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疑难解答

如何借助算法提升快手短剧广告投放ROI?
发布时间:2024-12-30浏览次数:658

一、快手广告出价策略


1.快手广告基础出价逻辑:ocpm调控+默认保底消耗

ocpm控成本调控:期望最优算法

一句话总结,规划使未来成本达成的最优出价。


快手广告基础出价逻辑:ocpm调控+默认保底消耗


快手广告算法


为什么要有默认保底消耗?在冷启动期间需要有探索机制,避免快手广告账户完全没有量而无法验证基建质量。

保底消耗近期做了一版优化:快手推广账户整体成本率降低2.4pp,相当于ROI提升2.4%,特别在小于500小账户,ROI提升7%。

快手广告策略区别:提升保底消耗预算控制得准确度



老策略新策略
调控口径未来24h消耗自然日消耗
调控数据过去24h消耗,15分钟聚合过去10分钟消耗,15秒聚合
调控算法

期望最优,规划未来24小时

快手广告调控算法

期望最优,规划剩余时段消耗,本质上相同,调控口径修改+数据粒度更细

image.png


2.快手广告平台排序计费分离

背景:快手短剧广告是自建链路,具有数据闭环的优势,在成本控制上,除了出价策略优化以外,还可以在计费分离策略上做优化。有了计费分离对ROI的兜底,快手广告出价策略上可以在拿量上更加激进。

排序计费分离一句话总结:计费策略与排序分解耦,计费策略承接达标率的优化,直接影响排序分的系统出价注重拿量和稳定性。

以下是快手广告账户不同阶段的不同策略解读:

       (1)冷启动期:默认保底消耗策略帮助快手广告账户度过冷启,如果快手广告账户本身具有潜力,会进入下一阶段。

       (2)跑量期:开始生效排序计费分离,计费策略兜底客户表达的ROI,系统出价兼顾拿量稳定性。


快手广告账户不同阶段的不同策略解读


     为什么计费分离只在快手广告账户跑量期生效?

冷启动期有保底消耗策略进行探索,这部分探索的成本率本身是有助于优化师筛选素材和剧,需要有真实反馈。快手广告账户的达标率和稳定性的优化对于短剧整体的收益更大。

操作建议:

由于有默认保底消耗确保快手广告账户有最基础的拿量,冷启动期不严格控制成本达标,因此账户堆的多一定消耗能起来,但是快手广告账户很容易导致成本不达标。快手广告平台对优质潜力账户的扶持会更多,因此快手广告投放策略上要倾向于培养大账户,减少低效的小账户。

如果当前ROI比较差,大多数情况下是快手广告账户超成本带来的,此时不建议提高快手广告账户的ROI系数。


3.快手推广账户增量消耗

(1)快手推广账户增量消耗是后续重要的客户抓手,主要的目标:

       ①给线上出第二个增量出价,拿到增量消耗,尽可能最大转化。

       ②对控成本出价的辅助:增量部分不计入控成本期望最优的调控结果,但是计入期望最优的调控模型。

(2)快手广告调控细节:

       ①快手广告增量消耗拿的控成本本身能拿到的量以外的增量,在这部分增量预算内尽可能优化转化,控制算法类似MCB。

       ②快手广告账户增量部分不计入当天成本率控制,因为增量部分预期超成本,避免又被控成本压回来。

       ③快手广告账户增量部分用于期望最优的历史数据统计,帮助控成本出价感知到更多真实数据,使调控更加精准。


快手广告调控细节


实验结果:作为客户工具,提升快手广告账户arpu,在竞争中脱颖而出。


实验结果:作为客户工具,提升快手广告账户arpu,在竞争中脱颖而出。


快手广告账户增量消耗 vs 快手广告账户保底消耗:



增量消耗保底消耗
快手广告设置
全天增量快手推广账户的预算,可以设置小值,设置难度低
全天增量预算+全天预计跑量;设置小值不生效,设置难度高
调控逻辑
增量部分全天平滑跑量,最大化的快手广告转化,全天生效
底层算法复用,但是只在原本跑量低于保底消耗设置值时才会生效
快手广告赔付快手广告账户增量部分不赔付如果保底生效,快手广告账户整体不赔付


二、快手广告平台C补策略 


1.快手广告整体优化思路

通过模型对价格敏感人群识别,个性化用户补贴和展示价格,通过对价格敏感人群展示价格适当降低,撬动其快手广告转化效果,从而达到增大整体收入目的;


快手广告平台C补撬动增量示意图


2.快手广告主要技术手段

采用uplift model 助攻模型与线上ltv模型预估付费金额结合方式发放补贴;

uplift模型是一种预测干预措施对目标变量产生潜在影响的方法,C补场景下,即为通过学习发放补贴用户的行为,和不发放补贴用户的行为,从而找到最有可能被补贴撬动的用户群体进行补贴;


uplift model 预估示意图


根据线上实际补贴发放数据建模uplift model,将数据拆分为:无补贴的control 组与有补贴的treatment 组,并使用随机森林建模学习补贴信息增益,分别预估有补贴和无补贴下的付费率;

●付费LTV模型为在线学习的dnn模型,实时预估用户当前流量付费金额;

●分数融合方案:

            ○uplift model与LTV模型预估结果分数融合作为增量ltv,即可表达为:uplift model与LTV模型预估结果分数融合作为增量ltv

            ○其中有补贴的快手推广账户付费率 prob_a,与无补贴下付费率prob_b,为uplift 预估结果,两者之差即为由补贴带来的付费率增量;对补贴越敏感人群,两者之差越大,相应的付费金额增量也会越大;

            ○补贴金额发放:补贴金额发放,即在补贴ROI约束下发放相应的补贴金额;


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