互聯(lián)網(wǎng)女皇報告披露在線廣告份額增益四大因素，快手已經(jīng)拿到了一張王牌

摘要：近日，互聯(lián)網(wǎng)女皇的報告提出推動在線廣告份額增益的四大因素。哪一個是最重要的?快手商業(yè)化又是如何與趨勢同步、甚至引領(lǐng)潮流的呢?

近日，被譽為“互聯(lián)網(wǎng)女皇”的瑪麗·米克爾(Mary Meeker)發(fā)布了2019年《互聯(lián)網(wǎng)趨勢報告》(下稱“報告”)。這個從1995年起發(fā)布的年度報告一直延續(xù)至今，業(yè)內(nèi)奉之為互聯(lián)網(wǎng)趨勢的風向標。

在報告中，“女皇”對于過去一年在線廣告的評價是“穩(wěn)固，但增速放緩”。值得注意的是，報告提出在線廣告份額增益的四個驅(qū)動因素：受眾定向、創(chuàng)意素材、電商生態(tài)和內(nèi)容強相關(guān)。

　　推動廣告份額增益的四個因素

與其他三個因素相比，基于機器學習的新型創(chuàng)意制作的想象空間更加巨大，一方面因為技術(shù)的進步給創(chuàng)意素材帶來更多的全新玩法，另一番方面，機器學習的大規(guī)模普及也讓創(chuàng)意素材在實踐中可以不停地被驗證，從而激發(fā)更酷的創(chuàng)意產(chǎn)生，提升整個廣告內(nèi)容生態(tài)的品質(zhì)。

事實上，機器學習和AI已經(jīng)在快手等短視頻平臺的商業(yè)化業(yè)務(wù)中應用許久。最簡單的案例是快手廣告平臺的素材制作。在快手上，我們看到的視頻封面通常由底圖、樣式和文案三個元素組成。而借助創(chuàng)意個性化功能，最優(yōu)的廣告封面將被自動生成。

　　快手營銷平臺：素材制作

2018年底，快手FeDA智能決策實驗室在西雅圖設(shè)立，機器學習算法專家、美國羅切斯特大學助理教授劉霽擔任實驗室負責人。不僅在商業(yè)化的推薦系統(tǒng)和廣告競價系統(tǒng)中，還是在手機端模型的全局優(yōu)化和壓縮上，劉霽和FeDA實驗室為快手帶來了顯著的技術(shù)增量。

為了更好地挖掘海量用戶和實時數(shù)據(jù)的核心價值，模型訓練效率成為至關(guān)重要的一環(huán)。對此，F(xiàn)eDA實驗室推出了名為"Persia"的基于GPU的廣告推薦訓練系統(tǒng)，將單機訓練速度提升640倍。

快手平臺所有的模型最終都要在手機端上運行。既要保證精度，又要保證模型足夠小，聽起來像是兩難的選擇。對于快手而言，如何讓使用性能有限的“千元機”的老鐵們，也能享受到美顏、瘦臉、魔法表情等特效?劉霽帶領(lǐng)FeDA在AI模型壓縮領(lǐng)域中開展研究，堅持端到端的整體優(yōu)化，從提高訓練效率和建設(shè)基礎(chǔ)能力等方面做出開創(chuàng)性的貢獻。

至于另外三個要素，報告提到Facebook為廣告主提供受眾分析(audience insights)服務(wù)，可以查看年齡、性別、職業(yè)、教育程度、收入和感情狀況等人口統(tǒng)計學細分數(shù)據(jù)。這種精準定向幫助Facebook的廣告收入在一年內(nèi)超過所有美國報紙的總和。

就電商而言，報告舉了Pinterest——“圖片版推特”的例子。2018年10月，隨著產(chǎn)品圖釘(product pins)和購物推薦上線，Pinterest完成電商生態(tài)“基礎(chǔ)設(shè)施”的搭建，并且發(fā)力打造個性化和可視化購物體驗，推出一系列基于機器學習和可視化搜索的功能，以匹配用戶偏好。

Twitter的推廣(promoted tweets)則在內(nèi)容上更貼近原生信息流。這項堪稱信息流廣告鼻祖的功能誕生于9年前，加之后來推出的promoted trends和promoted accounts多種形式，內(nèi)容相關(guān)的廣告不僅體現(xiàn)在推特的搜索結(jié)果里，也出現(xiàn)在用戶主頁的時間線中。受益于內(nèi)容相關(guān)性和其背后的算法優(yōu)化(以及視頻化)，Twitter廣告的CTR在2019年Q1的增長高達27%。

無論是Facebook的受眾分析、Pinterest的電商生態(tài)還是Twitter的推廣，在行業(yè)內(nèi)都并非獨門絕技。一個很簡單的例子，如果你在快手上經(jīng)常刷游戲類和美食類的視頻，那么召回模型就會預測你對這兩類廣告的接受程度較高。接下來，模型根據(jù)點擊率預估、轉(zhuǎn)化率預估，并綜合考慮用戶喜好、廣告主成本等多指標，對所有滿足條件的廣告進行排序，從而做出最優(yōu)選擇。

要知道，快手在理解用戶上，兼顧了受眾定向和內(nèi)容相關(guān)性兩個驅(qū)動因素。一是對點擊、點贊、評論、關(guān)注、分享等行為建模，直接理解用戶興趣。二是將行為與內(nèi)容(比如用戶偏愛風景視頻還是搞笑段子)放到一起建模，并且理解用戶。快手商業(yè)化使用Online Embedding Learning(在線嵌入學習)+DNN(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的模型，不僅可以做到實時更新，也會有效減輕線上預測壓力。

　　短視頻帶來增量時長

伴隨商用5G時代即將到來，全新沉浸式和交互式的技術(shù)或許將在質(zhì)變層面提升在線廣告體驗。

在5G的三大應用情境中，增強型移動寬帶(eMBB, enhanced Mobile Broadband)將意味著超高清視頻傳輸成為現(xiàn)實，而大規(guī)模機器類通信(mMTC, massive Machine-Type Communications)將會對智慧城市、大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)等更加底層的應用變革發(fā)揮作用。短視頻作為內(nèi)容載體，或許將成為最先從5G中獲益的領(lǐng)域。

屆時，短視頻在過去和當下面臨的瓶頸——流量、速度、成本等都將不復存在，用戶每天盯著屏幕的時間將超過6小時。4K分辨率、AR、VR將會基礎(chǔ)設(shè)施般為短視頻賦能。未來在快手平臺上，更高分辨率的內(nèi)容、更多的嵌入式體驗將會顛覆目前所能想象的廣告形式極限。

從最古老的傳播媒介——圖像，到基礎(chǔ)的溝通媒介——文字，再到近20年來圖片和視頻的制作和傳播，信息的傳輸效率得到顯著增強。

未來，短視頻廣告將承載人類的更多想象。站在未來，回看如今推動廣告份額的四大因素，是否會有一種恍若隔世的技術(shù)降維感?

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