騰訊廣告算法大賽背后，是 AI 技術(shù)與實踐落地的一次深入交流

微信朋友圈廣告、QQ廣告、小程序廣告……這些豐富多樣的社交廣告，已經(jīng)悄無聲息地滲透到你我的生活當中，并進一步達成信息傳遞、促進消費升級。在今天，一個廣告從鎖定目標群體到真正觸及用戶，到一次成功的「刷屏」，再到交易的成交與轉(zhuǎn)化，背后也越來越多地需要數(shù)據(jù)、人工智能與算法的協(xié)同助力。

騰訊社交廣告依托于騰訊豐富的社交產(chǎn)品，植根于騰訊海量的數(shù)據(jù)，借助強大的數(shù)據(jù)分析、機器學習和云計算能力打造出一個服務于千萬商家和億萬用戶的商業(yè)廣告平臺。隨著深度學習和數(shù)據(jù)挖掘在各個領域的深入應用，騰訊社交廣告作為對數(shù)據(jù)應用最廣泛的部門之一，也亟需發(fā)掘更為優(yōu)秀的算法及廣告算法人才，為更多廣告主解決在營銷方面的諸多痛點。

十強角逐廣告算法大賽，產(chǎn)學落地的深度碰撞

日前，騰訊社交廣告聯(lián)合聯(lián)合騰訊大數(shù)據(jù)、騰訊云、騰訊招聘、騰訊高校合作、T派校園等騰訊各大資源平臺舉辦了第二屆騰訊廣告算法大賽，以社交營銷中最重要的技術(shù)能力之一——相似人群拓展(Lookalike)技術(shù)為比賽主題。經(jīng)過十強答辯，最終角逐出多個獎項。

本次比賽并非考察基礎算法的重建，而將重點放在了算法于實際工業(yè)上的應用。大賽的目的是提供一個平臺，讓參賽者能夠運用數(shù)據(jù)算法去解決工業(yè)場景中的實際問題。這就需要參賽者們從整體的角度了解用戶特征，并在其中篩選特征間的關(guān)系。

在十強答辯環(huán)節(jié)上，團隊基本上都采用了深度學習算法，在權(quán)衡效率和應用效果上也做了非常多的優(yōu)化和改進。其中，有團隊借助騰訊云圖形化機器學習平臺 Ti-One顯著提升了數(shù)據(jù)預處理的效率。正如騰訊云AI基礎產(chǎn)品中心產(chǎn)品經(jīng)理郭律在廣告算法大賽的演講中所提及的，以Ti-One為代表的騰訊智能鈦機器學習生態(tài)服務平臺能夠幫助企業(yè)降低獲得AI能力的門檻，提高建模效率。

大賽結(jié)束后，騰訊社交廣告總經(jīng)理羅征接受了雷鋒網(wǎng)AI科技評論的專訪。他在采訪中表示，「在學校里面，同學們比較難碰到接觸如此大量數(shù)據(jù)的機會，我們也希望能通過這次比賽，考驗大家在怎么應用基礎算法、到工業(yè)界大規(guī)模數(shù)據(jù)的場景下的能力。」

在去年的首屆廣告算法大賽中，賽題以「移動App廣告轉(zhuǎn)化率預估」為核心，著眼于騰訊社交廣告實踐中的真實問題，集結(jié)廣告算法人才，在賽題的啟迪下集思廣益，驅(qū)動行業(yè)算法優(yōu)化升級。

不難看出，騰訊社交廣告在賽題的設置上不僅僅考慮到了趣味性和吸引力，某種程度也反映了其對于廣告主的重視。這一點，雷鋒網(wǎng)AI科技評論從羅征口中獲得了證實：廣告算法大賽這兩年賽題更多的是針對廣告主群體的需求，幫助廣告主優(yōu)化投入產(chǎn)出比。不論是廣告轉(zhuǎn)化率預估，還是相似人群的拓展，這些算法場景都能對廣告主產(chǎn)生巨大的影響力，也是騰訊社交廣告重點關(guān)注的議題。

