廣告策略產品經理：剖析美團O2O廣告場景策略及工具產品設計策略、&搜尋推薦關係淺談（大白話）（完）
前文：@首發[策略產品經理研習社]（公眾號chanpin007），已託管維權騎士轉載請聯絡。
這是第一篇，後面還有2~3篇，先佔坑。
很多PM對第三方廣告平臺、廣告系統等產品不是很瞭解。所以特意梳理一篇大白話的內容，主要是講解廣告平臺這類產品的原理，並且引入美團的廣告平臺實踐來分析。
（關於DSP、DMP、RTB、SSP等暫時不做介紹）
這篇依然有一丟丟的技術術語，但如果連百度、連問查詢都不願意，那談何學習和成長呢？
要知道，你薪資漲幅高低、大廠公司offer等依然有一堆PM在與你競爭。
言歸正傳，建議PM關注以下幾點：（也是我和一些私密團員溝通的Q&A結果）
——————
補姊妹篇：
#目錄1#
（一）過往廣告怎麼搞呢？
（二）O2O廣告生態鏈？
（三）O2O場景廣告特點
1、移動化
2、本地化
3、場景化
4、多樣性
（四）商戶、使用者和平臺三者利益平衡？
1、商戶效果感知分析
2、廣告營銷效果衡量策略
3、衡量指標分析
4、使用者體驗廣告&平衡策略
5、平臺收益策略分析
#目錄2#
一、廣告、推薦、搜尋、畫像
（1）從業務看
（2）從技術看
（3）針對O2O的廣告是怎樣呢？
二、[乾貨]推送+搜尋廣告原理&受眾使用者定向策略
（1）從實踐原理看關係（大白話）
（2）受眾定向策略分析
1時間定向
2重定向
3地理位置類定向
4人口屬性定向
5行為定向
6新客推薦
7小結一下
三、[乾貨]廣告與使用者匹配的實踐策略分析
四、淺析（O2O）廣告系統面向角色的工具
（1）面向開發人員的系統工具
1離線資料分析工具
2實時資料分析工具
3線上廣告系統除錯工具
（2）面向廣告主和運營人員的工具
1效果漏斗分析工具
2推廣實況工具
3流失訂單分析工具
4廣告收益模擬器
五、總結
（一）過往廣告怎麼搞呢？
在O2O業務模式和相關的平臺崛起之前，大品牌的商家由於收入規模大、營銷費用充分，為了提升品牌知名度依靠如下的途徑開展宣傳：
傳統媒體（如電視、廣播、報紙）；
網際網路流量（如傳統搜尋引擎、入口網站等）；
戶外廣告（如公交地鐵車身、廣告牌、燈箱等）。
通過上述媒介，商戶能快速接觸大量的使用者，宣傳品牌的形象。
但是，danshi，上述營銷方式也有其侷限。
首先廣告投放的資金門檻較高，營銷預算有限的商戶無法承擔相關費用；（成本）
其次對於以直接效果為導向的商家來說，上述投放形式過於粗放且無法形成直接的購買轉化效果閉環。（ROI）
對於大多數的中小商家來說，他們營銷預算有限且更加註重直接的購買轉化，獲取潛在客戶的主要途徑是散發傳單、派發禮物、沿街喇叭廣告。
但是，這些線下的營銷手段覆蓋到的潛在消費者較為有限，並且這些方式無法長期持續開展。
（二）O2O廣告生態鏈
以美團為例子吧，一般這種O2O本地生活服務平臺現在都已經成為廣大本地服務商戶線上營銷的最重要的手段之一。
美團平臺上聚集了上億的消費者，他們使用平臺尋找商家、查詢優惠資訊、瀏覽評論。
【策略】對於商戶而言，他們是最直接的潛在消費者。通過在美團平臺開展線上營銷，商戶能夠獲得更多的展示機會吸引更多客戶到店消費。
【策略】藉助於便利的線上諮詢、預定和支付手段，平臺上的廣告業務可以形成了效果閉環，商戶能清晰準確掌握廣告投放的效果並以此優化廣告投放策略。
【策略】對於美團而言，平臺可以基於對使用者大資料的挖掘和分析，在由時間、地點、使用者和關係構成的特定場景下，連線使用者線上和線下行為，理解並判斷使用者情感、態度和需求，為使用者提供實時、定向、創意的資訊和內容服務。
（三）O2O場景廣告特點
O2O場景下的線上營銷廣告相較於傳統的B2C和B2B商業模式下的廣告有其獨特屬性，獨特性主要體現在移動化、本地化、場景化以及多樣性4個維度。
