蘑菇街广告投放技术负责人 腾哲

一、业务背景

无论哪个APP每天都会有不同程度的用户流失，为了保障站内GMV、UV稳定持续增长，拓展蘑菇街其他业务，需要庞大的用户量作为支撑，我们需要每天向外部进行广告投放，于是我们搭建了自己的广告投放系统，进行流量的获取。

二、DSP广告投放建设

2.1、业务目标

DSP主要关注就是用户增长，我们需要将用户进行拆分成符合我们业务的用户分层模型，然后根据这些用户分层进行合理投放，不同的业务也可以根据自己业务的情况做一个灵活的划分，我们会利用用户在站内活跃情况，将用户进行拆分为新用户、高活、中活、低活和流失用户。

其中新用户我们需要对他们进行活跃情况的观察，高中活跃的用户对站内有了一定的粘附性，我们不需要对这部分用户进行广告投放召回，对于低活跃用户和流失用户是我们DSP建设的唤醒目标，因为随着业务的增长这部分用户会沉淀的越来越多，所以我们需要通过一些手段将这部分用户进行唤醒、促活变成我们站内的活跃用户。

2.2、系统设计

2.2.1、外部渠道质量洞察

我们不能无限制的接入外部渠道，在进行RTB程序化购买的时候整个交互RT需要控制在100ms内，并且每个渠道发起的竞价请求流量很大，所以我们需要做出综合评估，筛选出哪些流量是我们需要的，哪些流量是我们没有必要浪费带宽去接入的，这是非常有必要的。

大家可以通过日志记录的方式，将竞价日志进行清洗，并且结合我们当前业务的用户数据，清洗出一些指标性的数据，这些数据将是我们投放的决策导向，在蘑菇街我们会通过以下指标进行评估分别是媒体下发总流量、下发流量UV、下发流量中蘑菇街所覆盖UV、点击率、转化率、已接入的媒体间重复流量等，进行外部渠道的筛选。

2.2.2、策略能力

2.2.2.1、频率控制

频次控制对于成本的控制是非常重要的，频次控制大概分为以下几种：

  • 展现控制：比如一个用户最多只能看到几次广告的曝光。
  • 点击控制：用户点击过广告后，没有必要进行竞价购买。
  • 唤起控制：用户在当日已经唤起过App，就没必要再进行竞价购买。
  • 竞价控制：在信息流的场景中，在短时间内会出现同一个用户多次的广告参与竞价请求，这里需要做一些频次控制。

在我们进行日常RTB程序化购买的时候，展现频次对一个用户的点击极其重要，一个用户在广告进行反复曝光的时候就会有意愿进行点击，不同媒体间的效果差距比较大，所以最好的方式还是基于算法的能力作为驱动，使得广告对用户的展现频次进行动态调控。

2.2.2.2、AB实验测试

这里的AB实验主要用于探测如何出到用户感兴趣的素材，让更多的用户产生点击行为，通过点击素材唤醒App，在进行用户唤醒的时候需要程序化动态的提供素材，我们需要进行AB实验探测出点击率较高的素材，获得更多的曝光，点击率较低的素材减少曝光。

例如在进行RTB程序化购买时，在首次30分钟范围内对某个广告位有多个可选素材，我们可以将这些多个可选素材进行流量的平均分配，并且计算出30分钟内的各个素材的点击率情况并且进行排序，进入下一个30分钟投放时段的时候，我们将排序好的点击率最高的素材进行大部分的流量分配，剩余其他素材进行少部分流量分配，后续我们再重复计算该时段的各个素材CTR情况并进