深度 | Netflix如何使用工程方法提升营销效率(3):广告创建与管理
上一篇文章中列举了Netflix在全球范围内使用自动化的方式实现“创意开发和本地化”的工程解决方案。（《深度 | Netflix如何使用工程方法提升营销效率(2):创意开发及本地化》）在本篇中将着重介绍Netflix如何通过广告组装和个性化配置实现在各类广告宣传平台上进行推广的过程。
Netflix世界级营销团队所要完成的独一无二的工作是：向全世界展示Netflix不断增加的原创电影、电视剧及其背后独特的故事。
他们的工作不仅仅只是提高大众对Netflix内容的认知度，更为艰巨的是：为Netflix在线广告所触达的数十亿用户提供合适的定制化内容，并向符合营销标准的非会员传递正确的信息以引发其注册订购的兴趣。
想象一下，如果你必须为下一部重磅电影或必看的电视剧进行营销推广，在技术和内容能得到有效质量控制的前提下，必须进行营销创意制作、A/B测试、媒体格式以及本地化定制等工作创建各种资源。而在考虑完可能的种种风险后，还需要将这些广告分发到相应的渠道平台上。
现在，再想象一下在每天发布海量内容的同时，你还必须要确保这些广告内容能够准确的触及它们应该传达到的人群。
最后，即使在这一系列广告已经完成发布的情况下，你还需要持续的管理这些营销组合，以确保它们的状态得到持续的更新(例如，音乐版权许到期所引发的资源变化等)，以确保其在发布后的各个阶段的持续可用性。
面对类似以上这样的复杂问题，Netflix的营销技术团队将其初步分解为3个方面的工作：
广告资源组装：一种可扩展的广告制作方法及自动化工作流； 创意质量控制：一套可以轻松管理数千个广告单元可用性、语义正确性的质量控制工具和服务； 广告编目管理：基于机器学习，轻松实现大规模广告营销活动自动化管理的能力。
总的来说，如果纯粹从分析问题的来看角度，需要找到一种自动化的方法来有效管理爆发式的组合增长：
Netflix营销技术团队处理此类组合数据的方法是：从源头就开始创建营销平台，以便营销运营人员(该系统的最终用户)能够尽可能简洁的表达出营销广告的各类变化。
图：社交平台视频广告的多种创意
再看看下面这则广告，在多个维度上的“广告单元”均具有明显的差别。即便仅对本地化显示部分进行改造而保持其他“广告单元”信息不变，也会产生约30种变化。而在平面广告世界中，这就意味着需要生成30个独立的广告文件进行独立投放。
图：平面广告中“广告单元”的创意变化
如果试图对以上广告进行更多改动，那么修改中所需要处理的任何一个“广告单元”都必须分开独立处理，并重新在有质量控制的情况下进行编辑。
即使只是对一个创意表达方式的小修改，也会引起整个“广告单元”的修改，并走完质量控制、素材更新、重新投放等剩余所有的工作流程。
对于上面这种情况，Netflix营销技术团队给出的解决方案是“广告动态创建和配置平台“。
首先，广告制作合作伙伴可以通过构建独立的“动态单元”，再根据宣传思路的不同通过数据配置来完成广告的修改。
其次，通过在工具界面中把那些可以直接继承原有设计而无需修改的信息与必须表现出变化的信息进行区分，能够显著减少运营人员使用过程中需要定义和管理的数据。
从下面的例子中可以看到：运营人员会重复使用同一个基本“动态单元”，只需通过配置就可以生成不同的广告素材，这使得运营人员在几分钟之内就能完成30多个本地化版本，而不是在每个版本上都花费几小时甚至几天的时间!