在這個網際網路時代，無論是新聞閱讀、社交通訊還是電子購物，人們都習慣於通過手機應用來直接滿足自身的需求。
但在O2O模式下，比起純手機非常有特色。
（即O2O廣告作為連線人和服務的本地化生活服務營銷模式，它有鮮明的移動化和本地化的特點。大家可以類比電商“人貨場”策略）
1、移動化
說明：它主要體現在精確性、即時性和互動性三個方面。
通過移動裝置的感測器，能精確瞭解使用者所處的地理位置，推送更加精準的廣告。絕大多數使用者隨時都把手機帶在身邊，所以廣告資訊能及時推送給使用者。
加上目前有這麼多功能強大的各種移動應用，為廣告提供了多種互動可能性。
（例如在美團App上，使用者直接可以完成推廣商戶的資訊查詢、排隊和交易。）
2、本地化
說明：以轉化效果為導向的O2O廣告營銷，營銷的目標使用者是提供服務的本地商戶附近的人群。
在淘寶上，一雙皮鞋可以對全國的使用者開展推廣和售賣，無論消費者在何地，物流和快遞都會準確地把貨物送達到消費者的手上。而在美團上，一家在五道口的火鍋店最佳的推廣物件是五道口附近的食客，這些食客才最有可能直接到火鍋店來消費。
實際上，通過觀察美團實際的交易資料，發現超過90%的交易中使用者和商戶的距離小於3公里。營銷活動要取得好的效果，必須針對性地選擇目標群體。（在O2O廣告中目標群體就是本地化的使用者人群。移動裝置的精確定位為商戶發現目標人群提供了保證。）
3、場景化
說明：消費者、移動裝置、時間、空間構成了使用者消費需求的精準場景。（核心）
PC時代，使用者的標識以Cookie為載體，但Cookie極易清除，同時一臺電腦可能會被多人使用，這導致使用者資訊很難有效串聯，連受眾年齡、居住地等基礎資訊都無法準確把握。
而在移動網際網路時代一機一人的模式下，通過分析和挖掘使用者在平臺上留下的各種行為足跡，能對使用者方方面面的屬性和偏好進行解析和重構，產出十分精準的使用者畫像。
在瞭解使用者的地理位置、消費意圖和行為軌跡等使用者資訊前提下，O2O廣告營銷能在由時間、地點、使用者和需求構成的特定場景下，為使用者提供實時、定向和富有創意的營銷內容，連線使用者線上和線下的行為。
（例如在一個陽光明媚的下午，對一個在CBD上班並有喝下午茶習慣的白領，平臺可以適時地推送下午茶或者咖啡店商戶。）
4多樣性
作用：O2O商業模式面對的是各式各樣的本地生活服務業務，不同的業務有著不同的特點，並對O2O廣告營銷也提出了不同的需求。
（舉個簡單的例子，不同的服務業務對目標使用者的本地性要求也大相徑庭：餐飲類服務對距離比較敏感，這一類服務商家的目標使用者群體是商戶周邊的食客；婚紗攝影類服務對距離就沒那麼敏感了，這一類服務商家的目標群體是全城的新婚夫婦。）
（三）商戶、使用者和平臺三者利益平衡
廣告系統和搜尋系統、推薦系統，有著十分相似的系統架構：它們大都採用了檢索加排序的流程體系。（從技術上原理是相似，玩召回。排序）
基於這一點，有很多人認為廣告業務和搜尋推薦業務沒有區別。
實際上，廣告業務有其獨特規律。廣告首先是一項商業活動，它的出現遠遠早於網際網路。
作為一種商業活動，商戶、消費者和媒體平臺三者的利益都要被重視和考慮，這些利益指標是廣告業務得以可持續健康發展的啟明燈。
（所以，本節將從商業活動的角度出發，分析美團O2O廣告營銷中的商戶效果感知、使用者體驗和平臺收益這三項重要指標。）
1商戶效果感知分析
商戶在美團廣告平臺上進行廣告營銷的根本目的，是通過美團觸達更多的潛在消費者，獲得最大的增量利益。
本地生活服務型別的商家的成本可以分為兩個部分：變動成本和固定成本。
變動成本是隨著業務量變動而線性變動的成本，主要來自原料消耗。
而固定成本是在一定時期內是不會隨著業務量的改變而改變的成本，如門面裝修的投入、店鋪的租金、店鋪服務人員的基本工資等。
商戶如果沒有足夠的業務量，不能招攬足夠多的消費者，則單位業務量的成本會居高不下，導致嚴重虧損。
