在上一篇文章里，我們分享的是流量端的商業(yè)化能力主要包含六大模塊的第一塊：提庫存。

在這一篇文章里，核心分享的內(nèi)容主題是提升廣告的填充率

廣告填充率，指的是當(dāng)用戶有廣告展示需求（發(fā)起廣告請(qǐng)求時(shí)），廣告后臺(tái)能夠返回用戶感興趣的廣告的比例。計(jì)算公式是廣告的匹配量/用戶的廣告請(qǐng)求量，即用戶與廣告的匹配率，對(duì)應(yīng)著廣告的召回，表示用戶可能感興趣的廣告的集合。

廣告填充率的提升，核心在于三點(diǎn)：理解用戶，引入廣告并理解廣告，然后建設(shè)各種標(biāo)簽和模型將兩者進(jìn)行匹配。

好比說，我們要賣貨，首先要把人聚集起來并理解聚集起來的人都有什么屬性和偏好。

然后針對(duì)性的引入更多、行業(yè)更豐富的貨物（廣告），同時(shí)對(duì)貨物進(jìn)行一定的理解和標(biāo)記（行業(yè)/品牌/品類/關(guān)鍵屬性/賣點(diǎn)等）。

然后對(duì)不同的用戶匹配不同的貨品，匹配的過程就是廣告召回填充的過程。用戶喜歡運(yùn)動(dòng)，那么就引入運(yùn)動(dòng)鞋、運(yùn)動(dòng)飲料、運(yùn)動(dòng)衣服等運(yùn)動(dòng)相關(guān)的商品貨物。

圍繞這上面廣告填充率的提升三大核心點(diǎn)，我們就第一點(diǎn)理解用戶展開討論。

首先，對(duì)于流量側(cè)的產(chǎn)品，提升廣告的填充率，首先要做的是，提升對(duì)用戶的理解。

對(duì)用戶的理解拆分兩個(gè)維度：一個(gè)是基礎(chǔ)畫像標(biāo)簽；一個(gè)是興趣畫像標(biāo)簽。

一般的能力建設(shè)會(huì)有以下幾個(gè)方法。

一、策略一：完善用戶基礎(chǔ)畫像數(shù)據(jù)。

基礎(chǔ)畫像信息，通常指的是用戶年齡、性別、地域、常駐地、手機(jī)品牌，型號(hào)等等。通常是相對(duì)固定和客觀的信息。

完善用戶的基礎(chǔ)畫像數(shù)據(jù)，有以下一些方法。

1. 聯(lián)動(dòng)畫像部門建設(shè)基礎(chǔ)畫像信息。

作為流量側(cè)產(chǎn)品策劃對(duì)于基礎(chǔ)畫像的能力建設(shè)更多是聯(lián)動(dòng)基礎(chǔ)畫像部門進(jìn)行優(yōu)化，需要關(guān)注畫像標(biāo)簽的覆蓋度和準(zhǔn)確性。

標(biāo)簽的覆蓋率：指的是在全量的媒體產(chǎn)品用戶中，被打上標(biāo)簽的用戶的占比。比如說，性別的覆蓋率，指的是，在產(chǎn)品的用戶中，有多少用戶被打上了男/女的標(biāo)簽，有多少是未知性別的比例。

標(biāo)簽的準(zhǔn)確性：表示被打的用戶標(biāo)簽中，通過驗(yàn)證準(zhǔn)確的比例。依然用上面男女性別的標(biāo)簽來說，在被打上男性的用戶中，通過調(diào)研/數(shù)據(jù)驗(yàn)證等方式，明確是男的比例。

標(biāo)簽的覆蓋率和準(zhǔn)確率越高，表示對(duì)用戶的理解越好。

2. 完善用戶畫像數(shù)據(jù)，最好可以建設(shè)賬號(hào)體系。

流量產(chǎn)品側(cè)需要關(guān)注所負(fù)責(zé)產(chǎn)品的畫像標(biāo)簽的覆蓋度，通常通過賬號(hào)體系關(guān)聯(lián)或者內(nèi)部統(tǒng)一的用戶ID關(guān)聯(lián)。其中賬號(hào)體系打通效果更好，當(dāng)然難度會(huì)更大。

