注:この記事は、QCon北京2017のスピーチから「WeChat広告エンジンと再生リズムアルゴリズムの実践」と題するプレゼンテーションをまとめる。

この記事は2つの部分に分かれています:最初の部分は、最初の外部共有のために、WeChat広告の製品形態とシステムアーキテクチャを紹介し、第2部では、WeChat広告が従来の効果広告とどのように区別されるか、ブランドソーシャル広告の探求と思考を紹介します。

WeChat広告エンジンのコアアルゴリズム戦略モジュールは、時間制限のために1つの導入を開始しません。 ここでは、ブランド広告ソーシャル配信モジュールの導入を選択し、1つは、WeChat広告のコア機能モジュールの1つであり、また、ブランド広告再生アルゴリズムレベルでの業界共有も非常に少ないため、この記事を通じてあなたとより多くのコミュニケーションを行うことができます。

この図からわかるように、従来のダウンロードとグラフィックチェーンの形に加えて、プラットフォームの特徴である注目クラスとカードクーポン広告があります。

また、最近では、広告主と広告主が独自の取引を行うことができる広告相互選択プラットフォームもリリースしました。

BMW、コカ・コーラ、VIVOスマートフォンの3つのコマーシャルは、最初の発売時に社会的議論を巻き起こしました。 コカ・コーラの広告を受け取った人もいれば、BMWの広告を見た人もいれば、その人の性格を分析している人もいた。 しかし、いずれにせよ、彼らが議論するトピックは、社会的な広告の本質であることを起こります。

ソーシャル広告の効果は、下の図の右側に示す最初の数字で、最初に 1 億人を超えるユーザーにリーチし、2 番目の数値では、クリックインタラクション率が 40% を超え、40% が非常に高いクリック率であり、広告のソーシャル属性が不可欠です。

まず、システムの全体的なモジュール ビューを見て、4 つのレベルに分きます。

第1層は配信側であり、テンセントの広告ウェブサイトだけでなく、パブリックプラットフォーム内でクローズドループで配信することができます。

第2層は再生エンジンであり、ここでは主に検索、ラフ選択、選択に分ける。 検索とは、ユーザーが到着すると、年齢や性別などの独自の属性に基づいて、広告が配信されるユーザーに合わせて、そのユーザーに適した広告を選択し、数千もの広告を選択することです。 大まかな選択は、これらの 10,000 の広告を 100 にフィルタリングし、次の選択モジュールに 1 つ選択し、ユーザーに 1 つ選択します。 粗い選択は速度に焦点を当て、効果は次に表示されます。 ここでは、新しい広告のサポート、カテゴリの目的の多様性、予算の超過などの問題を考慮します。 最後に、選択は、より詳細に検討されます。 まず、再生のリズムコントロールであり、これは私たちの後の焦点は、広告が配信されるリズムの種類です。 第 2 に、ユーザー エクスペリエンスやエコロジーなどの問題も考慮されます。

第 3 層 (主にデータ関連モジュール) については、後で説明します。

最後に、アンチチート、監視、監査など、いくつかのサポートモジュールがあり、我々はまた、会社の基本的なコンポーネントの多くを使用しています。

ここでは、モジュール レベルで全体を見て、データ フローの観点から広告のビジネス シナリオを次に示します。

まず、ユーザーがフレンド サークルをスワイプすると、フレンド サークルのバックオフィスは、独自のアルゴリズムやその他のデータ モジュールの合成計算に基づいて適切な広告を提供する広告エンジンに要求をドロップします。 エンジン アルゴリズムでは、主にソーシャル コミュニケーション コントロール モジュールも呼び出され、広告の並べ替えの前にソーシャル コミュニケーション プロセスに基づいて群衆が動的に選択されます。 ユーザーが広告をプルすると、露出、クリック、コンバージョンなど、広告に対するさまざまな動作が行われます。

ソーシャル動作は、エンジンで使用するために計算する専用のソーシャル 拡散モジュールにも移動します。 この詳細については、この後で説明します。

広告エンジンの位置を確認することが重要です。

広告エンジンの役割は、広告主、ユーザー、広告プラットフォーム、エコプラットフォーム間の価値利益を継続的に調整することです。 ユーザーは、自分の経験を向上させ、あまりにも多くの広告を見たくない、あまりにも多くの広告ハラスメントを受け入れない、貴重な情報を望むが、広告主は、その効果やブランド力を高めたい、プラットフォームのために、それはお金を稼ぐだけでなく、口コミを考慮するだけでなく、エコロジー側、すなわち、友人サークルや公共番号のために、エコロジーの利益を損なうわけにはいき、逆に、我々はより良い開発を促進する必要があります。

広告をうまく行うには、まず準ユーザーを識別する必要があります。 その後、ユーザー画像は、私たちがそれを行うのを助ける。 テンセントは、ソーシャルプラットフォーム、ゲームプラットフォーム、ソーシャルビジネスプラットフォームなど、約1000の製品をカバーし、豊富な行動ログを提供しています。 ユーザーの基本的な人口統計属性、趣味などを識別するのに役立ちます。

たとえば、ユーザーがパブリック番号で読む記事を使用すると、ユーザーの読書への関心を掘り起こしたり、ハイエンドかどうかなどのユーザーの個人的な状態を掘り起こしたりできます。 時間の次元を追加すると、愛、結婚、子供など、ユーザーの軌跡を知ることができます。