（因此，對於餐飲行業，商家的首要目標是提升翻桌率、減小空座率，而對於酒店行業，商家的首要目標是提升滿房率、減少空房情況。固定成本的存在是本地商戶開展O2O廣告營銷的基本前提。）
2、廣告營銷效果衡量策略
從商戶的角度出發，O2O廣告營銷的效果可以從三個維度來衡量：
廣告的可見性、
廣告帶來的線上增量收益
廣告帶來的整體增量收益。
【原則】對於商戶來說，可見性是最初步且最直接的營銷結果，是商戶得到的最快的效果反饋。
廣告的可見性表示商戶的營銷資訊已經開始通過媒體平臺去觸達潛在的消費群體。（因此，穩定可靠的廣告展現預期是贏得廣大商戶對O2O廣告營銷信任的最基礎要求。）
廣告帶來的線上增量收益是指通過在美團等媒體平臺上的廣告投放帶來的線上收益。
這一部分收益可以分為兩類：
一類是直接的線上訂單帶來的收入，例如團購、酒店預訂等；
另一類則是線上預約等非直接交易帶來的收益。
對這一部分收益，平臺方能給出準確的統計、分析並反饋給廣告商戶。對於外賣、婚紗攝影和酒店旅遊等對線上流量、線上交易依附度很高的行業來說，它們的線上收益佔整體收益的比例非常大，這個比例直接反映了商戶的經營活動的狀況。
3、衡量指標分析
除了直接使用線上交易，使用者使用美團的另一種場景是通過平臺檢視商戶菜品、評價和地理位置等資訊，然後直接到店進行消費。
廣告給商戶帶來的整體增量收益即包含了這部分離線客戶引流帶來的收益。
餐飲類的商戶的線上交易只佔門店整體收益的一小部分，因此，對廣告效果的衡量需要綜合考慮線上和離線兩部分收益。
離線引流部分收益相對於線上交易收益較難準確統計，
難題：但是平臺可以通過使用者的實時地理位置準確統計部分使用者的到店情況，或者通過曝光、點選至到店的資料漏斗模型對到店資料進行估計。
（未來隨著電子化支付方式的普及，平臺將能更好地對商戶的整體收益進行統計。）
瞭解了O2O廣告營銷效果的主要衡量指標後，要確定商戶的廣告投放成本是否真的較低，需要用到投入產出比（Return over Investment，ROI）這一常用的評價指標，（即某次廣告活動的總產出與總投入的比例。）
對應於兩種廣告收益指標，ROI也可以分為線上支付ROI和整體ROI：
線上支付ROI等於在線增量交易額除以廣告費消耗，
整體支付ROI等於整體門店收入增量除以廣告費消耗。
所以，我們PM可以發現，在廣告費預算有限的情況下，商戶總是尋求優化廣告投放，提升ROI。
4、使用者體驗廣告&平衡策略
前提：有效地保障使用者體驗，是美團開展O2O廣告營銷的基本前提條件。一般來說，平臺只有保障使用者體驗、對使用者有用，它的價值才能得到體現。
核心：反觀美團，他們是通過讓更多的使用者留存並活躍在平臺上，才能吸引更多的本地生活服務商戶來進行廣告投放，才能生成更大的流量用以廣告變現。
【策略】：美團主要從短期和長期兩個維度來進行使用者體驗指標的設計和度量。
從資訊曝光、使用者點選和使用者交易這個使用者行為漏斗出發，短期使用者體驗指標主要考慮了點選和交易情況。
1、短期使用者體驗指標：點選率
第一個短期使用者體驗指標是點選率（Click through Rate，CTR），其數學表達為點選次數（Click）除以曝光次數（Impression）。
點選率反映了給使用者展示的商戶資訊的質量和相關性，與使用者意向無關的、與使用者所處時間地點場景不匹配的廣告資訊展示，不能滿足使用者的需求、吸引使用者的點選，從而導致較低的點選率。
點選率這一指標又細分為廣告曝光的點選率和整體頁面的點選率，
前者度量了廣告本身的優劣，後者反映了廣告對整體資訊呈現效果（自然結果加廣告結果）的影響。
劣質的廣告除自身點選率較低之外，還會攪擾使用者整體瀏覽行為，使得使用者不能愉悅獲取需要的本地生活服務資訊。
