美团高级技术专家王兴星 - O2O广告的探索之路

谯香彤

2017/11/14 发布于 技术 分类

美团外卖作为最大外卖平台,日均订单量已经接近1000万单,是重要的O2O应用之一。美团外卖链接了百万商家与亿级别的用户,广告是满足商家营销及平台变现诉求的一种有效手段。外卖行业信息化程度低、推广经验少,如何针对业务设计一套合理的变现系统,多种方案间何如选择,是其中较为考究的点,本分享将讲述美团外卖商业变现的成长历程。

文字内容
3. O2O广告的探索之路 王兴星
4. O2O广告的探索之路 王兴星
5. 互联网广告发展史 •  互联网发展 门户-->搜索引擎-->垂直类网站-->无线 •  互联网广告发展
6. 外卖业务特点 •  外卖与团购的差异 用户需求 性价比 方便快捷 支付 线上 线上为主 就餐 到店 配送 消费频率 中 高
7. 外卖业务特点 •  外卖业务特点 –  移动化 –  场景化 •  高峰流量是平均的N倍,系统挑战大 –  本地化 •  传统:整个互联网 •  团购:城市粒度 •  外卖:商圈粒度
8. •  O2O广告 O2O+广告 外卖店铺 Ÿ提升订单量 Ÿ拉新、留存 Ÿ⽅方便便快捷 Ÿ获得优惠 外卖用户 Ÿ流量量变现
9. O2O广告 •  与传统广告的六大区别 –  中小广告主 –  信息化程度低 –  形式更加原生 –  强地域限制 –  全链条数据 –  交易类&信息类
10. O2O广告 •  行业信息化程度低 –  运营层面 •  教育市场,借力对手、地推 •  广告主的拉新、促活 •  精细化运营 –  产品层面 •  变现模式 –  简单往复杂的衍化 •  功能”傻瓜”化 –  白+黑的解决方案
11. O2O广告 •  本地化,强地域限制 –  “配送区”的概念 –  影响 •  业务层面 •  技术架构层面 –  一种强定向 –  检索架构的改变
12. O2O广告 •  原生 –  位置选择 •  固定OR浮动 –  体验优化 •  监控、优化 –  效果提升 •  交易类,ROI更加直接 •  ARPU值较小,怎么提升?
13. O2O广告:CPT •  CPT技术框架 投放端 数据同步 广告投放 流量管理 业务端 签约 售卖排期 支付 效果数据 离线挖掘 地域分区 流量预估 动态定价 售卖预估
14. O2O广告:CPT策略 •  广告区划分 –  平台的控制 •  粒度 •  热门/冷门 •  广告区定价 –  流量预估 –  动态定价 •  线下迭代 –  售卖率预估
15. O2O广告:CPC架构 •  CPC线上整体架构 外卖 商家 业务 端 投放端 用 户 端 计费端 App 外卖 用户
16. CPC架构 •  高性能 –  各模块异步化 –  优化核心计算逻辑 •  线下预计算 – 固定缓存:分词 – 缓存+更新:挖掘算法 •  线上高效率 – 例如:营业时间判断
17. CPC架构 •  数据高一致 跨端同步 •  通过MQ解耦 •  失败重试、幂等 超播 •  高点击率 •  引入Pacing机制 监控 •  跨端数据一致性监控
18. CPC架构 •  高可用 –  流量异常 •  爬虫的治理 –  流量突增 •  线下 –  全链路的压测、监控 •  线上 –  不同渠道流量流控 –  各模块的降级设计 多种方式如何选择?
19. •  高可用 CPC架构 基础组件 应用服务 •  存储 •  跨机房解决方案 •  中间件 •  统一服务治理框架 •  依赖服务 •  合理超时 •  优雅降级
20. CPC策略优化 •  “诗和远方” –  参与方 •  平台、商户、用户 –  优化目标 •  平台收益 •  商户效果、体验 –  量、质,ROI –  系统体验 •  用户体验 平台 平衡、 优化 商户 用户
21. CPC策略 •  多方利益如何抉择? –  三方关系:互相矛盾 –  用户体验为限制 •  提升平台收益&广告主体验 –  广告主 •  商业产品体验 –  效果体验 > 功能体验 •  效果 –  ”品效合一”,质&量,PV&ROI
22. 受众定向 •  广告定向 –  愿景 •  合适的流量给合适的广告主 –  流量筛选 •  商家赋能 •  ROI\消耗的平衡 •  摸清整体状况:流量&广告库 –  学习、使用成本
23. 受众定向 •  解决方案:”白+黑” –  白 •  刚需 •  简单 •  例如:时间、地域定向 –  黑 •  复杂 •  算法解决:Smart-bid等
24. 排序 •  数据质量 –  “Garbage In Garbage Out” 爬虫 爬虫治理 用户行为噪声 日志清洗 日志处理异常 样本选取:SkipAbove
25. 排序 •  特征 –  AUC –  非线性模型+单特征; –  线性模型+单特征+组合特征; •  特征选择 –  特征维度 –  特征组维度 •  更加有效减少提取次数;
26. 用户行为的建模 •  统一的用户建模方案 –  行为多样性 •  购买、点击、曝光、加载 •  广告、搜索、推荐、分享 –  怎么样融合?
27. 用户行为的建模 •  统一的用户建模方案 –  行为实效性:长时、短时、即时 –  怎么样融合?
28. We are hiring ! •  美团大数据组: –  流量变现:广告架构、算法; –  流量转化:搜索、推荐; –  挖掘营销; •  联系方式:
29. Thank you !