一、了解快手广告后台私有模型
1、快手广告后台私有模型是什么?
私有模型功能可根据快手广告主的优化目标和正负样本,自主构建快手广告主的私有模型,实现精准的人群圈选,还可根据模型预测结果进行出价策略调控,以提升快手广告主的投放效果。
2、快手广告后台私有模型能提供什么能力?

二、快手广告后台私有模型功能入口
私有模型功能位于 快手广告推广平台 - 磁力万象 - 策略中心 模块:

快手广告推广平台 - 磁力万象地址,您可使用快手广告推广平台账号登录快手广告推广平台 - 磁力万象,目前支持账号密码、手机验证码、快手/快手极速版App扫码三种方式进行登录。
1、登录方式一:快手广告账号密码登录
快手广告账号:快手广告账号注册时提供的快手ID绑定的邮箱/手机号码
密码:登录该邮箱/手机号绑定的快手APP端账号对应的密码

2、登录方式二:手机号验证码登录
手机号码:快手广告账号注册时提供的手机号码
验证码:输入对应手机号码接收到的验证码

3、登录方式三:快手广告扫码登录
使用已登录的快手APP/快手极速版APP扫一扫进行登录。

三、快手广告后台私有模型使用指南
1、快手广告后台私有模型样本是什么?
样本是模型训练的数据来源,建议将全域平台中的目标人群作为模型训练的样本,更丰富的样本有利于构建高精度预测模型。
快手广告后台私有模型样本管理功能使用介绍
Step1:快手广告主在登录快手广告推广平台 - 磁力万象后,打开「策略中心-私有模型」页面,点击「样本管理」,进入样本新建页面。

Step2:当快手广告主在样本新建页面中输入样本名称,并上传样本数据,支持快手广告主上传人群包、本地文件作为样本数据(UID原值上传仅面向快手内部用户开放)。
支持自定义选择特征计算基准时间:支持结合正负样本定义的时间口径,选择合理日期版本的特征来拼接样本和训练模型。若同一批样本的特征有多个日期版本,请分批上传训练集选择对应的特征计算基准日期,在创建模型时添加多个训练集合并进行模型训练。

Step3:当快手广告主点击右下角「新建」按钮后,生成样本集。

这样样本集将进入到计算状态。

覆盖人数:样本集总人数与快手全量人数的重合数
覆盖率:覆盖人数/样本集总人数
状态:计算中/计算完成/计算失败
2、快手广告后台私有模型训练集是什么?
训练集是用于模型训练的种子样本数据,由「正样本」「负样本」共同组成,根据建模目标合理选定正负样本,有利于构建高精度预测模型。所有快手广告主均支持自行上传一方用户数据作为样本数据。
训练集管理功能使用介绍
Step 1:当快手广告主进入到「策略中心-私有模型」页面中,点击「训练集管理」,就会进入训练集新建页面。

Step 2:当快手广告主在训练集新建页面中输入训练集名称,选择正样本及负样本,支持添加多个正负样本,若无合适样本可点击“新建正/负样本”进入样本管理页面进行样本上传。

正负样本选取要求(直接影响建模效果):
正负样本量级起始需各提供至少50万,与快手人群撞库后不少于20万(通常与快手人群撞库后为原量级的20%~30%)
正负样本量级需1:1均衡,且窗口期一一对应(窗口期即转化时间,如某用户于6月发生转化购买。则窗口期为6月)
二分类模型中,正负样本不能有交集,若有交集,算法将会自动剔除同时存在于正样本及负样本中的人群
选取范围:正负样本选择需结合建模目标进行选定。样本的正例与负例必须是已经浅度转化,正负例区别仅限于是否深度转化
Step 3:快手广告主点击「创建」后,训练集将进入到计算的状态,待计算成功后可进行“特征评估”或“创建模型”。

训练集规模:该训练集正负样本取并集去重后与快手月活用户求交后的人群规模
正样本规模:该训练集所选择的正样本与快手月活用户求交后的人群规模
负样本规模:该训练集所选择的负样本与快手月活用户求交后的人群规模
状态:计算中、计算完成、计算失败
计算中:新建完训练集后展示计算中的状态
计算完成:训练集计算成功的状态
追加样本状态:更新中、更新完成、更新失败
更新中:追加完样本后展示训练集更新中的状态
更新完成:追加样本后训练集计算成功的状态
创建时间:回显创建训练集的时间
更新时间:回显训练集最近一次更新成功的时间
模型管理
什么是快手广告平台定制化模型
定制化模型是以客户提供的种子人群作为样本集,并结合客户特定的营销目标,采用前沿的算法演算后生成可满足客户多目标的、独享的数据应用模块。通过定制化模型,可以对用户进行挖掘和评分,从而找到符合客户营销诉求的精准受众人群。
快手广告平台模型管理功能使用介绍
Step1:快手广告主打开「私有模型-模型管理」页面,点击「新建模型」进入模型新建页面。