**CTR=點選次數/曝光次數**
（所以，一般為了獲得真實的曝光，一般會在移動端進行埋點監控每個POI在手機螢幕上實際展現的比例和時間，將超過一定展示比例和時間閾值的POI納入曝光次數的統計。）
2、短期使用者體驗指標：轉化率
第二個短期使用者體驗指標是轉化率（Conversion Rate，CVR），其數學表達為交易次數（Order）除以點選次數（Click）。
轉化率同樣反映了商戶資訊展示的相關性和質量，和使用者需求不相匹配的商戶展示將不能促成交易的達成，從而導致較低的轉化率。
和點選率指標類似，轉化率指標亦可分為廣告轉化率和整體頁面轉化率。
其中廣告轉化率還和商戶的線上交易ROI成正比，準確有效的廣告投放，不僅可以提升使用者體驗，還能提升商戶的ROI。
**CVR = 交易次數/點選次數**
【長期使用者體驗指標分析策略】
長期使用者體驗指標以更長的時間跨度為出發點，評價廣告對使用者的長期持續影響。
長期使用者體驗指標主要包括：回訪率和復購率兩個指標。
3、長期使用者體驗指標：回訪率/復購率
作用：回訪率是一個反映使用者長期留存的指標，其意義為一定時期內使用者是否還會重新登入和使用美團平臺。
回訪率指標包括：週迴訪率、月回訪率等。
低質量的廣告投放，攪擾了使用者使用平臺方便獲取商戶資訊的感受和體驗，使得使用者脫離平臺以致流失，從而導致回訪率降低。
復購率則反映了使用者消費體驗的指標，其意義是一定時期內使用者是否會重新購買某一個商家的服務。
同樣，低質量的商戶服務會損害了使用者的消費體驗，使得使用者不再進行同樣的消費，進而導致了復購率的下降。
（這裡補充下：為了準確衡量廣告投放帶來的使用者體驗影響，除了進行策略變更對比測試之外，平臺會長期保留一小部分流量作為對照組，不對這部分使用者開展廣告投放，通過比較整體流量和對照組上相關使用者體驗指標的差異，來確定廣告對使用者體驗的長期影響，進而督促和指導平臺優化廣告投放策略。）
5、平臺收益策略分析
以美團為例，作為媒體平臺的目標是，在保障商戶ROI和使用者體驗的情況下，優化流量變現效率，實現商戶營銷訴求和使用者消費訴求的最佳連線。
前兩節已經介紹了商戶ROI和使用者體驗的基本概念。
知道只有保障商戶的ROI，才會有更多的商戶、更多的預算進入到廣告投放系統內；
只有保障使用者的體驗，才會有更多的使用者、更多的流量用於廣告變現。
這兩者決定了廣告業務這一塊乳酪的大小。
流量變現效率衡量單位流量所能帶來廣告收益。
對於展示廣告業務，流量變現效率主要用千次廣告展示收益（Revenue per Mille，RPM）來表示。
對於搜尋廣告，流量變現效率主要用單次搜尋廣告收益（Revenue per Search，RPS）來表示。
**廣告收入=曝光次數×CTR×CPC** **廣告收入=廣告主數×ARPU**
從流量供給端來看，
廣告收入（Revenue）是廣告曝光次數、點選率和點選單價（CPC）的乘積；
從流量需求端來看，
廣告收入是廣告主數量和每使用者平均收入（Average Revenue Per User，ARPU）的乘積。
小結：
在廣告商戶數、預算和流量情況穩定的前提條件下，
流量變現效率的提高主要通過點選率和點選單價兩個關鍵指標驅動，
而這兩個指標的良性提高依賴於廣告投放的機制設計和投放演算法。
關於這些在下篇（下週）繼續分享。 （下面正文）
一、廣告、推薦、搜尋、畫像
（1）業務簡單看
搜尋從業務來上，這三者肯定是解決不同的事情，因為利益點不同，使用者心理也不同。
廣告主要是為了變現，講求ROI，廣告主&使用者%平臺運營，人貨場策略原理；
推薦主要是為了轉化提升、長尾內容需求、個性化推薦為主流等；
搜尋主要是為了搜必得，索必中，除了轉化率還有內容相關性等；
畫像主要是為了給上面幾個大佬提供一個使用者資料基礎支援，沒有了它就玩不了上面的個性推薦、搜尋推薦、廣告定投、計算廣告乃至一切AI....
