淺談精準營銷及點擊率預估在其中的應用

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這裡的很多技術包含或屬於推薦、搜索等相關領域，所以會介紹到很多交叉技術。你會有覺得很像推薦或者搜索。由於前幾篇專欄介紹過個性化推薦、機器學習、用戶畫像，雖然精準營銷也涉及了這些概念，但在這不做過多介紹，只結合點擊率預估(轉化率預估類似)做一定的介紹。下面是專欄和live:

前幾篇專欄:

什麼是推薦系統(個性化內容分發)？ - 知乎專欄

什麼是機器學習 - 知乎專欄

比你更了解你，淺談用戶畫像 - 知乎專欄<推薦產品設計>一款圖文信息推薦的設計 - 知乎專欄

以及知乎live:

《 推薦演算法那點事》:知乎 Live - 全新的實時問答

《 推薦演算法那點事（二）：細節 》:知乎 Live - 全新的實時問答

0.序言:

大數據時代的今天，精準營銷的概念越來越多地被提及，因為他給企業帶來的價值是前所未有的，而這背後的推動力就是海量流量、數據和人工智慧的發展。如何在移動和大數據場景下用數據驅動進行精準營銷，從而提高營銷效能，成為營銷與大數據部門的重要研究課題。

精準營銷涉及到DSP、精準推送、智能推薦、用戶畫像、程序化購買、會員營銷、轉化等一系列工作；由於精準營銷涉及面過多，本文通過部分概念與部分相關技術的介紹，帶領大家了解一下精準營銷的整體框架(比如這裡不涉及合約廣告、競價廣告、廣告投放時的競價、程序化購買等)。

1.什麼是精準營銷:

1.1 營銷

市場營銷是指，企業發現或挖掘准消費者和眾多商家需求，從整體的營造以及自身產品形態的營造去推廣、傳播和銷售產品，主要是深挖產品本身的內涵，切合準消費者以及眾多商家的需求，從而讓消費者深刻了解該產品進而購買的過程。營銷的目的是：產生可持續性收益。營銷的本質是：抓住用戶消費者的需求，並快速把需求商品化。

1.2 精準

精準的含義是精確、精密 、可衡量的。精準營銷(Precision marketing)就是在精準定位的基礎上，依託現代信息技術手段建立個性化的顧客溝通服務體系，實現企業可度量的低成本擴張之路，是有態度的網路營銷理念中的核心觀點之一。

今天我們討論的東西更多的會側重精準這個詞,如何理解精準，如何去實現精準。

2.為什麼需要精準營銷

2.1對於企業的意義

a、突破傳統營銷定位只能定性的局限；

b、助力企業低成本快速增長成為可能；

c、不斷滿足客戶個性需求，建立穩定的企業忠實顧客群，實現客戶鏈式反應增值；

d、實現了個性關懷，極大降低了營銷成本。

e、與現今大數據營銷思路相輔相成。

2.2用戶行為漏斗

用戶在產品中的行為形態好似一個漏斗，上端開口很大，而到了漏斗底端開口很小，進入到底部的用戶則是最終進行消費的客戶，往往大部分用戶都是路人。公司數據部門的工作就是專註於挖掘「漏斗」下部的用戶，並給予個性化的體驗。

如電子商務平台通過客戶的網路瀏覽記錄（點擊、鏈接等）和購買記錄等掌握客戶的消費模式，可以分析並分類客戶的消費相關特性如收入、家庭特徵、購買習慣等，最終掌握客戶特徵，並基於這些特徵判斷其可能關注的產品與服務，從消費者進入網站開始，在列表頁、單品頁、購物車頁等四個頁面，部署了不同演算法的推薦欄為其推薦感興趣的商品，從提高商品曝光，以方便商家調整產品投放策略，提升服務，精準挽留客戶，進而提高客戶黏性。

2.3精準營銷涉及的概念領域

包含了個性化推送，個性化推薦、搜索、UI等

3.精準營銷的四維度

3.1基於地理位置的精準

　　以攜程的旅遊景點、項目營銷為例，定了麗江的機票的用戶，給其推送麗江當地的酒店比推送北京的酒店更容易被用戶接受，從而下單。

3.2行為維度、個性維度

　　通過用戶的搜索、購買、社交等表現，可以對其進行個性化的認知和洞察，繼而進行人群劃分，譬如按照收入、性別、喜好等等。同樣以攜程的旅遊景點、項目營銷為例，由於對用戶分析的精準，你知道經常訂購400-500元區間的酒店，並且喜好商務酒店，所以推送這個區間的商務酒店比推送100-200或者1000-2000的其它類型酒店更合適。

3.3時間維度

　　針對用戶的各種在線行為，在毫秒級時間內進行投放，可以最大化的增加從廣告到銷售，或者從廣告到參與的轉變。在DSP、SSP、DMP平台下，以CPC、CPA的方式進行投放。這裡以電商購物為例，一個用戶對一個tag的興趣衰減呈指數級，所以能夠給抓住用戶的實時偏好，對營銷也至關重要。

