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微博广告营销策略怎么做?

微博广告营销策略怎么做?

2021-03-29 • 阅读

概述

1. 广告样式与场景

上图是微博广告目前商业场景流,“一屏四大流”。“一屏”指打开微博的 Fashion,“四大流”指占据微博商业化的主体,包括关系信息流、热门流、评论流和热搜流。右图为广告投放的后台。

2. 广告参与方

如上图,做计算广告首先面临这些概念,根据不同的广告主的规模和对公司的重要程度分为 KA 类和中小类。KA 类往往是进行广量式的购买。中小类,常规的客户会进行竞价。

常见的计费方式有:CPE,CPM,CPD。

目前在互联网市场在大规模推广 OCPX,OCPX 作为一种需要很高的技术含量,也是一种很好的降低广告主投放风险的售卖方式。

3. 计算广告核心问题

这是广告涉及到的三方:平台(站方)、用户、广告主,在计算广告设计时的核心问题是如何追求三方之间均衡的、整体的利益最大化。

4. 广告投放流程

以上是一般的广告的投放流程。这是从广告主的视角、平台的视角以及从用户的视角来公共完成三方“相向而行”的活动:

广告营销策划的流程:创建推广计划 -> 选择人群受众定向 -> 设置广告预算 -> 设定广告创意 -> 启动广告投放 -> 查看广告效果 -> 下一步营销决策。

精准广告投放:针对广告库存请求,会对用户进行精准用户画像刻画,然后做广告的召回,对广告进行粗排和精排,挑选广告,根据不同平台进行广告创意渲染工作,最后展示给用户。

用户内容消费,比较简单请看图中流程。

微博广告策略工程架构体系演进

1. 微博广告工程架构发展史

微博商业化进程不断的发展,支撑商业化的工程架构会随着具体的业务需求做改变。

刚开始做的是非信息流的广告,按照传统的方式会试投一些 banner 在微博,目前 banner 在微博的移动端已经没有了。从1.0版本简单弹窗式的广告系统,到2.0版本以粉丝通为代表的产品线陆续的孵化出来,这时候微博开始进行信息流广告的研发。微博是国内信息流广告的第一家,在探索中孵化出一系列的广告产品矩阵,为了产品的快速上线,复制了大量的广告系统,为了改变这一状况,随着17年底超级粉丝通的上线,对广告系统进行了整体重构,从此微博广告工程架构进入了4.0时代。

2. 投放系统架构4.0

上图是17年的工程架构图,是随着微博广告产品线的探索演化出的工程架构4.0版本,当时处于流量的蓝海阶段,所以通过配合广告客户和广告预算的不断增加,不断提升广告系统的稳定性、高可用性、高并发来不断的实现广告收入的增长。因此我们也对系统进行了分层化的梳理,图中蓝色的区域是线上广告投放系统最核心的链路。通过广告请求,流量统一接入,接入包括微博多个产品矩阵,广告的请求会对多个产品矩阵进行请求分发,通过统一流量价格评估,对用户的请求进行响应。整体上这样一个引擎结构是为了不断的满足产品提出的面对客户的需求来进行的架构设定。

其基本流程是广告请求,广告库存接入,到总体流量的分发,请求用户的画像,经过竞价服务,会进行广告触发,会请求在线索引服务,形成比较完善的行为定向体系,包括:

1. 用户的行为定向。在微博上的行为定向,比如,对话题的互动,热门微博的互动,热搜人群的互动等。

2. 社交关系定向。比如关注的大 V 信息,如果在某个大 V 信息下用户的群体能理解为自然形成的社会群体,那么这个大 V 信息下面的粉丝群是可以进行选择投放的。

3. 精准人群定向。是由平台方或第三方的数据加工,或广告主根据一次投放效果进行的召回,或已有的客户信息形成的用户粒度聚合后的数据包,这个就是精准用户的集合。

4. 用户属性定向。包括用户画像,年龄、地域等。

以上是整体的在线投放流程,但是投放流程仅仅有以上这些是不够的,还包括个性化库存策略,广告的负反馈的策略,智能频次控制策略等,以及配套的 A/B Test 系统,这样就形成了广告投放的在线服务群。

由于流量来自于微博站方,所以微博广告请求是无需流量反作弊的。存在的反作弊主要是针对互动回传,也就是说广告投后的后链路数据的回传会有大规模的反作弊策略,当然也包括社交互动。然后会有一个实时的结算中心—结算系统,提供给广告主需要的报表,以及与广告主密切相关的账户系统,总体上形成了投后链路在线服务群。

之下是属于近线的数据访问,按照数据分类:用户基础数据、广告定向数据、广告实时流数据、算法模型训练数据、广告创意库数据来制定线上这种实时访问的需求。

最下面属于线下的数据仓库。线上投放完的数据会进入数据仓库落地。

这就是广告数据总线,实现数据流的方式一般通过 kafka 机制等实现,然后汇聚到数据仓库里,对数据进行分门别类。

图中最左边广告的监控系统,会从系统的各个层面对系统进行业务运行状况的监控以及服务稳定性的监控、可用性的监控。这些就是业务层面完整的一个工具链。原来多个产品线就逐渐聚合到这样的一个系统当中。