一般從廣告業務來看，常常是談兩種形式比較多。一個是搜尋廣告、一個是推送廣告（也可以是推薦廣告），這2個會在後面重點探討。
（2）從技術看
廣告在技術上與搜尋和推薦十分相似。
相似是什麼呢？——如重要的“召回”，
所謂召回，簡單來說就是“找一堆認為在XX場景滿足XX使用者群偏好”的內容/商品的池子。
搜尋場景廣告會使用使用者的查詢詞去廣告商戶索引中去尋找匹配的商戶，推薦場景廣告會根據使用者的意圖、位置等場景資訊去匹配合適的商戶。
搜尋廣告匹配中，一項重要技術是查詢改寫。
一方面，使用傳統的自然語言處理方法，對查詢進行有效分析（例如成分分析），完成同義和近義改寫；
另一方面，使用深度語義相似度神經網路模型（DSSM）和序列到序列模型（Sequence to Sequence）進行查詢的改寫，進一步提升廣告匹配的覆蓋率和準確性。
（3）針對O2O的廣告是怎樣呢？
針對O2O商業模式的特點和廣告業務各方的利益，廣告召回機制在傳統搜尋推薦召回機制基礎上進行了優化改進。
在召回中引入了逐層召回的理念，各層依次設定由緊到鬆的相關性水準（Match Level）控制召回廣告的質量，
在當前相關性水準已經召回足夠數量廣告候選的情況下，不再進行後續召回。
相關性水準考慮多種相關性因素：查詢匹配模式、距離和星級等。
（例如針對Query匹配模式，廣告召回時會優先使用Query精確匹配模式召回，其次選擇模糊匹配模式，最後才嘗試採用語義匹配模式。針對距離因素，廣告召回會優先召回距離3公里內的商戶，其次選擇5公里內的商戶，最後嘗試全城召回。）
相關性水準的設定應該充分考慮到不同O2O業務的特點。
（例如距離的設定上，對於餐飲類流量，系統會優先召回3公里內的商戶，而對於距離相對不敏感的婚紗攝影類流量，系統則會放寬限制，優先召回10公里內的商戶，或者直接採用全城召回策略。）
二、[乾貨]推送+搜尋廣告原理&受眾使用者定向策略
我以O2O-美團為例。（相信PM看了後也能發散到其他產品場景的廣告）
（這部分，我推薦大家重點看。經常出現廣告PM面試、使用者畫像、搜尋推薦廣告等PM面試。一般面試官會以某個場景問你如何尋找“使用者”，即受眾定向分析。這部分是要結合使用者研究、策略產品的結合，是否有料和亂說一聽就知道了。）
首先說一個廣告實踐定理：
在O2O場景下，除了搜尋推薦廣告，推送廣告也非常重要。
（類似的，推送廣告就是媒體在合適的時機將合適的廣告以訊息的形式推送給合適的人群。）
推送廣告的主要目標是：提升使用者活躍度、實現人群精準觸達。
（1）從實踐原理看關係（大白話）
（以美團為例）
【場景1】：目前美團使用者有3.5億，從內部資料來看日活躍使用者只有3000萬，年活躍使用者也只有1億，還有很大一部分使用者平時不登入美團App，或者登入次數很少。
那麼怎麼提升那剩下2億多使用者的活躍度呢？
一種有效的方法，就是給這部分使用者推送廣告，引導使用者開啟App，有助於提高使用者活躍度。
另一方面，推送廣告通過豐富的人群定向，實現精準投放。
（然而，要實現精準觸達，需要做到兩點：
有完整的使用者畫像，使用者畫像包含屬性標籤、偏好標籤和行為標籤，以此來判斷使用者對廣告的興趣；
智慧匹配技術，將廣告精準定位到合適的使用者上。）
推送廣告的特點是：主動觸達、使用者意圖不明確。
理論上來說，推送廣告可以在任意時間給任意使用者推送任意廣告，
而搜尋廣告只能在使用者搜尋或者篩選的時候給使用者展示廣告。
但推送廣告的劣勢是使用者意圖不明確，而搜尋廣告具有搜尋詞或者明確的篩選條件，這些都是明確的使用者意圖。
（所以相比搜尋廣告，推送廣告更需要精準的受眾定向。）
（2）受眾定向策略分析
一般來說，歸納常用的定向方式有下面幾種：
（要mark下，這個面試常常問！冷不丁的在面試回答穿插其中相關的點，大大加分！）
1、時間定向
策略：時間定向能夠讓品牌根據消費者行為、營業時間，甚至是季節性活動或特殊事件來進行廣告投放。
（舉個例子，美髮沙龍只有白天營業，如果定向時間包括了晚上非營業時段，那麼使用者在晚上非營業時間看到廣告後，無法通過打電話來預約，這樣就沒有轉化。）
