自2012年以來,隨著大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習技術(shù)的發(fā)展,全球廣告市場得到了持續(xù)性的爆發(fā)增長。尤其是以Facebook為首的科技巨擘,憑借其強大的社交網(wǎng)絡(luò)積累了數(shù)十億量級的用戶數(shù)據(jù),并運用機器學(xué)習在廣告市場中如魚得水。
據(jù)Facebook今年第一季度財報表明,該公司總營收為80.32億美元,其中廣告收入78.57億美元,占其總營收的98%,超過去年同期的97%和2012年的84%。特別是在移動廣告上,收益增勢明顯,占總體廣告營收的85%,2016年占比曾高達97%。
這些有力的數(shù)據(jù)有理由讓我們相信,F(xiàn)acebook賣力推廣移動視頻廣告的努力已卓見成效。并且也讓我們不禁好奇:Facebook究竟利用AI在廣告業(yè)務(wù)上實現(xiàn)了哪些應(yīng)用?
Facebook都有哪些廣告產(chǎn)品和廣告形式?
1、廣告產(chǎn)品
從廣告產(chǎn)品來看,眾所周知Facebook有3個堅實的陣地:
Audience Network
Facebook的廣告業(yè)務(wù)推出已有多年。2012年,F(xiàn)acebook開始推出品牌頁面功能,營銷人員可在Facebook上建立品牌頁面,用戶的點贊等傳播行為都可為Facebook帶來收益。同年的第一季度,廣告業(yè)務(wù)即為Facebook貢獻了84%的營收。
2012年,F(xiàn)acebook以10億美元收購Instagram。相比Facebook廣告,Instagram的形式更為簡單,且收費更高,效果也更好。如Image Ads、Carousel Ads、30s Video Ads。去年8月推出的“Story”動態(tài)故事功能也在今年1月向廣告主開放了廣告版位,全屏的方式對廣告主吸引力劇增。據(jù) Salesforce 統(tǒng)計,Instagram 的CTR(點擊率)大約是 Facebook 的兩倍。
2014年,F(xiàn)acebook推出移動廣告服務(wù)Audience Network(簡稱FAN)。開發(fā)者不用自行銷售廣告、進行目標定位、測量廣告效果及提供支付通道即可賺錢,一切可由Facebook代勞。FAN 廣告有三種形式:標準的 IAB 橫幅廣告、標準的 IAB 插頁式廣告和原生廣告。不過Facebook指明發(fā)行商在屏幕上只能一次顯示一個廣告。前期Audience Network的廣告效果并不太理想,后Facebook對其進行了一系列的改善措施,如推出廣告版位評分定價系統(tǒng),而廣告主而言更為人性化。
2、廣告形式
Video Ads(視頻廣告):通過動態(tài)畫面和聲效來傳達品牌形象,一般為60s。
Carousel Ads(輪播廣告):在單條廣告中展示多張圖片或多個視頻。
Slideshow Ads(幻燈片廣告):創(chuàng)建輕量級視頻廣告,在任何網(wǎng)速下都能和用戶建立聯(lián)系。
Canvas Ads(全屏廣告):類似于微信朋友圈的H5廣告,可通過圖片、視頻、文字和鏈接給用戶提供全屏互動體驗的廣告。
360 Video Ads(VR全景廣告):這個相對來說比較好理解。因為Facebook本身的VR技術(shù)比較優(yōu)秀,所以該廣告形式在互動性和廣告效果上都優(yōu)于其他,當然廣告費也更高。
3、不得不提的News Feed Ads
以上6種即為出現(xiàn)在Facebook三大產(chǎn)品中最基礎(chǔ)的廣告形式。對于Facebook 廣告而言,還有一種不得不提的、非常受廣告主歡迎的形式:News Feed Ads。
News Feed Ads 也稱為信息流廣告,即在用戶新鮮事里插入廣告,會針對不同的內(nèi)容源為用戶匹配不同的呈現(xiàn)方式。該廣告的創(chuàng)新型形式于2011年推出,2012年正式上線。上線4年間,以它為主的廣告業(yè)務(wù)已為Facebook帶來近400億美元的收入。
針對該廣告形式,F(xiàn)acebook對其上線了以下4種功能:
Suggested Page (你可能喜歡的公眾頁):該功能的目的在于讓用戶與更多的人或物連接,這樣可以在用戶的“新鮮事”里展示內(nèi)容。
Page Post (公眾號帖子推廣):因為每天出現(xiàn)在用戶的新鮮事里多達1500條,一般用戶很難瀏覽完這么多信息。Facebook為考慮到廣告主公眾號推廣的需求,只要他們給的推廣費多,也能進入這一頁面。