4.0时代的架构在整体上是为了“粗放式增长”而设定的工程架构体系。这种粗放增长的客观现实是,广告预算供应的持续提升和微博不断供给的流量变现规模,以及不断增加广告主的数量、预算和规模,来实现广告数的增长。这时对系统最大的考验是系统的高可用性,以及做业务需求时,对研发效率的保证,这样的架构就是“粗放增长之下的产物”。

这个架构体系是存在一些问题的(即红框中的):相对来说对策略模型是相当淡化的,也就是从功能架构层面对算法模型的迭代是比较简单的。比如 A/B Test 使用的是非常原始的 A/B Test,在这种在人口红利的情况下能够快速支撑广告业务的增长,但是随着人口红利的消失,已经不能很好的支撑广告业务的增长,这时系统对策略模型的支持显得异常重要。

3. 系统如何支持广告增长的转型

如何支撑广告增长的转型,会通过粗放型增长(扩流、扩广告主、扩预算)转型到精细化的增长,不断的提升投放效果来促进收入的增长。这时对应的系统需要进行转型,在系统不断完善的基础上,实现策略模型的良好驱动。在这种情况下随着算法不断引入新的深度学习模型,整体的工程架构也不断的深耕细作,从原来的业务划分方式(Target、Filter、Rank)转型成面向算法策略(召回、模型、机制、排序)的划分方式。

4. 流量漏斗模型

广告系统常用的模型:流量漏斗模型。对其重新进行思考和定义:开始是对广告进行召回,完成基于精准的最大概率展现,到相关性的挑选,再到以模型为核心的竞价排序机制。

本文不会从算法角度去讲解如何召回和相关性的机制等,主要是介绍工程是如何支持算法模型迭代的。

5. 面向策略的下一代投放架构

在架构系统4.0中的基础上对在线投放引擎进行业务分级,以满足新的流量漏斗模型。有以下关键点:

① 触发、模型、策略机制向独立纵深发展

系统在支持触发、模型、策略迭代上能够实现很好的各自的独立纵深发展,能够做到各自的快速迭代,互不影响。

② 引入精益驱动思想,系统双核驱动,释放算法迭代效率

在做整体的精细化转型的时候,系统需要不断的进行尝试,而尝试要有一个很好的尝试平台,所以引入了精益驱动的思想。在线精益平台包括:法拉第实验平台和法拉第精益洞察,这是一个比较好的促进业务模型迭代的工具链,更加注重数据的实时性和数据的密度。

系统架构总体上分为:在线精益工具平台、在线投放系统、近线数据访问、数据模型加工(曝光机器学习平台和在线实时流的机制)和离线数据平台

③ 特征数据的实时性和密度,模型独立化发展

重点说下在线投放服务,在服务中,会有流量接入,会有流量的触发,会有触发机制,包括多路触发,通过多路触发体制后,会有机制策略,包括模型预估服务,模型预估服务是聚合服务,会进行粗排、对数据进行裁剪,会在大规模分布式预估服务中完成,Ranker 也会基于预估进行精排。

特别说明一下,为什么进行粗排和精排,粗排我的理解是为了精排的性能考虑的,因为精排会涉及到大规模的精细计算,性能有可能会扛不住,所以需要粗排,而且在保证效果的情况下,为了性能的保证会有多级粗排。

最上面是法拉第实验平台和法拉第精益洞察。整体上会形成双核引擎:一个良好的工程架构体系和精益驱动的工具平台。

6. 如何支持广告物料的精准召回

从微博广告的召回机制来看会有用户标签触发、社交传播触发、精准人群触发、内容触发、DNN 向量式触发,经过5路触发,会进行 MIXER 广告召回级的汇总,汇总后会有粗排策略、精排策略。

这里用到的信息,包括流量侧和广告侧。

流量策:

用户画像、请求上下文、历史互动行为

广告侧:

广告主信息、计划信息、创意信息

7. DNN 向量触发模型

这里介绍下深度向量触发模型,用到的是双塔模型,包括用户侧和广告侧。用户侧根据用户信息进行训练生成用户侧的向量,用到了三层的神经网络,广告侧也是一样,整体来说训练都是采用离线的方式完成的,接下来会做实时的向量预估。进而在双塔汇合点进行相关性的判定,使用了简单的 cos 和 sigmoid 进行相关性的判定。

8. 触发工程架构

触发工程体系在如何更好的支持触发角度来说,研发了对应的服务体系。请求在请求召回时会触发 Agent 进行五路召回,包括双塔的召回、内容定向的召回、用户画像的召回、精准人群的召回、微博社交关系的召回,召回之后进行 Mixer,会结合质量预估服务进行裁剪。然后,线上会有实时的广告计划库数据和离线数据会对线上的五路触发分别根据需求进行访问,这样会形成一个整体的广告触发工程架构。

精益渠道思想工具:“两翼计划”

随着超级粉丝通在17年上线,考虑到微博广告从粗放式增长到精细化增长的转型,需要有一个比较好的实验平台和一种线上运行洞察的方式和思想,这样就构成了精益驱动思想的

以上就是本站关于 [微博广告营销策略怎么做?] 的详细介绍。

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