「Lookalike」算法優(yōu)化，讓廣告主更懂客戶

區(qū)別于快消品的「廣撒網(wǎng)」普適策略，大部分商品廣告都有與之相匹配的受眾群體，在考慮獲客成本的前提下，如何從中國的幾億用戶里面找出最有機會達成轉(zhuǎn)化的精準目標群體?Lookalike便是這樣一個幫助廣告主達成目標的技術(shù)，其原理是基于投放后的目標人群，從海量的其他人群中找出和目標人群相似的人群，以拓展目標人群規(guī)模。在實際廣告業(yè)務應用場景中，Lookalike能基于廣告主已有的消費者，找出和已有消費者相似的潛在消費者，以此有效幫助廣告主挖掘新客、拓展業(yè)務。

據(jù)官方介紹，騰訊社交廣告Lookalike相似人群拓展已集合廣告主提供的第一方數(shù)據(jù)及廣告投放效果，透過深度神經(jīng)網(wǎng)絡挖掘，實現(xiàn)了可在線實時為多個廣告主同時拓展具有相似特征的高質(zhì)潛客的能力。換言之，Lookalike就是將人工的分析和洞察完全自動化的技術(shù)。

「我們認為Lookalike是一個給到廣告主的有效工具，可以在保護用戶隱私的前提下，充分利用到騰訊用戶群的覆蓋度和我們的用戶特征的豐富度?！沽_征談到，通過機器的洞察，能幫助廣告主的用戶群擴大到5倍至10倍。

而從Lookalike技術(shù)的適用范圍來看，它也有自身的針對性和普適性。在全國范圍內(nèi)有一定數(shù)據(jù)積累、具備一定預算的廣告主，都有可能在未來采用Lookalike的技術(shù);但過于長尾的廣告主(如以地域范圍為篩選條件的本地廣告主)及目標用戶過大/過小的廣告主，由于地域和產(chǎn)品性質(zhì)的限制，可能就不適用這類算法來解決問題。

與此同時，Lookalike的數(shù)據(jù)來源也顯得尤為重要。但在實際應用中，一個非常重要的數(shù)據(jù)來源便是廣告主的一方數(shù)據(jù)。廣告主會沉淀自己的5年、10年內(nèi)的忠實粉絲、每年會復購的用戶，「他們是什么樣子?其實我們可以幫你找到更多相似的用戶。」

技、數(shù)當?shù)赖纳缃欢床?，讓廣告創(chuàng)意打動人心

一個廣告如果以投放為分水嶺，可以把它劃分為投放前和投放后兩個階段。如果將以Lookalike為代表的投放后算法「優(yōu)化」理解為讓廣告主拓展客戶的進一步延伸;那么投放前的數(shù)據(jù)「洞察」則正在更深地影響廣告主的創(chuàng)意揮灑。

羅征希望團隊在投放前的階段也能給予廣告主一些幫助，主要體現(xiàn)在兩個方面：一個是，幫助廣告主選擇投放的人群和時間。不論是給誰看到，什么時候看到，哪一天看到，甚至當天是星期幾都存在差別。

當廣告主決定了要讓哪些用戶、在什么時間看到這個廣告，只是萬里長征的第一步。以精準定向作為前提，廣告創(chuàng)意才是真正能打動用戶的關(guān)鍵因素。如何用洞察影響廣告主的創(chuàng)意，是整個騰訊社交廣告團隊在過去幾年內(nèi)涉足較多的一個方向?！溉绻麆?chuàng)意太差，用戶都看不懂，或者是沒有感覺，其實影響不到潛在用戶，無法讓他們對這個品牌產(chǎn)生好感或者是轉(zhuǎn)化，其實也是一種浪費。」從騰訊IDEA+、到與戛納國際創(chuàng)意節(jié)的合作，再到「我是創(chuàng)益人」項目，騰訊社交廣告把洞察作為一種工具，讓廣告主更清晰地了解潛在用戶，對哪些關(guān)鍵詞甚至是哪些品牌有一定的接受力，進一步幫助廣告主更好地用與之匹配的創(chuàng)意表達吸引用戶。

