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FB 日入 400 美元的精密广告系统,让用户乐乐呵呵地给人送钱

三年多过去,现在的 News Feed ads 已经是日入 4000 万刀的现金牛了[1]。作为主要成长时期在这个团队里工作过的成员,回想起来感概多多。

Feed Ads 有很多种形式,但是最为主要的是如下四种。

1. Suggested Page (你可能喜欢的公众页)

Facebook 的 Growth 部门做了一系列“你可能 XX 的 YY”产品。“你可能认识的人”为了让用户多加好友,“你可能想粉的名人”让用户多粉明星,“你可能喜欢的公众页”让用户多赞公众号 ( Facebook 投机取巧地把赞默认跟上了订阅操作 )。这些产品的目的就是让用户多连接上其他的人或者物,这样好往他的新鲜事里展示东西。因为是纯粹的推荐,用户主动建立连接的概率是背后算法的第一考量指标。

一般商家的公众页,因为内容是商业化的多,趣味性,对用户的价值相对低。用户愿意主动连接的概率是比较低的,所以他们比较难被 Growth 的这些算法选中。这时候,广告来了。商家如果愿意出钱,即使概率低一点,Facebook 也能把他展示给用户。当然,因为法律的约束和确保用户体验,显示一行“赞助商”的小字还是不可避免。但好歹获得了出镜的机会。这就是 Suggested Page。

2. Page Post (公众号帖子推广)

由于 Facebook 不遗余力地推荐用户连接连接连接,所以每个用户每天能有 1500 条新鲜事可读 [2]。但是一般人是读不过来的。所以 Facebook 的新鲜事是有智能排序的。因为 Facebook 长期追踪的一个核心指标是互动活跃度,所以排序的算法基本上是把用户比较可能互动的帖子排在前面。这样一来,公众页即使获得了粉丝,帖子也未必能进入用户的信息流。这里就需要公众号帖子推广了。虽然互动概率不高,但只要给足钱,还是能进入用户信息流。

更有甚者,因为一般的 Facebook 用户都赞了非常多公众号,多到不太记得清自己赞了哪几个。帖子推广还有一个功能就是只要钱给够,即使没有赞过你的用户,你的帖子也能进入他的信息流。这样又扩大了受众群体。

3. Suggested App (你可能喜欢的应用)

用 Facebook 的朋友,如果有尝试新应用的习惯,应该信息流里有不少应用广告。这是“你可能喜欢的公众页”模式的简单推广。游戏行业有些朋友跟我反馈过,说 Facebook 的应用安装广告效果还是不错的。

4. Video Ads (视频广告)

这个形式的爆发是在我离开 Facebook 以后了。今年 1 月以来,因为 Facebook 视频体验的提升,特别是进入视频播放以后的视频流形式,Facebook 每日视频浏览数已经从 10 亿 [3] 猛增到 80 亿了 [4]。想必与之对应的视频广告也是高速增长。

Facebook 是如何玩好这些广告形式的呢?我觉得核心的有如下两个方面

1. 用户方面,确保广告对用户的伤害定量化地控制在一定范围之内

上面有一些方式看起来没节操没底线,但是这些方法真的严重伤害了用户体验么?这方面 Facebook 有一整套的数据方法来监测,定量地确保所有产品对用户体验的影响在可控范围内。

1.1 长期监测广告对用户的影响。

Facebook 广告部门保留了很小的一个比例用户,他们是不看广告的。这部分用户的活跃度数据要比普通用户好一点点。对比这个活跃度数据,Facebook 可以很精确地定量知道广告对用户的伤害是多少。这个伤害涨一点点,或者跌一点点,公司高层随时都可以看见并采取措施。

在这个基础上,Facebook 还有更加精细的模型。在每个广告插入的时候,都仔细计算这条插入损失了该用户多少活跃度。插入第 N 条广告的时候,累计对该用户的活跃度损伤达到了多少。通过这样的手段精细控制每个用户的体验。确保了是每个用户体验都受到一点点损伤,而不是一少部分用户受到巨大的损伤。