Suggested App (你可能喜歡的應(yīng)用):這個功能出現(xiàn)的非常廣泛,相信大家都在國內(nèi)的新浪微博、淘寶等看到吐了。據(jù)前Facebook工程師連喬表示,該功能在廣告效果中反饋不錯,尤其在游戲行業(yè)里。
Video Ads (視頻廣告):這個與前文提到的類似,只是出現(xiàn)的頁面不同而已。
連喬告訴雷鋒網(wǎng)(公眾號:雷鋒網(wǎng)),這四種功能,如今來看,Video Ads的廣告轉(zhuǎn)化率最高,其次為Page Post和Suggested App,排在末尾的為Suggested Page。不過Facebook也在陸續(xù)研發(fā)新的廣告形式。
根據(jù) AdRoll 公司在2014年的調(diào)查顯示,出現(xiàn)在 News Feeds 中的廣告的CTR是右邊欄中傳統(tǒng) banner 的49倍,加上 Facebook 本身特色的 Like、Comment、Share 功能,也讓廣告主特別青睞這種廣告形式。更有業(yè)內(nèi)人士表示,F(xiàn)acebook 扭虧為贏的一大原因就是來自該廣告形式的收入的貢獻。
隨著 Facebook 廣告內(nèi)容形態(tài)的不斷推陳出新,也讓 Google 的廣告業(yè)務(wù)受到一定威脅。據(jù)分析機構(gòu) eMarketer 預(yù)測,今年 Instagram 的廣告收入可能會超過 Google 和 Twitter 的移動廣告收入。
Facebook在廣告中都用了哪些AI技術(shù)?
雖然相較 Google 而言,F(xiàn)acebook的廣告形式更偏傳統(tǒng)媒體,但其用戶數(shù)據(jù)更為優(yōu)質(zhì)。甚而有前 Facebook員工如此評價其前東家的廣告,“ Facebook 知道用戶喜歡什么”。分析背后的原因,除了 Facebook 數(shù)十億量級的用戶之外,其 AI技術(shù) 也為此貢獻了大部頭的力量。
通過使用AI技術(shù)掃描用戶的狀態(tài)更新、上傳的圖片、視頻、簽到、點贊,甚至是 Linked Apps(連接應(yīng)用)等相關(guān)數(shù)據(jù),F(xiàn)acebook 能夠生成用戶的數(shù)字檔案和用戶畫像,從而實現(xiàn)智能投放和精準營銷服務(wù)。
如雷鋒網(wǎng)此前報道:
在Facebook,有兩個實驗室領(lǐng)導(dǎo)著 AI 發(fā)展方向,一個是Yann LeCun領(lǐng)導(dǎo)的 FAIR 實驗室,偏向 AI 的基礎(chǔ)研究;另一個,就是 AML(機器學(xué)習應(yīng)用)實驗室,偏向機器學(xué)習應(yīng)用,負責將AI技術(shù)落地在Facebook各種產(chǎn)品中。
二者結(jié)合自身重點緊密合作。其中,AML實驗室在2015年變成由 Candela 領(lǐng)導(dǎo)。AML旨在為提供排名、廣告、搜索、語言翻譯、語音識別、自動產(chǎn)生視頻字幕以及自然語言理解等所有領(lǐng)域開發(fā)更好的算法以提升 Facebook 的底線。2012年, Candela跳槽微軟加入 Facebook ,任職廣告部門的負責人,旨在用機器學(xué)習的方法改革公司的廣告運營,讓廣告投放更加具有相關(guān)性和有效性。所以,在3年后被調(diào)任領(lǐng)導(dǎo)AML實驗室,且兼任管理廣告部門,這對Candela、Facebook來說都是機會。
究其緣由,是因為就Facebook當時的廣告業(yè)務(wù)而言,需要一個人類工作無法實現(xiàn)的系統(tǒng),即對廣告點擊人數(shù)的即時預(yù)測。最后,Candela 基于機器學(xué)習的方法帶領(lǐng)他的團隊創(chuàng)造出一個新系統(tǒng),成功實現(xiàn)了這一功能。這一次的行動也讓Candela相信,該系統(tǒng)還可以擴展到更多的服務(wù)中去。
基于此,經(jīng)過和FAIR實驗室的相互合作,幾年的時間里,F(xiàn)acebook在其廣告業(yè)務(wù)板塊做出了多次AI技術(shù)應(yīng)用的嘗試。
1、建立機器學(xué)習平臺
據(jù)雷鋒網(wǎng)此前報道,Candela 帶領(lǐng)其團隊建立機器學(xué)習平臺的目的是為了獲取更多的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。眾所周知,F(xiàn)acebook 的日活用戶已達10億以上,所以每天該公司都創(chuàng)造著大量的數(shù)據(jù)。該機器學(xué)習平臺在此數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上得以不斷訓(xùn)練。當他們開始測試時,也能有取之不盡的用戶行為樣本。“這使得廣告團隊進展很快,從每幾周推出一個新模型到每周推出一個新模型”,Candela表示,“我們在預(yù)測廣告點擊率上取得了巨大成功,就像是一次大轉(zhuǎn)變。”并且,這些模型最后終將成為一個平臺,這一平臺最大的優(yōu)勢在于重復(fù)使用性。