2、重定向
策略：它指根據使用者的歷史行為，將曾在商家發生過瀏覽、收藏、購買等行為的使用者作為商家的精準定向人群，進行廣告推送，拉回使用者完成轉化。
通常情況下，消費者不會看過就能記住，你需要重定向。
根據重定向推送廣告是通過視覺方式提醒消費者有關商家產品資訊的好方式。
（舉個例子，如消費者看到後可能會想：“啊，我忘了要買這雙鞋……”而這種麵包屑式的提醒方式往往能夠誘使他們點選併購買。重定向方式是所有定向方式中最精準、投資回報率最高的。）
3、地理位置類定向
策略：它指的是根據使用者實時地理位置（一般是蜂窩資訊或者GPS經緯度）做一些定向，有助於幫助商家觸達那些正在前往商家所在區域的消費者，包括距離定向、商圈定向等。
這種定向方式在移動裝置上投放廣告時有著非常重要的作用。
（比如本地的一家美髮沙龍，想要招攬本地生意，那麼就可以使用地理位置定向技術在特定半徑內進行宣傳。如果這家店在三角區內有髮廊的特許經營權，那麼它就可以使用該技術進行一個以上定位。當然針對各區域進行定向的時候，商家可以根據區域內業務發展狀況調整出價。）
4、人口屬性定向
策略：人口屬性標籤包括性別、年齡、收入水平、婚姻狀況、是否有車、是否有小孩等。
通過人口屬性標籤，可以將廣告推送給相關消費者，就是可能購買的人群，具體選擇什麼標籤主要取決於商家銷售的是什麼產品。
（例如婚紗攝影類商家會選擇婚姻狀況標籤為“未婚”的人群進行廣告投放，美甲美睫類商家會選擇性別標籤為“女性”的人群進行廣告投放。）
這些標籤裡面，性別、年齡這種標籤比較容易得到，因為使用者註冊的時候就提供了相關資訊；
而收入水平這種標籤需要通過預估得到。
使用人口屬性定向的時候，標籤既不能過於籠統，也不能太過細分。
(例如美甲美睫商家選擇年齡標籤的時候，一方面，不能選擇0~60歲，這種人群太泛了，低年齡段和高年齡段人群可能沒有很強烈的美甲美睫需求。)
另一方面，也要防止對人群太過細分，
(例如，儘管最終可能需要選擇一個更細化的年齡標籤，但卻不能僅僅定位為一個具體年齡，若只選擇22歲的人群，這可能導致人群覆蓋不完整。)
時刻記住目標受眾，但在定位的時候得找到一個折中的辦法。
5、行為定向
策略：它是從使用者的行為資料中挖掘使用者興趣偏好，從而推送相應的廣告。
行為資料包括頻道、商家詳情頁、團單詳情頁的瀏覽和點選，使用者評論和打分等。
興趣偏好一般分為長期、短期和實時偏好。
當挖掘使用者長期偏好的時候，使用的是“一段時間內的行為”，需要對不同時間的行為計算不同的權重，因為使用者的興趣是動態變化的，三個月前使用者商圈偏好是A，可能現在搬家了商圈偏好變成了B。
為了衡量不同時間行為權重，將行為累計控制在一段時間內.(一般使用滑動視窗法和時間衰減法。)
興趣偏好包括品類偏好、價格偏好、商圈偏好等。
品類偏好指的是使用者偏好的商品和服務的品類，.
(例如，使用者喜歡吃川湘菜還是江浙菜，喜歡火鍋還是自助餐；價格偏好指的是使用者的消費水平，例如，使用者點外賣價格區間是偏好0~20元價位還是偏好20~40元價位。)
6、新客推薦
核心即Look-alike，以廣告主的老顧客作為種子資訊，結合廣告平臺的大資料，尋找出老顧客具有的某種特徵或規律，為廣告主找到具有相同特徵或規律的潛在顧客。
這種方式可在保證精準定向效果的同時，擴大使用者覆蓋面。
（例如一個川菜館廣告主想投放廣告，目標人群除了在本店消費過的顧客外，還可以選擇在別的川菜館或者湘菜館消費過的顧客，因為他們可能口味差不多。）
7、小結一下
所以說，簡單總結下幾個部分的環節流程。
使用者在平臺上的搜尋、瀏覽、收藏、購買等行為會被記錄下來，形成使用者日誌。
通過對使用者日誌的分析和挖掘得到使用者畫像，包括使用者基本屬性、興趣偏好、行為標籤等。
廣告定向是廣告和使用者匹配的過程，為每個廣告找到適合的受眾群體。
廣告投放後，需要統計定向效果，包括定向精準程度和覆蓋率。
（精準定向廣告的運作流程如圖3所示）
圖3精準定向廣告流程
圖3精準定向廣告流程
三、[乾貨]廣告與使用者匹配的實踐策略分析