1.2 广告本身的用户互动价值参与竞价

因为 Facebook 信息流的排序最核心因素是互动性。所以广告贴的互动性也是纳入考虑的。理论上说,只要广告贴的互动性达到自然贴,那么广告是不必花钱的。这样能激励广告主制作更好的广告。

仅有这一点是不够的。总体来说广告的互动性还是比自然贴差一大截,所以这个补充比较有限,财大气粗的广告主就不在意这方面的节省了。这时候,为了防止广告出现很低俗,有碍观瞻的内容,Facebook 还监控另一个指标叫 x-out。就是每个帖子都有一个小叉,用户不喜欢可以叉掉。每个叉行为都是负分,负分得的多,钱也要多。甚至直接不让显示。x-out 这个方式国内有些应用也在学习。

2. 广告主方面,基于转化的广告大大简化了广告投放并提升整个广告体系的效率。

互联网广告有如下三代不同产品

1) 按展示收费的广告。这是媒体强势的产物,投放系统不关心广告主效果

2) 按中间效果收费的广告。典型的是 Google 的点击计费广告

3) 按最终转化收费的广告。CPS 广告属于这类却很失败,Facebook 把这个做活了

第二代对第一代的颠覆性,在百度 Google 的例子前被很多人了解。第三代对第二代的颠覆性,知道的人还不是太多。

基于转化的广告就是国人常说的 CPS 广告。在线广告,从展示到成交,要经历层层转化,而且媒体平台到广告主平台都参与其中。所以一个好的转化率系统,需要两边都齐心优化。媒体提供的是展示,广告主要的是成交。两者的目标是不一致的,很多情况下会有冲突存在。媒体说我的曝光量很高了,需要收很多钱。广告主说我的成交很少,没法给很多钱。但是具体问题出在哪一方的系统,就拉扯不清楚了。更大的问题是因为利益的不一致,无法做到上面说的齐心优化。

媒体强势的时候,很多广告是按照展示收费。这样的结果是媒体就不太在意广告主的效果。广告主的效果上不去,广告的价格也就无法提升。

有一些效果广告平台,比如 Google,就提供了点击这个计费基础。因为这是一个双方交界的点,比较容易在数据上达成一致。这种模式比按展示收费好在媒体关心了第一步的广告效果,也就是点击量。Google 的销售人员帮助广告主优化的时候都是围绕提高点击率来,就是这个动机。但是这个做法还不是广告效果最大化。关于如何多生成转化,懂行的广告主会做,不懂的广告主只是觉得花钱多效果少,最终的结果是减少投放。饼就变小了。

对于弱势媒体,在强势广告主面前,会选择 CPS 广告。但是这种一边倒向广告主的方式也无法使整体效果最大化。这主要体现在两个方面:1) 用了 CPS,付多少钱都是广告主说了算,在巨大利益的诱惑下,有一些广告主会瞒报成交。2) 广告主无意优化广告创意与转化系统。因为浪费的也是媒体资源,只要不成单,广告主不用掏钱。所以广告体系整体的效果很差。

Facebook 的 John Hegeman [5] 天才地发明了按照成交优化,按照展示计费的 oCPM 广告,精妙地解决了这个问题。Facebook 所拿到的成交数据,就像 CPS 广告,是广告主反馈回来的。根据这些反馈数据,Facebook 强大的机器学习系统可以优化整个转化流程,并且追溯到根源上知道每一个展示所带来的价值,然后按照这个价值收费。这个系统有效地优化了整个广告转化流程,既简化了广告主的投放,又有最大化地提升了整个体系的效率。

[1] Facebook now makes 78 percent of its ad revenue on mobile

[2] Facebook engineers explain News Feed ranking algorithms; more changes soon

[3] http://www.adweek.com/socialtimes/1b-daily-video-views/440384

[4] Facebook is now generating 8 billion video views per day from just 500 million people

[5] https://www.linkedin.com/in/john-hegeman-02137b7

原文  http://daily.zhihu.com/story/7662259

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