Step2:快手广告主在模型新建页面中输入模型名称,进行算法配置,选择本次建模所使用的训练集,进行特征配置。

算法配置:目前支持DNN、XGBoost算法;
特征配置:支持按特征IV值降序排列TOP100的特征选择、按特征覆盖度排列TOP100的特征选择、自选特征选择;
算法参数:XGBOOST算法支持智能调参功能,两种算法均支持支持自定义设置(如没有特殊需要,XGBOOST算法可选择“智能调参”、DNN可以选择“默认参数”)
XGBOOST算法智能调参
通过GridSearch进行最优超参探索。在所有候选的参数选择中,通过循环遍历,尝试每一种可能性,表现最好的参数就是最终的结果。
DNN算法自定义参数设定
学习率:更新过程中的收缩步长,数值越高越快收敛,减小可控制拟合程度;
优化器:神经网络训练时使用的优化器,可从下拉菜单中选择使用不同类型优化器;
层数:神经网络隐藏层数量。
XGBoost算法自定义参数设定
树深度:树的最大深度,增加该值会使得模型更加保守;
迭代次数:决策树的数量,多棵树算法以降低过拟合;
最小叶子节点权重和:最小叶子节点权重和,增加该值会使得模型更加保守;
L1正则化参数:L1正则系数,增加该值会使得模型更加保守;
L2正则化参数:L2正则系数,增加该值会使得模型更加保守。
Step3:快手广告主点击了「创建预测任务」按钮创建专属模型,通过模型管理页面可查看所创建模型的状态以及创建时间。

模型训练状态:训练中/训练完成/训练失败
训练中:新建完训练集后展示计算中的状态
训练完成:训练集计算成功的状态
训练失败:特殊情况处理请联系与您的销售/运营同学联系
更新时间:最近一次更新成功的时间
创建预测任务:当追加样本全链路计算完成后,可点击创建预测任务操作;追加样本所选择关联更新的模型/预测任务/人群包还未全部更新完成时,被选择自动更新的模型不可创建预测任务
Step4:快手广告主在点击状态为“已生效”的模型右侧「训练结果」按钮后,可以查看模型评估结果。

有效样本量级:为训练集量级的80%,其余20%样本用于模型效果评估。
AUC:AUC是衡量二分类模型优劣的一种评价指标,用于判断模型对正负样本的区分能力。
KS:KS值表示了模型将正例和负区分开来的能力。
正确率:表示被模型正确预测的样本比例,正确率越接近于1越好。
精确率:表示模型预测为正的样本中有多少是真正的正样本,精确率越接近于1越好。
特征重要性分布:展示该模型训练时所利用的TOP100重要特征及所对应的特征重要性评分。
样本正例分布
等距正样本分布:基于模型对测试集的预估分数按0.05为单位划分为20个区间,展示每个区间内实际正例的比例。对于效果较好的模型,越接近1的区间,正例比例越高。
等频正样本分布:基于模型对测试集的人数等量切分了20个区间,展示每个区间内实际正例的比例。对于效果较好的模型,越接近100%的区间,正例比例越高。
3.4 预测任务管理
模型训练成功后,即可利用专属模型进行人群的定位和预测,并使用到未来的营销投放中。
Step1:当快手广告主切换到「私有模型-预测任务」页面,点击左上角「新建任务」,进入预测任务新建页面。

或在「私有模型-模型管理」页面中点击“训练成功”状态的目标模型对应的“创建预测任务”即可进入到预测任务新建页面。

本文介绍了有关磁力万象私有模型功能的相关内容,私有模型可以根据企业的具体需求进行定制和优化,提供更加个性化的服务。这意味着模型可以被调整以更好地适应特定的业务流程和工作方式,从而提高工作效率和效果。想要在快手平台投放广告客户可以联系我们北京巨宣,我们有着专业运营团队为您提供有效建议,最大化的提高广告投放的效果。欢迎您拨打热线电话:4009602809!!!
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