解析360三大商业产品:AI已渗透广告系统,从账户优化、自动创意到智能投放

解析360三大商业产品:AI已渗透广告系统,从账户优化、自动创意到智能投放

Len_X 网站编辑 2017-12-23 494

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如今,人工智能已经不是一个新鲜概念,它正不断扩大其在营销等商业领域的应用。

营销是AI非常好的落地点。今天谈AI,本质原因是我们已经解决了广告营销很多基础的问题。下一步则是解放人力,提升“效率”。

“在这两年当中,AI发生了深刻的变化,这让我们看到AI使用已经渗透到广告系统本身。不管是投放,还是图片使用,语音、图像、视频,以及场景的识别和处理。这些东西都通过AI的方式进行”,360集团副总裁杨炯纬谈到。

从360来说,360推广基于AI在营销领域的应用,开发了一些系列的智能商业化产品——从搜索推广的账户优化、广告投放的创意自动生成,再到移动推广的oCPC投放技术,都将AI融入其中。

这三个AI商业产品的落地,无论是对广告主营销的效率提升,还是对于初期阶段AI在营销领域的应用探索,都有着非常大的意义。本文,我们将逐一解析,从360的产品个案中,分析AI+营销的切实落地可行性和价值。

产品实案一:搜索推广——360分析账户优化

基于用户本身需求的主动搜索,迄今为止,依旧是最有效的推广方式之一。

然而,传统的搜索推广如今也面临着诸多问题,人工依赖比较严重,通过主观判断进行关键词设置、出价,这会导致拓词不精准,预算支出不好把控,有时候超支,有时候预算花不出去,整体效率比较低,营销效果目标达成难度系数大。

如何改善这样的现状?Morketing从360商业数据部产品经理获得解答,“将搜索推广按照营销漏斗的每一个环节进行拆解。用户和广告互动流程主要包括:曝光、点击、消费、互动和转化,那么,把握好每个流程中的细节,才能保证更好的效果。

以前,人们更多的是根据经验对流程细节优化。但是,AI时代下,有了新方式,可以基于AI,将经验数据、实时数据,以及网站的各类数据加以运用,通过算法分析,提出洞察,指导投放。

基于此,360推出分析账户优化工具,针对搜索广告效果进行账户多维度分析、问题诊断,并结合账户各自问题给出适合的优化建议。即主要功能包括3块:1、账户问题诊断;2、账户优化建议;3、效果评估。

首先,360分析通过布码进行网站日志收集,结合360广告相关数据,帮助客户实现网站分析,推广效果评估。主要包含实时数据、流量来源、推广分析、访客分析、站内行为等功能模块。

其次,基于分析,给出问题诊断。比如,结合账户历史投放数据及网站流量数据,从展现量、点击率、转化率等多方面进行问题诊断。

最后,360账户优化产品,根据诊断结果给出优化建议。

优化建议本身涉及多方面,包含,账户优化。要确保在预算允许的情况下广告曝光、点击、消费充分,让广告最大化概率出现在用户面前,并吸引点击和后续的互动、转化行为。

行业专家曾给出一套公式:AI=大数据*深度学习/算法*云计算。而360分析账户优化功能也正是基于这套逻辑实现的。

Morketing了解到,“360账户优化使用了广告投放数据(包括了广告主购买关键词及投放效果数据)、广告主网站数据、全网搜索数据,通过相关策略及算法,辨识适合广告主拓展的关键词、关键词相关性、不得不购买的核心热词、潜在优质词、升温的热点词,从而定向给广告主推荐关键词进行账户添加”。

目标与转化数据优化

案例:58速运

以58速运为例,在搜索广告投放中,除了核心品牌词“58速运”以外,还通过投放搬家、拉货、配送等行业通用关键词,以及竞品品牌词,使需求用户在搜索引擎中寻求服务时,都能接收到58速运的产品信息,从而在大面积覆盖的前提下收拢了精准用户流量。

经过优化,58速运APP的下载与激活量都实现了超过40%的提升。

产品实案二:创意生成——360达芬奇画布

除了在账户优化层面,这两年,AI营销谈及最多的是创意自动化生成。

360有一个优品PMP私有交易平台,里面集合了360各种优质广告位置和资源,其中,导航和浏览器开屏广告,由于其第一眼强势的吸睛能力而备受广告主喜欢。

但是,广告主投放首屏大横幅广告,如果还像以前那样千篇一律,用一个创意想要打动所有的人,这在当下是不可能的。因此,如何做出让数亿用户都喜欢的差异化设计?这是摆在眼前的一个创意新难题。