3.4場景維度

　　場景維度的廣泛使用起源於移動互聯網的迅猛發展。用戶的行為在多屏間跳轉，在PC上的碎片化，如今成為了跨屏的碎片化，此時的精準，又加入了場景的維度。

注:其中行為、個性維度很多時候使用用戶畫像來度量:主要分為靜態和動態兩類

平台根據用戶的最終時刻畫像，推薦時機、場景、渠道、商品等選擇投放內容，做精準投放。

4.精準營銷流程

營銷全景圖

① 精準營銷活動前：確定目標和選取活動對象(圈人)

② 精準營銷活動中：效果監控和跟蹤；用戶和商戶端策略的輸出(個性化推送及實時反饋)

③ 精準營銷活動後：效果評估和優化建議(畫像與數據分析結合)

活動評估的另一個維度就是流量：活動頁的點擊、轉化漏斗、不同渠道來源等常規指標，並結合PV、UV、Session以及路徑樹轉化等模型的其它相關指標。

5.怎麼融合這四個維度？---點擊率預估

5.1 概述

自從互聯網、大數據的興起，精準營銷的效果開始可以被衡量，比如點擊率。而我們在精準營銷前，基於上面的幾個維度，利用歷史數據，結合機器學習演算法，構建預測模型，對此次營銷的點擊率進行預測，把用戶最想看到的展現(被點擊的概率最高的)給他看。(這裡的數據、演算法、模型可以參看另一篇專欄文章:什麼是機器學習 - 知乎專欄)

5.2點擊率預測和推薦演算法的不同

廣告中點擊率預估計算出的是精準的點擊概率，A點擊率0.22% , B點擊率0.34%等，需要結合其它因子(出價)用於排序；推薦演算法對準確值沒有明確要求，只需計算出一個最優的次序A>B>C即可

注1：點擊率 = 瀏覽數/點擊數(點擊率越高，意味著在相同投入的情況下，收穫了更多的用戶注意力)

注2：點擊率預估 = 在某種環境x下，某個推送y展現給某個用戶z後，用戶點擊的概率r

注3：點擊率只是衡量效果的一個指標，但大部分公司均會將其作為重要指標考核，所以這裡先討論點擊率

6.點擊率預估(ctr預估)

6.1三大物料

CTR預估的三大物料: 來自用戶信號(用戶id和用戶標籤等)、推送本地信號(商品、新聞、音樂...)、上下文環境(時間、地點等 )(對應上面的x、y、z)

6.1.1.樣本標註、採樣與與數據預處理:

用於點擊率預估的數據主要是日誌數據，而數據採樣主要涉及樣本關聯、樣本選擇、樣本權重等問題，數據預處理主要是解決數據缺失，不平衡，噪音等問題。

6.1.2.選取演算法並構建演算法所需特徵

6.1.3.評估與調優:離線/線上評估

6.1.4.流程:

6.1.5 淺層模型+海量特徵過渡至深度學習+稀疏離散特徵(以下幾張圖來自京東包勇軍老師的分享)

6.1.5.1淺層模型時代

模型方面，較為經典的點擊率預估模型是線性模型Logistic Regression，由於LR在通過sigmoid之前是一個[0,1]之間的浮點數，利用LR的特點，我們可以將這個浮點數作為用戶點擊該廣告的概率，把廣告按照這個概率從高到低放置在相應廣告位上，就完成了廣告排序。那線性模型如何擬合非線性關係呢？這就需要在特徵層面做文章，利用特徵工程的方法來構造出高階特徵，同樣可以實現非線性。同樣可以使用類似xgboost等演算法來部分解決非線性的問題，但同樣特徵工程非常的繁雜。當然還有各種預估的變種模型，如fm,ffm，xgboost + lr等

6.1.5.2 深度學習時代

主要集中在視頻、圖像和語音領域有較為突出的成果

6.2.搜索和非搜索點擊率預測的區別

6.2.1搜索場景: 搜索中有強搜索信號-「查詢詞(Query)」，查詢詞和內容的匹配程度很大程度影響了點擊概率； 點擊率也高，PC搜索能到達百分之幾的點擊率。

6.2.2非搜索場景:（例如展示廣告，信息流廣告），點擊率的計算很多來源於用戶的興趣和廣告特徵，上下文環境；移動信息流廣告的屏幕比較大，用戶關注度也比較集中，好位置也能到百分之幾的點擊率。對於很多文章底部的廣告，點擊率非常低，用戶關注度也不高，常常是千分之幾，甚至更低.

7.結語(引用)：

精準營銷的關鍵是通過追求性價比做到效益的最大化。但因為人的興趣、需求是隨著時間而變化的，精準一定是一個相對的精準。廣告界流行一句話「最成功的廣告也有50%是浪費掉的」，精準營銷能幫助廣告主實現70%-80%的廣告費用花在正確的地方，將被浪費的廣告資源降低30%，由此可以幫助廣告主更有效地花費，幫助媒體更有效地將流量變現，這就是相對精準的價值。
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