為了實現廣告和使用者的匹配，需要從幾個思維流程去反推。
首先需要為廣告的受眾人群進行初步假設，即確定廣告感興趣的人群，並將其與使用者畫像標籤對映起來，這一步要靠產品調研和分析得到。
然後根據這個初步假設確定廣告投放的定向條件，匹配到符合條件的人群。
【匹配實踐分析】
單個定向條件的表示。每一個定向條件都用一個<Key, Value>對來表達。（比如，職業分為學生和白領兩種，定向條件為學生時表示為 <"Professional", "Student">。
組合定向條件的表示。廣告主設定的定向條件組合往往非常複雜，是各種不同定向條件的組合，涉及交、並、取反等操作。
（一般採用析取正規化（Disjunctive Normal Form，DNF）的形式來儲存廣告的定向條件。這個可以百度下。如果懶，就可以簡單理解是如同使用者畫像。DMP這些，例如各種標籤條件+邏輯關係組合。）
下面以幾個例子來說明DNF的表達方式。
DNF1: （30歲 男性）∪（25歲 女性）
DNF2: （廣東人 廣東男性）∪（北京人 北京品牌新客）
DNF3: （非男性）∪（男性 實時位置在店鋪周圍2公里範圍）∪（喜歡美食的）
在這樣的表達形式中，有兩點需要說明：
第一，每個DNF可以分解成一個或者多個合取正規化（Conjunction Normal Form，CNF），DNF1 ＝ C1∪ C2，其中，C1 ＝（30歲 男性）， C2 ＝（25歲 女性）；
第二，每個CNF可以分解成一個或者多個條件的交。上例中的C1 ＝ A1 ∩ A2，其中A1 ＝ 30歲，A2 ＝男性。
定向條件匹配。定向匹配過程如圖4所示。
一個定向請求包括使用者ID和廣告投放ID，首先根據使用者ID去取使用者標籤，根據廣告投放ID取定向包，將定向包解析表達成DNF的形式，然後與使用者標籤進行匹配。
定向效果評價。
定向效果一般從質和量兩個方面進行評估。質指的是精準程度，主要指標是點選率和轉化率。量指的是覆蓋程度，主要指標是使用者覆蓋率、廣告主使用率以及定向方式對應的流量佔比。
圖4定向匹配過程
觀察美團推送廣告中，內部資料顯示指向：重定向方式點選率和轉化率最好，但覆蓋率最低；
地理位置定向和人口屬性標籤擁有更廣泛的人群，效果相對較差。
實際採用哪種定向，需要看廣告主的推廣需求，廣告主需要綜合考慮精準程度和覆蓋率的平衡。
（以上，適用很多廣告平臺產品的一般邏輯）
四、淺析（O2O）廣告系統面向角色的工具
【開發&廣告主&運營】
“工欲善其事必先利其器”，有效的工具是一個優秀高效的廣告生態的重要組成部分。
所以，淺析從面向開發人員、面向廣告主和運營人員兩個角度進行工具產品的分析，分析的維度一般是看工具的作用是什麼、產品設計核心策略是什麼、有什麼注意的關鍵點、案例舉例等，
這些往往穿插到面試挖坑的各個環節，也是需求談資和麵試拉昇高度的技巧。
（1）面向開發人員的系統工具
面向開發者的工具主要包含三個方面：離線資料分析工具、實時資料分析工具以及線上廣告系統除錯工具。
1、離線資料分析工具
產品設計核心策略：
支援從各個維度（廣告位、廣告型別、時間、區域、演算法策略等）統計廣告業務的各項關鍵指標（召回率、點選率、轉化率、RPS/RPM、CPC等），檢視廣告系統的短板和漏洞，幫助廣告演算法和工程團隊發現問題和尋找潛力。
2、實時資料分析工具
從時效性角度彌補離線資料分析的缺點，幫助開發者儘早發現數據異常，更快地響應和修復問題。
產品設計核心策略：
在背後支撐這些分析方法的是Hive、Spark、Elasticsearch和Druid等大資料處理工具。
（如圖5所示是實時消耗資料分析工具的介面）
圖5實時消耗資料分析工具
3、線上廣告系統除錯工具
作用：這個如名字一樣，就是除錯排查，一般是針對單個廣告主或單個查詢等具體問題的排查。
產品設計核心策略：
通過除錯工具可方便構造模擬請求並檢視單個服務處理詳細資訊，收集各個廣告流程步驟（召回、排序和創意優選等）的資訊，跟蹤和定位線上實時環境中各步驟的問題。
