【大数据专栏】多盟边嘉耕：移动应用广告平台和数据
【这是“大数据专栏”的推送文章，本专栏由中关村大数据产业联盟与科技杂谈合作提供】
文 / 边嘉耕，本文为边嘉耕在中关村大数据产业联盟“大数据100分”论坛上的交流探讨实录
主讲嘉宾：边嘉耕
主持人：中关村大数据产业联盟副秘书长陈新河
承办：中关村大数据产业联盟
嘉宾介绍：
边嘉耕：多盟联合创始人&SVP（负责运营）曾任卓望信息技术负责人（2005-2010），主持研发中国移动手机报和游戏等平台，加入卓望前系亚信新业务事业部技术负责人（2000-2005），中欧国际工商学院2008EMBA。
以下为分享实景全文：
边嘉耕
先说说自己，多盟成立2010年9月，我做为联合创始人在公司负责运营，之前的2000-2005在亚信新业务部、2005-2010在中移动卓望信息负责技术研发，2010.9有幸和中欧EMBA同班同学齐玉杰（原百度）、张鹤（原激动网）还有另外一个小伙伴王鹏云走到一起创立了多盟，探索移动广告业务方向，很高兴和大家分享移动广告平台这个方向上的一些心得体会。
从2000年开始移动广告推广业务在中国走了14年的时间，大致可分为三个阶段：
1．彩短信（各种推广短信、12580手机报等）；
2．WAP（梦网门户、3G门户等）；
3．APP（微博、微信及海量的各种APP）。
前两个阶段是功能机时代，是以运营商为核心的增值业务年代，运营商控制了三个主要核心能力：
1．通道能力，比如彩短信的下发成本；
2．推广能力，比如功能机出厂内置；
3．计费能力，话费支付为主渠道。
这个阶段营销推广的内容主要是：各种增值业务（代计费）以及房地产及非法业务如发票等，品牌推广广告业务几乎未形成规模。
这个阶段是以前向收费商业模式为主的”SP时代”，移动广告模式不是主旋律.
2011年引爆了移动开始快速进入互联网时代，主要因素有：
1．终端：大屏、触摸、LBS、应用开放；
2．带宽：3G、WIFI；
3．资费：流量资费不断下调，还有遍布的免费WIFI。
这个景象类似于2000年前互联网爆发前的因素：Windows机的普及、宽带替换拨号上网、上网包月费替代流量计费,上网门槛大大降低.
张涵诚：
@边嘉耕和友盟什么差异？
边嘉耕：
网站是互联网流量的源头，现阶段移动互联网流量主要由各种APP产生（APP产生的流量70%以上）。APP的数量在IOS和android都在百万个以上，广告跟着眼球跑，随着移动流量的快速增长和广告预算的进入,广告成为移动互联网上APP的变现主要商业模式之一。
友盟为APP做数据分析,多盟为APP做广告变现。
日益产生更多流量的APP成为媒体可以跟广告主直接对接变现，为什么需要广告平台？
1．长尾；
2．效率；
3．公正。
庞大的APP数量和广告形成两个巨大长尾市场，把合适的广告以合适的形态融入合适的应用让合适的人在合适的时点看到；以及广告主和APP需要及时、准确的数据呈现；体现效率和公正，是广告平台做为作为商业变现产品独立第三方介入产业链条中的基本存在价值。
移动广告平台是手机应用用户、媒体（APP）、广告主三者的平衡点。
广告是把潜在客户需求和产品功能匹配达成交易的一个环节，寻找目标用户（Find）-触及影响用户（touch）-形成交易（deal）,传统广告媒体是单向媒体在寻找精准目标用户上手段不够,成本太高,故主要在宣传产品核心功能上借助新奇特打动人的广告创意上通过大覆盖影响可能的目标,互联网/移动互联网人群的行为全数据在互联网上Find成本大大降低，使面向人的广告成为可能。
在互联网百度、淘宝、腾讯等都有广告联盟平台。
接下来我们看一个简单的系统结构图
赵刚：
@边嘉耕 2010年什么契机让你们有了做移动广告平台想法？
边嘉耕：
广告平台要解决的主要技术问题：大量的广告/媒体/用户的优化匹配。
上万个广告创意、上万个媒体、上亿个用户，如何匹配而实现精准？
动态生态平衡。广告、媒体、用户随时都在快速变化，如何自适应？
系统性能和稳定性
未来每天十亿级以上广告请求，需要高效响应
7×24小时的系统服务质量，如何保持？
目标受众需求挖掘
如何收集受众相关特征？
从特征中如何分析潜在需求？
利益驱动下的大量作弊行为应对。
针对以上问题，主要的技术点有：大规模+实时数据处理和分析
多策略动态叠加
系统自动快速迭代
广告/媒体信息抓取和分析
用户特征识别和分析
A/B实验框架
反作弊技术
