策略。

多样性的策略有两个主要目的,一是维持广告生态的平衡,让更多行业的广告有机会曝光展示,否则过渡依赖某个一个行业容易引发单点隐患。广告平台侧对新广告的扶持其实也是为了行业多样性的一种实现方式。二是为了保护产品的用户体验。相同的素材或者相似的素材如果连续的出现,有部分的用户对此比较敏感,需要进行一定策略的控制。

广告的多样性,也有一种叫法是新鲜度,源于推荐系统的一个评估指标“多样性”,目的是提高用户对所推荐内容的满意度和广度,有效减轻过度拟合导致推荐越来越窄的问题。推荐多样性(diversity)衡量单个推荐列表中物品之间的差异程度,通过计算在同一个推荐 list 中两两 Item 之间的相似度的平均值来进行衡量。说人话,就是推荐给用户的东西不要老是相同或者相似的,要有点新鲜感。

有些用户反馈连续或者在短时间内在间隔很少的情况下,重复看到同一个广告或者相似的广告会感觉不舒服。所以需要就某部分用户对相同的广告曝光做一个曝光频率的控制,使得广告的曝光素材和类别更加多样,这个就是广告的多样性。

在推荐算法中,多样性是一个考核的目标指标。与推荐不同的是,广告的多样性不是一个显性指标,大部分情况下主要是为了兼顾某部分敏感用户而设定的广告能否重复曝光的一些规则策略或者算法。

广告平台,则是希望能给高价值的广告多次曝光的机会。广告平台是按预估ECPM价值排序下发广告的,由于某些广告主,比如游戏或者金融行业,出价非常的高,即使是经过多次曝光点击率CTR或者转化率CVR有所衰减,但是其广告的ECPM还是比其他的广告要高,这个时候广告平台还是希望可以吐出高价值的广告。

若一个产品对重复出现广告没有太多的顾虑,希望尽量的最大化商业价值,那么就可以设置非常宽松的广告新鲜度,在算法模型考虑同一个用户多次曝光后CTR和CVR衰减的情况下,让高价值的广告优先出。

比如针对相同的一个用户,第一次的曝光机会给了渣渣辉传奇,其预估出价是300块,第二次请求来了,模型预估渣渣辉传奇CTR和CVR都有所下降,预估的ECPM是200块,但依然是最高的,从广告平台的角度来看,广告还是可以继续出的。

广告收益的最大化原则是,尽量的减少人工干预,将广告价值预估作准,以广告的价值排序进行广告的填充和下发。

但,有一部分的用户确实会比较反感一直重复出现相同的广告。那么针对这种情况,负反馈是一种数据来源,另外就是广告的一些其他行为,比如针对视频信息流的快滑率数据可以帮助我们更好的识别出对重复广告比较敏感的用户。这个时候可以有多个逻辑来处理这里的广告策略。

一、强制确定某个时间间隔的多样性(新鲜度)策略,比如针对相同广告ID,相同的广告主、相同商品信息等强制规定N个小时重复出现的间隔。显然,在讲究个性化的计算广告里,这样的一刀切的策略实现简单,可以解决问题,但效率不是最优的。

二、仅对于针对进行了广告负反馈的用户进行处理,凡是有广告负反馈的用户,首先得一段时间内不出广告,同时针对不同的广告ID,广告主,广告类别,广告行业进行相应的屏蔽处理。其他用户,则变现效率优先,按照相对宽松的多样性进行处理。

这种处理方式,需要做好随时被挑战的心理准备,因为很多人时不时会刷到连续一样的广告。若有可能,进行相应的实验,能验证广告多样性放宽到什么程度对产品指标是有影响的,做好实验数据的同步和分析,这样能更好的答复挑战的同学。我们其实也看到很多产品广告的多样性或者说新鲜度是很宽松的,比如某信息流产品,在同一时间点,不仅在主feeds连续出现相同的广告,点进去文章正文里,也出现相同的广告,这种情况,作为当事人的我其实并没有特别的反感。

互联网商业化中广告策略到底有哪些(二):广告多样性策略

三、通过模型或者规则,将对重复广告敏感的用户揪出来进行人群分层策略,比如说,以前有过负反馈“重复广告”的用户、遇到相同广告视频快滑率增加的用户、直接在产品反馈说广告重复的用户等等,获取到原始用户特征并进行一定程度的look a like或者让模型根据上述的相关行为进行学习找出对重复广告敏感的用户,广告的多样性要更加严格,而普通用户则设置相对宽松的广告多样性。这样既能保证部分用户的体验更优,同时广告收益也能最大化。

四、还有一种策略,即使是重复广告敏感的用户,也可能适当放宽,比如对素材质量优质广告、格调比较高的品牌广告,即使是高端用户觉得看到品牌广告依然会赏心悦目。对于美的追求,其实大家都是一致的,碰到惊为天人的美女有时还恨不得多看几眼呢!那么,对竞价广告中找出素材质量高的,制作精良,格调高同时价格也高的广告,允许适当放宽让对重复广告也敏感的用户群,做到物尽其用。也不失为一个不错的策略。

同一个产品其实不止一个广告位,多个广告位的情况下,广告多样性策略就要更加综合的考虑。

理论上,收入最大化的策略就是新鲜度互相独立,在预估模型上综合评估多个广告位之间多次曝光带来的点击率CTR 和CVR 影响后,下发价值最高的广告,减少人为的干预。

实在需要规避的话,就让低价值场景规避高价值场景。比如图文信息流feeds主场景与点进去feeds的文底广告,由于文底广告ECPM价值较低,这时候文底就需要对feeds主场景展示的进行一定的规避,而feeds主场景由于广告价值高,可以不跟文底进行规避。

不同的行业的广告素材间隔多长时间或者多久对于流量的变现效率影响的程度情况,都需要经过实验的评估,最终会选择一个对收入影响相对没那么大,而产品影响可接受的值作为策略值。

广告的多样性或者多样性策略,常用的识别ID通常会用到Android 应用的包名,IOS 的APP ID,广告ID ,电商商品ID,行业ID,广告主名称或者外链域名等。但很多时候,仅仅只有这些ID是不够的,比如针对应用的投放,陌陌和探探都使用了同一个小姐姐的视频来作为广告素材,视频内容比较雷同,若按照应用包名或者APPID 看,他们是不同的,但是对于用户看到的素材来说,其实就是很相似的。因此这里还需要识别图片素材和视频的相似性。这块,也是一块相对复杂的技术能力。

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