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CVR优化的重要性

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背景

 

在广告这个领域,CTR的优化有较为悠久的历史, 这些年也出现了较多系统性的优化方法, 包括样本如何选取, 各种模型的出现和创新,在整个领域都有较深的研究沉淀。 从事这个行业的同学也都较为了解。

 

但当CTR优化达到较高的水平,因为预估的ecpm=ctr*bid,收入的优化会逐渐达到瓶颈,此时如果要继续优化广告的效果,就需要加入其他更多的优化链路和环节,从更多的维度,更高的视角去进行整个系统的优化,其中非常重要的一个环节, 就是CVR的优化。

 

 

图:广告cvr在检索端位置

 

CVR优化的重要性

 

那CVR优化为什幺重要?

 

下面就详细说下这个问题。

 

先补充个背景:我们可以认为, 广告和搜索&推荐这样的自然信息分发有本质区别的地方: 搜索&推荐这样的自然信息分发的主体是平台 ,平台完全自主决定了分发的机制; 但广告不一样, 广告的主体是广告主 ,广告主会对自己的广告,也就是广告平台分发的内容增加约束(例如出价,定向条件,时段等),而各个广告主的约束总体又形成了带约束的竞争环境。

 

这些约束条件,就是广告分发和搜索&推荐分发的本质区别。

 

而从广告平台的角度,传统上我们认为平台能够调整的因素, 主要是CTR, 因为 :

 

$ecpm = Q * Bid$

 

而且一般情况下,Q就是CTR,而Bid是广告主设定的,原则上Bid是广告主设定的,是不能改变的, 这就导致了广告平台能够直接影响的因素, 就是优化好CTR(其实也可以影响Bid,这个待会会介绍),将CTR预估做这也是为什幺之前很长时间,大家提到搜推广,第一反应就是CTR预估。

 

但从本质上来说,广告平台的主体是广告主,广告平台需要满足广告主的目标诉求和约束, 广告主最终的目标还是转化和ROI(不同的投放任务可能还细微不同),而不是固定的出价, 所以近些年出现的各种智能出价,包括OCPC,OCPM,就开始考虑广告主的转化了: 如果认为对于广告主这个流量价值比较高,是可以动态调整Bid的,而流量价值如何判断,就依赖于准确的CVR预估。考虑了CVR后,流量的价值可以拆分为:

 

$ecpm=ctr\cdot cvr \cdot abid$

 

此处abid为广告主对一次转化的出价。

 

而CVR预估做准后有两个比较大的好处:

 

 

    1. 就是能够进行动态调价,调Bid,直接增加单次流量的收益

 

    1. 广告主转化/ROI得到保障后,会有更多预算的投入,让广告平台的整个竞争环境更加充分,有利于广告平台生态的良性循环

 

 

以上就是CVR预估为什幺重要的原因。

 

CVR优化和CTR优化的异和同

 

相同点:都是标准的预估任务, 按照样本,特征,模型的思路死磕预估效果。 各种创新机制都可以搞。具体可以参见: 推荐系统,变现系统CTR&CVR预估算法演进-模型

 

不同点:转化很多时候都不是立即发生的,都会有延迟,例如APP应用下载安装的归因,可能是7天,甚至更长; 淘宝的下单,也可能会有数天的延迟, 这就存在 延迟归因 的问题。 另外就是转化的数据一般都会比较稀疏,这就衍生出来不一样的建模方式, 例如阿里妈妈的

 

而对于延迟归因,主要的解决思路又是‘样本回补’策略,通过重要性采样(importance sampling)技术来进行样本的纠偏, 具体可参见老文章: 移动端转化延迟相关CPI转化率模型建模方法 ,同时还有很多其他的方法来对转化样本进行纠偏。

 

参考文献

 

移动端转化延迟相关CPI转化率模型建模方法
推荐系统,变现系统CTR&CVR预估算法演进-模型

    1. Ma X, Zhao L, Huang G, et al. Entire space multi-task model: An effective approach for estimating post-click conversion rate[C]//The 41st International ACM SIGIR Conference on Research & Development in Information Retrieval. 2018: 1137-1140.

http://semocean.com

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