@赵刚，2010做移动广告平台的契机是苹果手机和安卓手机的可用性大大增强，另外3G开始
下面就几个重点技术要点再列一下各自的重点：
广告检索：
准实时搜索技术
多协议多模式接入（app、web/wap、api等）
索引匹配=>条件过滤=>权值计算=>排序=>概率展现
动态索引更新
海量展现请求
优化单机容量（全内存结构，单机支持>1000QPS）
检索服务集群（性能水平扩展，高可用，可靠性>99.99%）
多策略动态叠加
算法策略可动态插拔和灵活配置
策略分层拆解，独立优化
展现点击效果分析：
在线数据计算
实时统计、实时计费
展现控制
无效数据过滤
离线数据分析
检索模型训练
内部和外部数据报表
BI分析&决策支持
历史行为挖掘
信息抓取与分析：
广告和媒体信息
客户自主提交
外部信息抓取（广告标的信息，媒体的内容和属性等）
用户信息（非PII）
请求中收集：机型、OS、地理位置、网络等
展现/点击广告的历史
用户聚类
为手机/用户、媒体、广告建立数据档案
系统自动迭代：
系统自动效果优化
系统快速变化，人工知识难于全局调优
系统能够根据历动进行预测，自动调整算法和参数
（CTR×Price）最大化
点击率反馈和预估
针对同特征组合统计历史点击率情况，反馈到当前点击率计算中
新广告点击率预估，加快收敛
难点
海量特征挖掘和筛选
数据稀疏性（引起随机扰动）
作弊数据干扰
反作弊技术
打击作弊，发现真相
保护广告主利益，保护诚信客户
后继分析的正确数据支持
识别异常展现和点击
高频访问
PC/模拟器访问
各种Spider/Crawler/工具访问
自动发现其他非正常行为
超出正常范围的值
异常曲线/波动等
在运营中应用数据的实践：
投放策略：人工先验+静态规则+粗粒度=>自动优化+算法模型+细粒度
用户行为分析和人群识别
A/B testing
基于近期历史表现的收益曲线平滑
流量质量评估+投放成本控制
智能作弊/异常流量发现
以上简单把我们广告平台用到主要技术要点给大家汇报了一下，内容可能会沉闷一些，接下来先传一个报告让大家轻松一些，这个报告是MB、多盟、腾讯、群邑联合就APP的广告价值而出的，主要是面向品牌广告
交流互动
陈宝仁：
@边嘉耕广告内容和用户特征是如何精准匹配的？目前有多少家媒体平台跟多盟合作？
一共有近7万APP加入,活跃的有2万多。
边嘉耕：
广告内容一般会定义目标人群特征，再和广告平台上用户标签属性的流量去匹配
胥正川：
@边嘉耕广告内容定义目标人群特征是根据什么定义的呢？
边嘉耕：
是根据广告主对广告描述提取的关键词
胥正川：
就是说是人工定义的目标人群？关键词是对人群的属性或标签的描述？
边嘉耕：
嗯，现阶段是这样的
胥正川：
谢谢！
边嘉耕：
我的理解：数据对广告精准投放和提升效率的帮助是显然的，但只有规模化才能显示威力，离开流量和广告规模化谈数据，就好比对穷人谈理财而不去谈挣钱的重要，移动互联网广告还处在早期，适合手机特征的广告形式在不断探索中，不同广告形式效率差别很大,比如插屏和banner的CTR有十倍之差，所以不断拓展流量和为流量匹配高效的广告形式也是目前广告平台核心任务。
胥正川：
@边嘉耕你们公司的业务与 talkingdata 很像阿，有区别么？
边嘉耕：
随着移动互联网流量规模、市场预算规模的日益变大，广告平台也会随着参与产业环节的各方合作开放度增加，各个环节分工裂变（DMP、DSP、exchanger、SSP、监控等），技术和数据也会越来越重要。
陈宝仁：
@边嘉耕用户的特征是如何确定的？如果一个开发商想寻找具有买房需求且具有购买能力的人，如何识别用户是否有这个购买能力？这个匹配的精准度到底能做到何种程度？
边嘉耕：
talkingdata和友盟更类似一些，主要在为APPs提供数据分析能力，多盟（domob）在为APP变现（引入广告、精准投放。
边嘉耕：
@ginkgo,我们一般先做系统小流量试验，把预算分成小份额，在系统选择不同的投放策略（比如不同的区域、媒体等可能的目标人群），测试投放对比系统的效果
投放顾问人工经验+系统试验结果收敛
边嘉耕：
今天就跟大家分享这么多内容，很欢迎加我微信跟我讨论移动广告相关问题，谢谢大家。
贾鹏：
感谢边总的精彩分享，有什么问题可以与边总探讨一下
陈新河：
联盟副秘书长；《软件定义世界，数据驱动未来》非常感谢嘉耕的精彩分享！
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