图：通过简单配置实现广告的本地化
为了进一步提升效率，使得整个使用流程更加无缝，Netflix营销技术团队通过集成多个外部服务来加快整个组装过程。例如，集成评级接口、调用视频压缩及转码能力、从产品编目中提取海报等。
总而言之，其目的就是希望能够以最便利的方式，最大程度的覆盖广告制作过程中所需的所有物料，以尽量减少广告的组装生产时间。
在Netflix内部被称为“功能性质量控制”的重要目标之一是：在不存在任何技术或视觉错误的情况下，确保广告的正确呈现。
营销技术团队采用了以下一些措施以改善广告创意过程中的质量控制，以便能够有效的处理由于各种类型的广告间存在广泛的差异性而引发各类问题。
敏感字段检查插件：在广告组装过程中对于一些影响广告显示或投放效果的参数进行检查，以降低最终执行过程中出错的可能性，有效减少质量控制问题的总量。例如，当广告中的文字长度超过Facebook视频广告的字符限制时，插件就会自动提示。
图：广告组装期间的警告
自动化测试套件：帮助确定广告单元中是否存在任何可能对功能或用户体验造成负面影响的技术问题。
图：来自显示广告的示例自动扫描
利用机器视觉进行质量控制：例如，根据广告需要投放渠道的不同，可能需要添加特定的评级图标。为了验证在广告视频创建过程中是否使用了正确评级图像，营销技术团队通过调用公司内云媒体系统团队开发的图像检测算法对于视频内容中的图像进行自动检测。
图：采用计算机视觉的样本评估图像QC-ED
除了进行功能方面的准确性检验外，Netflix还非常注重语义质量的控制，以便让广告营销团队确定广告内容是否符合他们的创意目标，是否准确传递了Netflix品牌所代表的声音。
Netflix广告平台所设定的“立即更新、全实时渲染”核心运作原则，能够保证广告营销团队能够轻松的发现问题，快速的制作广告并立即进行更新。
而在广告完成最终确认之后、正式发布之前的“广告样张”的预览功能，则能够更有效的完成协作式的创意反馈和评审。
以上过程在广告营销活动的整体健康性、推广成功度等方面扮演了极为重要的角色，因此Netflix在质量控制自动化基础设施上投入了大量的资金。营销技术团队积极致力于实现包含任务管理、状态跟踪、消息通知等在内的更复杂的工作流，以可持续的方式进一步提升系统处理能力。
广告准备完毕后，Netflix并不会直接将广告投放到相应的社交平台，而是通过“编目层”将广告创作、组装与投放分离。
“编目”是指根据广告营销活动的意图而挑选出的一组广告集：是为了节目知名度还是获取市场?是一部单一的电影/电视剧，还是多个关联节目，又或者是具备独立品牌的资源?是内容发布前还是发布后的活动?一旦广告营销运营人员完成了配置，“编目”中就会自动进行以下处理过程：
使用汇总后的第一手数据、机器学习模型、用户配置、广告效果数据等来管理“编目”中需要分发的创意素材； 自动向需要使用，但暂时不可用的广告产品发送请求； 对资产可用性、推荐数据、黑名单等的变化做出响应； 简化用户工作流程，对营销活动发布前后的2阶段进行管理、内容排布的刷新等； 收集指标、跟踪资产使用情况和效率。
从以上功能来看，“编目”作为一款非常强大的工具，可以通过持续的自我改进最终实现对它所支持的营销活动的优化，并最终将Netflix的第一手数据转变为广告营销的“智能处理层”。
Netflix通过使用“编目”工具在全球范围内实现了具有内容和广告投放效果数据支撑的、实时在线的、可自动优化的广告营销推广活动。与预算自动分配算法一同使用能够极大提升运营效率。
这些技术能力使得Netflix的广告营销团队能够完全专注于构建精彩的广告素材、制订A / B测试和市场计划，而自动化编目系统则通过个性化广告自动选择的方式，帮助他们以适当的形式将正确的广告素材投放到正确的位置。
为什么“编目”工具能起到如此神奇的效果?因为，执行营销活动的难点在于：对每个营销的内容都需要进行预算、目标、投放区域、投放时长、成本预算等各个方面进行规划。
首先，考虑到Netflix持续增长的内容库、面向世界上几乎所有国家服务所带来的营销广度及差异化问题、面向所有受众服务的投放平台及其媒资格式要求等因素，完成内容营销活动规划将是一项非常艰巨的任务。
其次，当所有的资源都投入到下一场营销活动中时，当前正在执行的营销活动却可能会出现各种意外，此时就需要有足够快的反应速度以应对这些挑战。
图：规模化市场营销的驱动因素
事实上，以Netflix的风格来说，营销技术团队通过一系列的A / B测试来验证营销推广的模型。最初，该团队进行了一些测试，并了解到：一个采用某种个性化方式分发的在线广告“编目”优于之前其他的尝试。随后，营销技术团队就会持续跟进这个“编目”以确定如何在不同的平台上做得更好。
正如所想象的那样，这基本上是一个持续学习的过程。随着Netflix继续在全球范围内开展越来越多的营销A / B测试，营销技术团队对指标的优化也会进行了大量的持续改进。
Netflix营销技术团队采用基于Java和Groovy的微服务来实现“编目”技术，通过Cassandra和Elasticsearch等各种NoSQL进行存储，并采用Kafka、Hermes等来整合运行于Netflix容器管理平台Titus上的微服务应用间的数据传输或时间触发。
图：Netflix广告创建及管理系统架构
Netflix营销技术团队大规模的使用了RxJava来处理广告服务器的实时请求，这些请求主要来自于服务展现、使用RxNetty作为应用程序框架的大视频业务。而选择RxNetty的原因是：它具备定制化能力，却具有最低限度的功能及开销。
广告中间层应用服务器则采用Tomcat / Jersey / Guice来支持服务的运行，因为它们可以轻松的集成简单身份认证、授权等诸多功能。同时，由于广告中间层应用对延迟和吞吐量并没有严格要求，也使得他们具备对Netflix云生态系统的“开箱即用”能力。
虽然Netflix营销技术团队在过去的几年中有机会建立了很多新的技术机制，但实际上为实现广告营销自动化、快速更新等目标，仍然还有很多工作要做。
虽然在一定程度上自动化和机器学习已经极大的推动了系统的建设进度，但团队自身对于更多、更好的渴望已经远超构建系统的速度，而每次的A/B测试都能够发现更多的可能性，通过对数据的分析和预测来推动营销工作流程的持续改进。
他们永远都面临着更多、更有趣的挑战。敬请期待!
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