剖析：基于搜索行为推送程序化广告

两天前，作者觉得刷牙太难了，老刷不干净，所以打开京东，搜索电动牙刷，然后完成了一系列的购买支付操作。深圳最近的天气很鬼。每天都下雨。一年没换过的雨刮器刮不干净。嗯，你猜对了。然后我又打开了JD.COM，操作猛如虎，花了250元。买了之后，我愉快地刷了抖音。嗯，我妹妹真漂亮。。。突然，这样的广告出现了。我以前刷过小龙虾、游戏、各种应用程序等等。这两个真的印象深刻，以前从来没有刷过。买完东西就出现了，这是我的抖音小妹妹第一次出现。是隐私泄露吗？京东是否出售了我的数据？其实这只是程序化广告最简单的操作。让我们模拟一个简单的对话来模拟过程：以广告为例，整个过程有以下对话：可能是这样的过程，当然，上述过程并不是唯一的路径。关键技术要了解以上流程，首先介绍投放使用的关键技术:程序化广告:指利用技术手段进行广告交易和管理。广告商可以程序化地购买媒体资源，并利用算法和技术自动实现准确的目标受众定位，只向合适的人投放广告。媒体可以程序化销售跨媒体、跨终端(电脑、手机、平板电脑、互联网电视等)的媒体资源。)，并利用技术实现广告流量的分级，进行差异化定价(如一线城市价格高于二三线城市，黄金时段价格高于其他时间段)。SSP：提供流量的供应商平台。管理媒体广告空间，优化广告，帮助流量方提高收入。DSP：需求方平台是为广告商和代理商提供广告服务，准确接触定向用户。ADX：广告实时交易平台，广告竞价流程在ADX内完成。DMP：数据管理平台是将分散的多方数据整合到统一的技术平台中，并标准化和细分这些数据，使用户能够将这些细分结果推向现有的互动营销环境中的平台。RTB：实时竞价是一种利用第三方技术在数百万网站或移动终端上评估和出价每个用户的显示行为的竞价技术。与大量购买和交付频率不同，实时竞价避免了无效受众的到达，并为有意义的用户购买。电子商务广告通常以效果来衡量，这是需求方最安全的方式，也就是说，通常选择注册会计师、CPS、CPM，但具体要看抖音对自己推送算法的信心和推送用户的质量来选择。我假设这个广告是JD.COM采用RTB竞价规则购买的广告机会。我们来拆解一下我在JD.COM搜索的产品，广告是怎么展示给抖音的。1.数据从数据开始:作为抖音和JD.COM的用户，我在抖音和JD.COM都有相应的用户肖像。当然，不同平台的用户肖像必须收集不同的具体信息，重点也不同。例如，抖音是根据我*的用户、浏览的视频内容、浏览视频的完整性和注册填写的一些基本信息生成的用户肖像。作为一个电子商务平台，京东必须更加*我的购买习惯、收集商品、搜索商品、感兴趣的类别和其他内容生成的肖像。但一般来说，肖像的生成可以概括为以下公式：用户信息：包括注册信息、地理位置、年龄、性别等。用户兴趣:*的店铺，经常浏览的品类，收藏的商品。用户行为：流量内的行为记录（此处应为京东APP客户端），如搜索动作、购买、浏览时间、搜索频率等。相关信息：根据一些标签归因分析获得的推导信息。我在JD.COM搜索的记录属于用户行为和兴趣信息，实时存储在数据库中作为用户肖像的重要组成部分。与被动收集到的信息不同，行动是迫切而强烈的，因为有需要。在肖像系统中，标签在一段时间内的权重无疑非常高。2.有广告内容，必须有广告内容。有两种情况：一种是京东自己的交付平台（即DSP）连接到头条新闻的ADX；另外一个原因是京东的营销人员直接投放到头条营销平台。因为这个广告关系到我实时搜索产生的数据，所以我们排除了第二种情况。JD.COM应该是接入头条的ADX，这样我的标签就可以实时提取到JD.COM的数据库作为匹配标准。3.用户参与前期工作后，用户参与。当我们在抖音上浏览视频时，抖音会间隔刷广告，我们假设广告是RTB竞价广告。当我刷到这个广告空间时，抖音通过ADX同时向N个平台发送信息，通知可销售的广告空间，并要求每个DSP参与投标。发送消息时，携带用户信息，用户信息有唯一的识别号(假设是手机号)。JD.COM收到消息时，将抖音发来的唯一识别号与DMP数据库中的识别号进行匹配，发现用户存在，最近搜索了某个产品。高价购买广告空间，最终赢得广告空间的展示权。然后，将需要发布的商品信息广告内容返回抖音。这里的写作相对简单。事实上，内部逻辑中有许多规则。当然，这些都是在毫秒级完成的。之后，用户看到广告内容，大骂:XX！以上就是对整个过程的介绍。然而，当你读完整篇文章时，你应该发现：事实上，我不仅搜索了这个产品，而且我确实完成了购买。就像我买的这两种商品一样，它们在日常生活中使用频率很低。我买了东西。一般来说，我不会在短时间内再买了，除非京东想让我退货并做出选择。当然，这是不可能的。按照RTB竞价逻辑，这波亏损是JD.COM。通过上面的介绍，我们知道JD.COM推送的决策依据是我在APP中的搜索行为，主动搜索意味着强烈的购买意向。此时，行为标签的比例将高于其他肖像标签。因此，JD.COM在收到抖音广告空间的竞价请求时，把这个广告推给了我。问题在哪里？由于用户数量和数据量巨大，我猜测搜索记录仍然存在于缓存中，与购买记录无关。或者京东根本没有标记商品分类的频率，也没有估计用户的下一次购买预期。在此基础上，我建议对商品的消费频率进行分类，及时整合更新肖像，输出可靠性的决策意见。