2、FB Learner Flow平臺
建立該平臺之初,F(xiàn)acebook 的AML團隊主要考慮5個方面的要素:性能、重復(fù)使用性、自動化、成套系統(tǒng)和應(yīng)用研究社群。而在該平臺成立之后,雖然僅限Facebook內(nèi)部使用,但其“重復(fù)使用性”確實讓整個AML團隊都驚喜了一番。
以Instagram為例。去年6月,Instagram開始對其News Feeds進行排序,該公司的幾名工程師在很短的時間內(nèi)就完成了這一功能。而在前幾年,相同的Feed功能卻是一個大工程,需要經(jīng)歷從無到有的建立過程。所以,這一進步在很大程度上都可歸功于該平臺上的的重復(fù)使用性,工程師們可在其他工程師發(fā)布的WorkFlow的基礎(chǔ)上來構(gòu)建自己的算法。
Candela 對此表示,假設(shè)Facebook有新的垂直廣告業(yè)務(wù),專門在News Feeds投放富媒體廣告,當負責這項工作的團隊沒有很多機器學(xué)習方面的專家時,就能在該平臺里瀏覽到整個公司在此開發(fā)的每一項實驗和產(chǎn)品原型,從而抓取符合自己目標的模塊。
3、Deep Text系統(tǒng)
就AI 的另一項基礎(chǔ)技術(shù)——自然語言而言,AML 建立了 “Deep Text” 的系統(tǒng),可結(jié)合機器學(xué)習來輔助 Facebook 完成每日40億次以上的翻譯功能的處理。此外,該系統(tǒng)還能在一秒之內(nèi)理解超過二十多種語言的數(shù)千封郵件的內(nèi)容。
通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和使用真實數(shù)據(jù)對模型的測試,F(xiàn)acebook已經(jīng)可以探查到非常細微的語言區(qū)別,準確探查到哪個用戶正在詢問某地區(qū)內(nèi)的餐廳或商場,進而觸發(fā)一個指令,并將相關(guān)的鏈接展示在用戶的 News Feed 上。而當某人分享一個推薦時,機器學(xué)習也會在用戶的 News Feed 上顯示出相關(guān)的餐廳或商場的地理位置。
如前文所提到的,News Feeds中的 Suggested Page、Suggested App等功能就與該系統(tǒng)的支持脫不了干系。特別是在該頁面上推送廣告,將遵循該系統(tǒng)的文本處理,以及 Facebook 的AI基礎(chǔ)技術(shù),從而提升廣告投放的智能化程度。
4、Lumos計算機視覺平臺
針對Facebook平臺上的所有圖像和視頻,AML 團隊還建立了一個叫做“Lumos”的機器學(xué)習視覺平臺,以期對其進行更好地處理。該平臺被視為Facebook的“視覺皮質(zhì)”,公司里的每個人都可以使用 Lumos上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種功能來構(gòu)建自己的模型方案。
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解,F(xiàn)acebook旗下Instagram、Messenger、WhatsApp 和 Oculus都在使用這一視覺處理方法。長期來看,F(xiàn)acebook 還會把 Lumos 與其自然語言平臺相融合,從而可以確保 News Feeds 上要為用戶展示怎樣的內(nèi)容。
結(jié)語
事實上,隨著 FAIR 和AML 兩大實驗室的持續(xù)研究,F(xiàn)acebook在AI+廣告中的應(yīng)用必將也是一個持續(xù)探索的過程。正如 Candela 在今年的@Scale大會上所說,F(xiàn)acebook如果沒有AI,那就會失去存在根基。在如今廣告已成為 AI 商業(yè)落地最成功的領(lǐng)域之一的大環(huán)境下,F(xiàn)acebook 對其必將多加重視。
對于 Facebook 而言,AI+廣告不僅是“一棵大搖錢樹”,也是可作為模型擴展到其他產(chǎn)品和業(yè)務(wù)的成功案例。在對外競爭上,F(xiàn)acebook也能憑此笑傲 Google 和微軟。
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