羅征也向雷鋒網(wǎng)AI科技評論表示，目前團隊與騰訊智能營銷云正在內(nèi)測一個支持項目，希望「為廣告主提供一個全鏈條的洞察能力」。有的廣告主一方數(shù)據(jù)并不多，那么與騰訊合作廣告投放，也是積累數(shù)據(jù)的一種方法。以合作過的長期廣告主為例，根據(jù)用戶喜好表現(xiàn)，在未來的投放中，廣告主可以采取相對應的投放策略，甚至進行個性化定制和差異化投放的創(chuàng)意表達。

要達成這樣的合作也絕非易事，首先最明顯的便是騰訊社交廣告的「自我限制」。在保護用戶隱私的前提下，騰訊一方面只會向廣告主開放部分的洞察數(shù)據(jù)，另一方面騰訊也不會將廣告主的數(shù)據(jù)應用于其它的場景。此外，廣告主要與騰訊達成深入、長期的合作，一定程度上也對自身的廣告技術(shù)團隊提出了一些要求。

騰訊社交廣告愛惜自己的羽毛之甚，也延伸到了庫存放量的節(jié)奏上。以朋友圈廣告為例，經(jīng)過幾年的發(fā)展才逐漸放量到一天兩條的頻率，也可見了騰訊對于用戶體驗的高度關(guān)注及重視。

「AI+數(shù)據(jù)」的融合，助力騰訊與廣告主攜手前行

從羅征的角度來看，AI作為工具可以從兩個層面幫助人類，一是將人類能做的事情自動化，一個是做人類所不能及的事情。在騰訊社交廣告的業(yè)務中，他認為人工智能技術(shù)更多地體現(xiàn)在后者。

傳統(tǒng)的廣告投放模式在20年前主要是以 CPD(cost per day)為核心，投入的人力和時間成本可想而知。如今，系統(tǒng)會在用戶登錄的100毫秒內(nèi)，結(jié)合當下的場景和時間，決定要向用戶呈現(xiàn)什么樣的廣告。那么如何在極短的時間內(nèi)做出判斷?隨著技術(shù)的發(fā)展，僅靠人力必然是不現(xiàn)實的，這樣一來也對推薦算法提出了更高的要求。

從去年開始，騰訊社交廣告將目光更多地投向廣告主群體，降低合作方的人力成本。以Lookalike的自動量級建議為例，以往廣告主主要依賴經(jīng)驗手動選取拓展人群的量級，但如今廣告主可以根據(jù)需求，自動獲取合適的擴展人群的量級;再如 Marketing API，有開發(fā)能力的廣告主只需要接入相應的接口，便能以程序化的方式自行定制界面。

與此同時，騰訊社交廣告也與騰訊云等部門協(xié)同，提供多項 AI 能力免費接入的福利，包括人臉融合、語音識別與合成、圖片內(nèi)容標簽等一系列能力。創(chuàng)意部門可以基于新技術(shù)，充分發(fā)揮想象力，創(chuàng)造出一系列不同的廣告體驗。

此外于團隊內(nèi)部而言，提升審核效率、降低錯誤率也是騰訊社交廣告借助 AI 達成的優(yōu)化目標。以廣告審核為例，利用機器學習可以幫助系統(tǒng)自動化過濾篩選創(chuàng)意違規(guī)或重復提交的廣告，減少不必要的人力，將騰訊團隊的成員解放出來做更富有意義的事情。

第二屆廣告算法大賽雖然已經(jīng)落下帷幕，但騰訊社交廣告的步伐并不會就此停止。團隊將繼續(xù)探索最前沿的廣告模型算法，同時搭建與學界精英交流互動的橋梁，優(yōu)化廣告主的進一步投放升級。

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