除了線上問題排查之外，除錯工具也是開發階段用於驗證策略效果和演算法正確性不可或缺的手段。如圖6所示是線上廣告除錯工具的基本介面。
圖6線上廣告除錯工具介面
（2）面向廣告主和運營人員的工具
面向廣告主和運營人員的工具包括：廣告主出價預估和排名預估、商戶效果漏斗分析、賬戶診斷等相關工具。
產品設計核心策略：
面向廣告主的工具幫助廣告主更好地衡量和感知廣告效果，讓其瞭解市場競爭情況，協助其有效主動地優化廣告投放效果。
面向運營人員的工具能讓運營人員對廣告主的投放情況有更清晰的瞭解，進而幫助其更好地指導和服務廣告主。
1、效果漏斗分析工具
作用：可以看到O2O廣告從線上展示到使用者進店消費需要經過點選和轉化多個流程，（為了幫助廣告主優化整體投放效果，在推廣後臺提供了效果漏斗分析工具）。
產品設計核心策略：
效果漏斗分析工具主要包括曝光/訪問量/感興趣/到店三層漏斗，
同時給出相應的問題診斷和優化建議（如圖7所示的介面）
圖7效果漏斗分析工具
2、推廣實況工具
【重要觀點，面試常挖坑】：感知廣告展示位置以及競價實況是投放中的廣告主核心需求之一。
核心場景：
因為個性化智慧排序技術體系和帶有地理位置限制屬性的O2O廣告場景下，
加之由於使用者個性標籤、地理位置等原因會導致廣告主看不到自己投放中的廣告在客戶端曝光，廣告主難以分析原因，也不知道如何優化現有的廣告投放。
所以，這個推廣實況工具作用是：提供檢視排名、模擬出價和診斷優化功能。
產品設計核心策略：
廣告主可以檢視選定商圈、類目、地理位置等特定條件下的實時排名，也可以檢視去個性化後一般情況下的平均排名。
同時工具對於廣告展現位次過低或得不到展示的情況會給出具體的原因和相應提示。那麼，廣告主可根據提示調整投放設定。
（比如對出價過低導致排名靠後情況建議調高出價，通過工具可以實時檢視調整後的新排名情況，如圖8所示）
圖8推廣實況工具
3、流失訂單分析工具
流失訂單分析工具：基於門店流失訂單記錄提供對比分析功能。
產品設計核心策略：
流失訂單是指最近一週內使用者對商家A進行了點選，但實際去B、C商家下單的流量算作A的流失訂單。
分析工具根據使用者的點選下單行為資料幫商家分析自身與使用者最終下單商家之間的差距在哪裡。【輔助分析】
（比如對酒店商家，工具會提供商家平均房價、平均評分、商家首圖等資訊對比，廣告主從中可以分析出訂單流失原因，如圖9所示）
圖9 流失訂單分析工具
4、廣告收益模擬器
作用：為吸引潛在新廣告客戶入駐，廣告收益模擬器為商家提供廣告收益預估功能。
產品設計核心策略：該工具基於門店的歷史非廣告時期點選轉化率、門店所在商圈流量以及競爭對手狀態等資訊，預估門店投放廣告後能夠帶來的新增流量和訂單量，幫助新客戶快速瞭解廣告產品，建立投資回報預期。
同時通過該工具，商戶可以方便地跳轉到推廣通平臺進行註冊和投放。
（比如說吧，模擬器也可協助銷售人員對商圈流量以及商圈可承載廣告數進行預估，讓銷售人員更有針對性地開拓市場，提升新籤成功率，如圖10所示）
圖10 廣告收益模擬器
五、總結
（PS1：以O2O型別的美團廣告做契合點）
為什麼選美團的廣告呢？從他們內部來看，O2O廣告是美團的核心問題之一。
著重介紹瞭如何應用機器學習方法提升廣告投放的效果和效率，以及本地場景化的推送廣告。
1、什麼是O2O廣告？
2、這類廣告有什麼特點？
3、這類廣告平臺的生態鏈是怎樣？角色如何平衡利益？
4、搞不懂推薦、搜尋和廣告是什麼關係？ 為什麼在這些型別的內容都能有一些“相似的身影”，它們是有什麼邏輯關聯嗎？
5、廣告平臺所推送的廣告，這些受眾使用者是怎樣的？什麼心理？（我以美團O2O為例。關於資訊內容類的feed流廣告相對簡單，百度今日頭條廣告分成一堆，在這裡不說了。爛大街沒意義）
6、廣告平臺的廣告，如何和使用者進行匹配？有無一些實踐操作的案例、可複用的？
7、對於廣告平臺的另外3個角色：開發、廣告主、產品運營人員，又是怎樣一回事？ 他們用的廣告產品是什麼樣的工具？
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