oCPC实践录 | 广告冷启动问题的思考与总结

读者们，久违了。最近有读者说很久没有更新内容了，对不起读者们。前段时间和同行们的沟通交流，让我意识到要学习的东西还有很多，之前写的文章也有一些错误的理解，后续会更改补充。接着梳理介绍oCPC实践中遇到的问题，本文介绍广告冷启动问题。

在看本文之前，可以先回顾一下oCPC实践录 | 产品冷启动问题，虽然关系不大，但还是希望能够从产品和策略两个角度思考和解决冷启动问题。本文接下来依次介绍（1）什么是广告冷启动问题（2）冷启动问题产生的原因（2）解决冷启动问题的方法。

在广告投放过程中，广告主有新的投放需求或者想通过广告的更新来探索获取更好的投放效果，特别是在oCPC产品下，广告主或者优化师们在系统中的参与度在降低，通过更新广告是一个重要的优化效果手段。

广告冷启动问题一般是指新建广告在投放过程中遇到的问题。在oCPC产品下，广告的冷启动问题主要表现在两个方面，一个是转化成本较高，超过了给定转化成本，另外一个是跑量困难，预算花不出去。

解决冷启动问题有利于吸引广告主预算，提高平台整体收入。

做广告算法有时候一天的时间都在排查各种各样的case，冷启动的case估计要占很多。我这边简要梳理了冷启动问题产生的原因，对于超成本和跑量困难，可能存在的原因有转化链路，投放问题，模型问题，机制问题等。

oCPC是数据驱动的产品，在讨论各种问题之前都有一个前提条件，就是数据要对齐，广告主与媒体（业务端平台，产运模型策略算法）的转化数据要一致，目标要一致。

针对转化链路问题，经常有产品运营反馈case，不加分析整理，直接打包发给算法侧，查来查去发现转化存在漏传、断传、延迟导致成本较高，进而影响成本控制算法（成本较高调低价格）造成跑量困难。在转化数回传正确的情况下，转化链路仍然需要看一下，从填充、展现、点击、进入落地页、安装、下载、激活、注册、付费等方面分阶段分析营销漏斗的效率指标情况，对于跑量困难，就需要看看在漏斗效率损失，如是否出现点击跳转问题，安装拦截问题等等。

针对投放问题，投放的问题包含预算设置，单元定向与出价，创意样式等多方面的，如单元定向（如时间，地域，人群）直接影响跑量；创意样式不足，丰富度不够也影响跑量；同账户下已经有多个跑量单元了，在检索系统去重的情况下，也会导致新广告跑量出现问题。

转化链路和投放问题更多的是偏向于广告主侧，媒体侧分析跑量困难和超成本更多的是从模型问题和机制问题两方面考虑。广告在系统中的排序公式一般是折算到ecpm上，ecpm=预估点击率 * 预估转化率 * 给定转化成本 * 成本控制参数，计费一般是GSP机制。排序和计费决定着跑量和成本情况。

针对模型问题，很多人经常会把冷启动问题直接归因于模型问题，这个是片面的。跑量问题的原因会比较多，其中模型对新广告预估（点击率、转化率等）偏低可能是一个原因。超成本问题的原因也比较多，其中模型对新广告预估（点击率、转化率等）预估偏高可能是一个原因。一般情况下可以通过模型的pcoc(先验预估值/后验预估值)初步分析原因。

冷启动问题，对模型来说，本质上还是模型泛化能力的问题。比如广告主经常的操作是复制过去一段时间投放效果好的广告素材，不断建立新广告，但经常遇到预估偏高或者偏低，效果不稳定，成本较高，跑量难的问题。从这个case就反映出模型对于广告素材和内容的识别和泛化能力不强。冷启动问题在模型侧有时候是不容易引起重视的，主要原因是新广告在整体大盘的占比一般较小，优化动力不足。

针对机制问题，广告排序计费和成本控制依赖模型预估和广告转化数据反馈，在模型预估不准和转化数很少或者转化延迟的情况下，要做到准确及时的成本控制是很难的。对于跑量问题，如出价排序策略在检索漏斗中（召回粗排精排）中的设计是否合理，去重逻辑是否合理等。

以上从转化链路，广告投放，模型算法，机制策略四个方面分析了广告的冷启动问题，然后就需要对症下药，给出合理的解决思路，非常希望能够做出一个的客户效果诊断工具。

转化链路和广告投放偏向广告主侧，原因分析和问题解决与算法涉及较少，我这边没有梳理，暂不介绍。另外下面的内容也更多的是提供思路，不做理论推导。

和解决其他问题一样，我们需要针对冷启动问题定义目标，用于指导后续的方案设计和策略迭代。冷启动问题的目标一般通过成功率，留存率，成功速度等指标进行量化。

先说跑量困难，除了需要广告主侧（包括产品运营）分析转化链路和广告主投放问题外，分别从模型侧，机制侧，产品侧多方面处理：

模型侧可以从预估层面，特征选择，模型设计上考虑。预估层面即直接关注预估结果，对预估结果做校准，常见的方法有保序回归；特征选择即从提高模型泛化性的角度思考，减少ID类特征，增加泛化类特征（粗粒度特征，统计类特征，图文视频等），实时特征，embedding特征构造等；模型设计即提高模型对冷启动广告的识别能力上，通过EE, 强化学习等方法。

机制侧从扩量和调整排序上考虑，扩量即帮助广告能够touch到更多的流量，如设计扩量产品（广告在媒体，栏位，样式，创意内容等方面适配投放，当然这些产品策略也适用于老广告）；调整排序是损失效率和收入的方法，但经常使用，通过提权，分配quota等各种方式提高新广告的展现概率，这里面需要设计合理的进场和退场机制，需要优化的目标是以最少的收入损失获取最好的冷启动效果。

解决超成本问题，上文提到的广告主侧分析，模型侧处理方法相差不多。机制侧需要做冷启动成本控制或者调整计费等策略，里面的难点是对广告转化数的准确预估，可以根据粗粒度先后验等数据做预估，算法和模型有很多，这里不再赘述；oCPC产品第一阶段和第二阶段就是在解决冷启动问题，另外赔付策略，保CPA，或者按CPA计费都是在产品侧保证广告主初期效果，解决冷启动问题的方

将上述的内容总结为以下思维图（点击放大可看），供读者参考。

精彩内容预告:

检索漏斗优化
oCPC非线性出价
oCPC自动赔偿
oCPC扩量策略
深度次留产品
深度付费产品
深度ROI产品
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强化学习与oCPC

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