广告系统在努力改进
广告算法到底是怎么运作的？看过一些书知道基本原理，甚至还有过糊一个简单广告系统的经历。但坦率讲，我没有做过完备的广告算法迭代，也就知道广告系统的目的——就是在不过度破坏广告生态的前提下，尽可能提高广告收入。
为了保护广告生态，点击率和转化率高的广告会被给予更高的权重，更容易获得流量。为了提高广告收入，尽可能提高广告和用户画像的匹配度。在这个大前提下，平台也会做一些服务大广告主的定制化需求，对于正在进行获客战争的行业，做行业定制方案。
比如围绕K12行业的各种解决方案终于被各大平台做完善了，然后因为政策原因行业没了。
对于广告主而言，如果有多个平台可以选择，除了流量价格和流量质量，还需要考虑能够获取的量级，以及广告投放平台基建水平。前面提到的行业定制就是综合提高和对应行业匹配度的做法。
而基建水平有一个非常取巧的方法，那就是算法领域百试不爽的抄Google，广告也是算法嘛，这个领域本土化策略还是有效的。
扯远了，这篇文章想聊的是广告主视角的广告投放策略。
第三方智能投放系统
目前有一些第三方平台，提供了一些所谓的智能投放系统，但功能不外乎添加一些条件语句，对广告进行操作，然后提供图形化的规则配置入口。
比如：当APP次日留存率低于30%，则关闭计划；当日消耗大于50%，则单日预算*2。
本身没有多少难度，更多是处理了和平台地接之间的dirty work。但这样的第三方也没有太大的市场，预算足够的公司会自己做这些dirty work。与此同时，这种规则配置平台确实没有什么技术含量，尤其是硬性规则导致系统没有任何数据容错，就和中学物理假设小球*光滑无空气阻力，而现实的非光滑和空气阻力导致智能投放规则效果还不如人工操作。
真的不能AB测试
不是说广告系统不能AB，广告投放平台完全可以做流量拆解，因为平台知道用户的各种数据和流量分发逻辑，对于广告平台而言，广告策略AB测试就和搜索和推荐的AB测试一样自然。
但对于广告主而言，能拿到的数据少得可怜。能拿到一个广告的数据有多少曝光、多少点击、多少转化，也就这样。
没有转化的那些用户是什么特征？抱歉不知道，用户没走到转化这一步，肯定不可能知道用户信息。
市场环境变化了么？广告投放平台悄悄改策略了？我的账户权重有问题了？用户资源枯竭了？充满了未知。一方面充满了未知，一方面投放又决定了生死，那么就和这个大地上古老的先民面对神秘的大自然一样，滋生了不少怪力乱神的迷信。
但也不是没办法！
投放就当成炒股
从某种程度上讲，投放和炒股是很像的。炒股是多方竞价，涉及的核心问题是博弈；炒股需要综合大量的数据进行分析；炒股策略可以在小范围有效，但是一旦所有人都用了之后，策略就会失效。投放和炒股的区别就在于，对手盘都是一个广告投放平台罢了。
当需要用投放系统替代人工投放来提高整体收益时，需要考虑系统相比于人工，到底有哪些提升点。
系统可以收集广告平台实时数据获取信息量收益。系统可以同时处理大量的数据，并且可进行实时计算，而人工投放只能同时监控少量广告，并且不可能做到实时处理。
配合合适的算法，能够实现三个显著优势：
及时反馈：可以根据实时数据更快调整策略；
更细粒度：可以针对每个ad所在的竞争环境、数据表现，作出更精细化调整；
准确性：对数据的判断基于统计方法，比人工判断干预方法更好。
这种系统优势和量化投资相比于人工炒股的优势是类似的。
问题和对应解决方案
而构建这样的系统并不容易，否则市面上也不会是规则化系统大行其道了。
首先是小数据量和大数据量数据如何统一评估的问题。比如要求留存率30%关停，10000个新用户200个留存肯定是要关闭的，但是5个新用户，1个留存应该关闭么，10个新用户2个留存该关闭么。如果在很高数据量下做决策，会发现绝大部分广告根本不能达到决策需要的数据量。
小数据量下的策略设计是必然需要的。威尔逊区间公式是一个好用的策略方法，统一判断置信区间上界就可以，感兴趣可以去查看资料。
请容许我用一个经济学概念来比喻威尔逊区间公式，威尔逊区间公式的作用类似于Time Value在投资领域的作用。威尔逊区间将不可比的不同数据量下的指标归于统一标准下，正如Time Value的方法将不同时间的钱折算到同一时间进行比较。
另外实时数据相比于报表数据，总是有一些误差，一部分是数据误差，一部分则是时间窗口误差。数据本身误差很好理解，因为实时数据准确性没有经过太多校对。时间窗口误差是因为某些转化需要时间，如果拿实时数据评估，会因为部分后续转化还没有发生而被低估。这就需要根据转化漏斗的特点做数据补偿。
还有就是如何进行整体的系统控制，从全局出发设计投放策略。还是可以和投资类比。投资会提前规划资产配置，投放策略也是类似，多少预算用于冷启动，多少用于起量，在市场变动时需要对策略做哪些调整，从整体的思路出发，落地到具体的策略公式。
一点无聊的小结
这部分策略的设计用不到太复杂的算法，更多是需要针对业务情况，按照这个宏观思路做出对应调整。说起来容易，做起来其实挺难的。毕竟听说，某公司在有前人完整设计思路文档的基础上，教育线适配就不会做了，没有一点点变通可言。
但貌似也不影响终局。
说到底，策略系统像是精细的蚁巢，作为蚂蚁王国的视角当然是美轮美奂，巧夺天工，甚至还挺有用。但一场意外的风雨，就能将一切打碎。
能构建一套在一段时间内有用的策略系统，就已经足够幸运了。
本文标题：策略PM二三事：广告投放策略
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