media buy 进阶？

vta

以下内容是知乎看到的，转载过来。
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' Z: _. a5 c5 [2 ~感觉这个实现起来好像也不难。过完年折腾下。
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这几个月在一家为客户在Facebook上做广告的加拿大公司工作。简单说说他们对于数据的态度吧。这是一家小型Startup公司，总共不到20个人。其中4个人（包括我）是技术，剩下的除了CEO都是Account Manager。当然CEO很多时候也在做Account Manager的事情。

刚到这个公司的时候，觉得他们的code很烂，他们的数据库设计也很烂。后来才知道，当初startup的时候，是找了印度公司做外包的，他们对这个外包很不满意，所以一期项目搞定之后，就全部拿过来自己搞了。但是后遗症也留下了。
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% D* P; [9 c$ h: e1 \7 I0 E; t' V这个公司的数据模型很清楚，只要通过低于广告主给出的CPA价格能赚到钱，就想办法增加广告覆盖率。但是常识大家都明白，增加覆盖率很可能导致转化率下降。但是如果接受这个假设，那么就没有什么赚钱的机会了。恰恰是因为他们相信，除了常识之外，还有一些事情是经验之外的。

比如说关键词……有些关键词对某些人有用，对另外一些人没用。如果不做数据挖掘，生想广告词或者关键词的组合，累死了也赚不到什么钱。

( _, d+ v' _8 s- q所以……这个公司在代码中设计了几个基本核心算法：
1. 一种止损的trigger，对于任何亏钱的广告，自动停止。
2. 一个自动发布广告的cron，程序一直在扫描。一旦发现一些广告能赚钱，就自由组合这些广告元素再自动发布到广告系统里面。这样，就能出乎意料的发现一些更加赚钱的广告形式。
1 y$ w+ o0 K8 U& T9 _3. 做了很多广告更新的算法，搞了一个自动化的A/B测试策略来针对Facebook广告价格的浮动，来更新广告的价格。
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通过阅读这些算法让我感受很深。所谓的数据分析，不是一个产品经理跑到运维，数据库管理员或者工程师那里说：我现在要跟踪什么什么数据，你帮我出一下吧。然后再对着跑出来的数据琢磨这些数据是否合理。

在这个公司里，只要发现一个数据模式对收入有影响，就会直接编码到系统里，变成自动执行的代码。基于这样的数据导向原则，代码面临无穷多次的重构，因为谁也不知道，下一个数据模式会发生在哪个层面，哪几个数据之间会发生关系。

1 I0 `" b+ p5 X7 H; y" ]我觉得国内的不少公司，还在以daily report分析数据，还在说数据只是为了验证产品经理想法的阶段。这动作是不是太慢了？
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接下来的话，随便说说，不一定有参考价值：
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1. 对于大多数网站，如果你想用数据为导向，必须建立系统级的A/B测试机制。对于界面层面的重构，一个产品经理+一个工程师，一天用这个系统一天至少能做3-4个。系统级别的A/B测试要能够保证快速上线，第一时间看到数据，一旦超过临界值直接结束测试、保留数据并生成报告（直接邮件发送，而不是让产品经理想起来跑到后台再查）
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& k. S" b6 K% Z+ b2. 对于做社交网站，或者有复杂用户数据模型的公司，要在界面呈现和用户数据之间建立匹配系统。这样产品经理可以设计几种呈现模式，丢到匹配系统中，过不了多久，就能发现用户对不同呈现的数据反映的不同，然后系统性地固化这种机制。

3. 通过cookie或者用户登录信息，建立针对不同用户的内部tag系统，看这些tag在系统2里有没有明显差异。如果有就可以固化下来，用来提高关键指标。

所以，我现在对于数据分析的感觉是：
1.要提高一个数据指标，盯着它是没有用的。必须找到影响这个数据的另几个可操作性更强的数据指标，调整它们。
! W6 _, v# g. f+ r' M2.分析数据的可能性要充分，充分分析的基础是测试充分多的可能性。如果你想测试图标的颜色从绿色变成红色会不会更好。那为什么不测试一下蓝色，紫色和黄色呢？
3. 如果小规模数据已经可以说明问题，就没有必要延长测试时间，也没有必要扩大测试范围。
- n7 B' j/ B# i8 h3 ~4 |4. 要充分利用计算机来帮你做数据采集和分析，缩短数据分析的周期，降低数据分析的成本。
5. 有必要的时候，可以让计算机帮你找pattern，因为计算机没有偏见。
编辑于 2011-08-16

河小马

基本常识而已。。

加了一些programmic buying。。。很老的东西了

狼行天下

感觉不错啊

vta

河小马 发表于 2015-2-15 23:49
基本常识而已。。

% O) _# u# n3 b) Q$ T0 D加了一些programmic buying。。。很老的东西了

河马多分享点这些常识呗。。
) t4 N& W0 I2 s2 X4 c: q7 s  {
这个确实老。11年写的了。估计现在更新几代技术了吧。。

河小马

vta 发表于 2015-2-16 01:08
河马多分享点这些常识呗。。

这个确实老。11年写的了。估计现在更新几代技术了吧。。 ...

其实一直都没有什么变化

2 n" R7 |/ y: e, o: Q% V9 U无非就是加入 AI 以及更好的算法

cjyzpcl

我tm要哭了，实际上跑一个流量平台就只是跑出black list来而已。而且对搜索流量来说相对稳定，并不需要大量的scale，而且衰减也低。玩scale的上上pop啊，保证你脸跟菊花一样，哈哈哈哈哈

不知道他们对于creative是怎么处理的，广告创意无法自动化啊，难道全部都来自spy？

vta

augustye 发表于 2015-2-16 11:54
2 T& B' L% X# v3 ~$ S# o4 ~: v6 U1 f" P不知道他们对于creative是怎么处理的，广告创意无法自动化啊，难道全部都来自spy？ ...

2. 一个自动发布广告的cron，程序一直在扫描。一旦发现一些广告能赚钱，就自由组合这些广告元素再自动发布到广告系统里面。这样，就能出乎意料的发现一些更加赚钱的广告形式。

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4 M: I0 s, Y+ B# f% l1 h! r" A看他的意思，就是提前做好大量的参数变量，随机组合。

vta

cjyzpcl 发表于 2015-2-16 09:14
* Y& `+ B: I& F+ U2 i  y我tm要哭了，实际上跑一个流量平台就只是跑出black list来而已。而且对搜索流量来说相对稳定，并不需要大量 ...

( d8 F9 X& w' w# _# o哈~~我也有玩 pop 啊~~
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) ], v; p% ]5 y$ ]不过感觉 pop 的量不是很大啊~~
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美国的量应该算大了吧？美国的 mobi pop，操作起来感觉每天最多只能到5k revenue 了。

老刘

烧钱收集数据，用程序也就减少人工，增加效率。
8 I; n% Q3 U6 O0 h如果资金不大，还是人工靠谱

hudba

给小白看，非常高大上。