在基礎(chǔ)畫像數(shù)據(jù)的提升方面，擁有賬號(hào)體系的產(chǎn)品比沒有賬號(hào)體系的產(chǎn)品更有優(yōu)勢(shì)。擁有賬號(hào)體系，可以更好的將多設(shè)備的活動(dòng)和應(yīng)用進(jìn)行關(guān)聯(lián)，比如抖音、微信這些強(qiáng)賬號(hào)體系的產(chǎn)品，即便用戶跨設(shè)備使用，由于賬號(hào)背后對(duì)應(yīng)的人是一致的，那么用戶畫像信息和興趣行為信息就能很好的收歸于一個(gè)賬號(hào)下?？缭O(shè)備的用戶識(shí)別就會(huì)更加精準(zhǔn)。

相反，缺少用戶體系的產(chǎn)品，較難處理跨設(shè)備跨平臺(tái)和用戶換新設(shè)備的數(shù)據(jù)統(tǒng)一問題。比如用戶換手機(jī)，沒有用戶體系的產(chǎn)品，通過設(shè)備ID就只能認(rèn)為這里是一個(gè)全新的用戶。

下圖是字節(jié)頭條經(jīng)常提示讓用戶賬號(hào)登錄。

3. 完善用戶畫像數(shù)據(jù)，需要流量側(cè)提升設(shè)備ID的覆蓋度和準(zhǔn)確性。

用戶畫像的挖掘也是一個(gè)比較專業(yè)垂直的能力，會(huì)有相關(guān)的數(shù)據(jù)畫像團(tuán)隊(duì)進(jìn)行支持。作為流量側(cè)的商業(yè)化產(chǎn)品策劃，要從流量側(cè)的角度入手。主要的優(yōu)化點(diǎn)在于設(shè)備ID信息的覆蓋度和準(zhǔn)確度、用戶設(shè)備信息的上報(bào)、用戶行為數(shù)據(jù)上報(bào)等角度進(jìn)行優(yōu)化。

在這里，舉一個(gè)例子，通常來說，?告?zhèn)鹊漠嬒窕谀硞€(gè)賬號(hào)系統(tǒng)進(jìn)行建設(shè)的，比如微信號(hào)、QQ號(hào)或者抖音號(hào)建設(shè)。但是其他工具或者信息流產(chǎn)品，比如騰訊的QQ瀏覽器或者字節(jié)的頭條APP，?部分流量是?登錄態(tài)，需要借助設(shè)備ID進(jìn)?匹配（Mapping），需要畫像查詢后，在廣告鏈路上進(jìn)?應(yīng)?。

所以，流量側(cè)設(shè)備ID的上報(bào)就顯得非常重要，通常優(yōu)化思路有以下幾點(diǎn)：

1）監(jiān)測(cè)Oaid的獲取成功率，獲取OAID在不同的品牌和機(jī)型成功率是不同的，若沒有及時(shí)更新信通院的SDK，在某些機(jī)型上獲取成功率可能會(huì)很低，整體獲取成功率應(yīng)該在95%以上才是一個(gè)較好的獲取率。

2）設(shè)備ID不同手機(jī)廠商大小寫的處理，OAID有些會(huì)以大寫的形式存在，有些會(huì)以小寫形式存在，一般經(jīng)過MD5加密后，很可能就匹配不上了。

3）建設(shè)統(tǒng)一獲取ID的SDK:遇到內(nèi)部有很多個(gè)流量產(chǎn)品（媒體）的情況下，為了更好的統(tǒng)一設(shè)備ID能力，最好可以將獲取設(shè)備ID封裝成SDK，這樣可以統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化采集和加密方案。

4）ID Mapping 選擇用戶量更大的作為基礎(chǔ)：在基礎(chǔ)畫像的匹配上，選擇用戶數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)更精準(zhǔn)的應(yīng)用進(jìn)行映射匹配更好，比如社交應(yīng)用，用戶的年齡性別信息由于綁定了支付的原因，會(huì)比其他社交媒體更準(zhǔn)確。所以，在基礎(chǔ)畫像 年齡、性別、地域上覆蓋度和準(zhǔn)確度都要更好。

二、策略二，挖掘用戶興趣畫像，構(gòu)建用戶興趣體系

興趣畫像是互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中使用最廣泛的畫像，互聯(lián)網(wǎng)廣告、個(gè)性化推薦、精準(zhǔn)營銷等領(lǐng)域最核心的標(biāo)簽都是興趣標(biāo)簽。