360商业化产品团队看到广告主的这个困惑,顺势推出“360达芬奇画布”智能创意工具。让AI、数据和场景化来驱动创意自动生成,从而实现了多维度的创意优化。

360达芬奇画布的原理是:基于360的大数据及AI能力,根据用户的浏览、搜索、安装行为、地理位置、商品偏好等,自动实现了模板配色、创意文案、动画效果、商品推荐等四位一体的最优匹配,从而让数亿用户体验到“千人万面”的广告推荐。

360商业化团队补充:“达芬奇画布智能化工具,可以实现场景原生和意图原生结合的用户体验。综合来说,可以分为“要素分解-元素挖掘-智能组合-反馈迭代”的四步。

第一步,要素分解:达芬奇智能创意将画布的组成,分解为了“背景模板、智能文案、智能商品、场景动效”四大模块;

第二步,元素挖掘:要素分解完成以后,达芬奇智能创意针对这4大要素,分别定制了上千种衍生组合;

第三步,智能组合。实现了「背景、文案、商品、动效」每一个元素模块的充分挖掘以后,通过智能的实时拼装,充分发挥出了达芬奇画布超过500套模板配色+场景智能文案+商品推荐+1000种动效的有机组合。

第四步,反馈迭代。四位一体的最优匹配后,360投放系统,会根据用户实时兴趣行为精准投放,从而让每个人,每一次看到不一样的内容。

拿智能文案来说,基于360信息流内容化战略的输出,用户只需输入几个主题关键词,系统便会通过自动识别用户的地理位置、节日、天气、时间、兴趣特征标签,结合当前最热门的资讯标题自动生成个性化的广告内容,并实现自动更新创意标题。数据表明,智能文案能够快速提升CTR30%。

再比如,场景动效。为了提高创意的吸睛程度,达芬奇画布还有一个“场景动效“,让广告“动起来”。

实案:科沃斯

科沃斯,是1998年创立的,如今占据了中国扫地机器人半壁江山。在和360PMP合作中,他们使用了达芬奇画布功能,结合“扫地清理”的产品特性,机器人有序地把广告背景逐渐“清扫”,最后,充电回收在充电桩收尾。

这个创意非常生动的表现了扫地机器人的清扫功能和自动回电桩的特性,以更原生的方式进行广告推荐。

产品实案三:oCPC——投放系统优化

账户优化、创意广告自动生成之后,那就是如何有效的将每一分钱花在刀刃上了——投放价值最大化。然而,传统的CPC广告投放显然已经不能满足这个诉求了。

CPC推广经常面临这些两难的问题:定向条件窄,出价低,可以满足广告主对成本的要求,但获取的有效用户量太少;但如果提高出价,放宽定向,可以获取更多的有效用户,但成本不可控,广告主依旧不会满意。

那么,如何升级投放效率?360的解决方案是:oCPC。本质上就是在CPC优化的背后加一个“AI引擎”。可以针对广告主的需求进行智能定向和出价优化,并且优化整个投放策略,也称之为“投放系统优化”。

如何理解oCPC?oCPC,全拼是OptimizedCost Per Click),即目标转化出价。通过转化数据对接,广告主可回传激活、注册等数据,系统根据广告主的转化数据,通过机器深度学习来预估每一次展示的转化价值,实现实时动态智能出价。

oCPC出价的算法原理是:eCPM=预估点击率 *预估转化率 *目标转化出价*1000次。

整个投放概括起来包括两项:智能定向和智能出价。

首先,从智能定向来讲,360拥有非常丰富的用户产品,通过对用户的行为链数据挖掘,能够产生数十万不同维度的标签,根据广告主提供给种子用户,智能地为广告主匹配或者扩展出跟种子用户高度相似的群体。

然后,智能出价。如今系统已经能够自动评估广告主需要流量的价值,并且进行出价。实际数据证明,通过智能出价,激活成本可以大大降低,广告主在智能出价的预算占比也大幅度增加。这就说明了其实在这些领域,AI技术已经开始超过了人工的优化手段。

总结:

AI自学习能力,营销已进入无人驾驶阶段

正同人脑学习的过程,机器学习的本质也同样在于大胆的实践和试错。

在每一次曝光机会背后,其实都是一次与用户的“交流”机会,交流过后,有的用户仅仅是做了短暂的停留注目,有的用户主动点击了广告的有效区域,而有的用户甚至由此产生了广告转化。

这一切行为路径,基于强大的机器学习和神经网络关联下,逐渐形成了整个营销的内核。

经过几天的机器学习之后,无论是账户分析优化功能,还是达芬奇画布,或者是oCPC,他们都开始具备了一定的方法论和参考因素,于是在下一次广告展示来临之际,便会基于历史数据模型进行最优判断。

在整个营销过程中,我们发现,人需要介入的环节越来越少了,营销已经开启了“无人驾驶”时代。

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