標(biāo)簽是用戶屬性、興趣、行為等特征的抽象與簡化的描述。

興趣畫像主要是從用戶海量的行為日志中進(jìn)行核心信息抽取、統(tǒng)計(jì)和標(biāo)簽化。

用戶使用時(shí)長越長，內(nèi)容豐富度越高的產(chǎn)品，對(duì)于用戶的興趣愛好刻畫則越精準(zhǔn)。內(nèi)容型的產(chǎn)品，比如抖音、微信公眾號(hào)、視頻號(hào)、小紅書等，由于用戶長時(shí)間的消費(fèi)內(nèi)容，因此有大量的用戶行為可以挖掘。

因此在構(gòu)建用戶興趣畫像之前需要對(duì)用戶有行為的內(nèi)容進(jìn)行建模。

1. 基于目標(biāo)建設(shè)用戶的興趣標(biāo)簽體系：

構(gòu)建用戶的廣告興趣畫像，首先需要有用戶的廣告興趣標(biāo)簽體系。

不同場景的標(biāo)簽體系是不同的，比如內(nèi)容推薦標(biāo)簽體系核心是基于內(nèi)容類別進(jìn)行構(gòu)建的，而廣告的用戶標(biāo)簽體系則是基于廣告行業(yè)進(jìn)行構(gòu)建的。

廣告的興趣標(biāo)簽體系是基于廣告行業(yè)來的。也就是說，廣告行業(yè)的類目體系，直接構(gòu)成了廣告用戶的興趣畫像標(biāo)簽體系的基礎(chǔ)，他們基本是一一對(duì)應(yīng)的。這一點(diǎn)，在廣告用戶興趣畫像的建設(shè)中相當(dāng)重要。

比如，廣告平臺(tái)的奶粉行業(yè)類目體系是：母嬰->奶粉，那么用戶瀏覽相關(guān)奶粉內(nèi)容信息時(shí)，興趣畫像的挖掘就應(yīng)該將這些行為追加到對(duì)應(yīng)的類目體系中，并根據(jù)用戶的行為計(jì)算用戶在該標(biāo)簽的權(quán)重。這樣做的目的是更好理解，解析性更強(qiáng)。

2. 構(gòu)建標(biāo)簽體系需要分層級(jí)，也要挖掘個(gè)性化的標(biāo)簽。

用戶興趣標(biāo)簽的挖掘，除了按行業(yè)類目進(jìn)行細(xì)分，還需要挖掘個(gè)性化的標(biāo)簽。

興趣畫像的挖掘需要注意顆粒度，過細(xì)的粒度會(huì)導(dǎo)致標(biāo)簽沒有泛化能力和使用價(jià)值，過粗的粒度會(huì)導(dǎo)致標(biāo)簽沒有區(qū)分度。

例如用戶在購物平臺(tái)上看了美素佳兒奶粉2段這一商品，如果以單一商品進(jìn)行興趣畫像就會(huì)顯得畫像過細(xì)，結(jié)果是只知道用戶對(duì)美素佳兒奶粉2段有興趣，在進(jìn)行商品推薦時(shí)，也只能給用戶推薦這款產(chǎn)品，從而缺乏泛化能力。

如果以食物作為興趣畫像，又會(huì)顯得過于寬泛，如果給用戶推薦兒童餅干 可能又過于寬泛，從而導(dǎo)致推薦不夠精準(zhǔn)。

常見的做法是，給構(gòu)建用戶畫像的時(shí)候，進(jìn)行層次化的類目標(biāo)簽體系（主體或?qū)嶓w標(biāo)簽->三級(jí)類目標(biāo)簽->二級(jí)類目標(biāo)簽->一級(jí)類目標(biāo)簽）。

同時(shí)，建立不同的行業(yè)圈層不同的圈層對(duì)應(yīng)不同的用戶定義，在廣告進(jìn)行召回的時(shí)候，既從類目體系中進(jìn)行匹配召回，也從不同圈層中進(jìn)行召回。

下圖是以游戲人群層級(jí)的示例個(gè)性化標(biāo)簽：

以上是關(guān)于加深用戶理解，從而精準(zhǔn)的對(duì)用戶的需求進(jìn)行刻畫，有的放矢的擴(kuò)展廣告行業(yè)，提升廣告填充率的方法。

接下來會(huì)從廣告主角度來展開，如何提升廣告的填充率。

未完待續(xù)......

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