また、モバイルインターネット時代には、複数のプラットフォームでデータを取得し、生データを大幅に豊かにするために、ユーザーにデバイス画像を作成しました。

ユーザー属性を知った後、そのユーザーが何らかの行動を起こす確率、つまり広告のクリック率やコンバージョン率の見積もりについて疑問に思っているのは当然です。 当社のシステムは、データ収集からモジュールのトレーニングの更新まで、プロセス全体をリアルタイムに行います。 リアルタイム化による効果の増加は10分の1です。 第二に、モデルの選択の面では、我々はまた、LRからFM、そして最後にDNNまで経験しました。 これも業界の方向性です。 最後に、私たちのマルチターゲット予測の問題、アバタークリック、画像クリック、名前クリックなど、多くの行動を持つ友人サークル広告は、アルゴリズムとシステムの両方のためのテストである10ms以内に12以上の行動の見積もりを完了する必要があります。

まず第一に、なぜ我々は社会的な広告を行うのですか? これは、WeChatの広告はWeChatプラットフォームの上に生まれ、WeChatは現在、国内最大かつ最も影響力のあるソーシャルプラットフォームであるため、広告も大きな期待を寄せています。 先ほども言いましたが、私たちの当初の意図は、いくつかの変更を試みてください。 だから、私たちは友人サークル広告製品を設計する際に、友人サークル広告、また、友人サークルの他のコンテンツのように、トピックになり、友人の間で循環し、友人は、このブランドの推薦を与えましょう。 ソーシャル広告をデザインしました

ブランド広告は、友人の輪のシーンの下で、そのトピックの普及は、より有利になります。

まず第一に、フレンドサークル広告は、それ自体が通常のコンテンツであり、受信し、相互作用し、その後、友人サークルtimelineに沈殿し、その後のインタラクティブなリマインダーは、市場で他のソーシャルプラットフォームの広告製品が広告レベルを販売している間、全体の参加することができます。

第二に、友人のサークルは、知人のネットワークであり、現在、市場で最高品質の知人ネットワークです。 直感的に考えて、知人の推薦や口コミは確かに見知らぬ人よりも強力です。 マイクロビジネスがなぜ火をつけることができるのか、そして何に頼っているのか考えてみてください。 これは、マーケティングの方法が変更されたためです。 従来のパフォーマンス広告では、素材を最適化し、クリックを誘致し、コンバージョン、チェーンのシリーズを促進する方法を見つける必要があります。 しかし、今、ソーシャルコミュニケーションベースのマーケティングは、WeChatのマイクロビジネスであろうと、WeiboのVの推薦とソフトテキストであろうと、マーケティングに社会的関係を使用しています。 ここで重要な点は、社会的影響力が強ければ強いほど、マーケティングの効果が高くなる点です。

友人の輪の中で例を挙げて、友人がマイクロビジネスで広告を出したのを見たら、鼻をかみしめ、彼を黒くし、彼がそんなに堕落した方法に静かに同情する。 しかし、多くの友人が同時に1つの商品を推奨している場合、あなたはまだ影響を受けないように保証することができます。 ソーシャル広告にも同様の効果を期待しています。

まず、従来のパフォーマンス広告の推奨プロセスを見て、まず、ユーザーは検索システムを使用して 100 件の広告を取得します。 次に、個人の関心に基づくクリック率の見積もりに基づいて、100 件の広告のクリック確率を計算し、広告の入札単価と組み合わせ、一律に並べ替えて、1 位の広告をユーザーに返します。

そして、友人のサークルのソーシャル広告では、まず、もちろん、検索を通過します。 そして、ここでは、ユーザーのクリックの関心に基づいて推奨されなくなったが、また、この広告に対するユーザーの社会的意欲も考慮する必要があります。 その後、ソートする前に、ソーシャルコミュニケーションの配信リズムコントロールを通過します。 各広告が現在どのユーザーに適しているかを確認し、ユーザーをフィルタリングします。 最後に、ソーシャル要因を考慮した広告の並べ替えの後、ユーザーに広告を返します。

次に、これらの 3 つのプロセスを具体的に見てみましょう

社会的意志、社会的コミュニケーションのリズムコントロール、社会的広告のランキングに基づいて、社会的広告配信の三部作です。

第1段階は、社会的意志の計算段階は、BMWとコカ・コーラの2つの広告がオンラインである友人の輪に同時にアクセスする3人のユーザーがいると仮定し、3人のユーザーは、これらの2つの広告に2つまたは2つの社会的相互作用の意志を持っています。

第2段階は、社会的コミュニケーションリズムコントロール、それは広告選択段階であり、この瞬間が3人のうち2人が広告を受け取るために最善である場合、スコアに基づいて、Xiaomingは、現時点ではBMWとコーラの2つの広告を受け取る方法がないのを見つける。 しかし、これは単に、この瞬間、広がりが広がり、Xiao Mingがますます多くの友人の影響を受け、彼は次の瞬間に広告を受け続ける可能性が高いという意味です。

3 番目のフェーズは、ソーシャル ベースの並べ替えフェーズです。 この時点で、ユーザーは受け取る広告のリストを取得し、並べ替え式にソーシャル意欲を追加し、ユーザーに最適な広告を選択します。

ユーザーの社会的意志は、個人的なイニシアチブのインタラクティブな関心に加えて、友人によって影響されます。 下図の影響の役割のいくつかの段階を見てください。 まず第一に、中央のユーザーは、他の人の影響を受けない2つの広告に積極的な関心を持っています。 左側には、2 人のユーザーが 2 つの広告をやり取りし、そのユーザーの影響とは異なります。 右側には、広告を受け取った場合、私の相互作用が他の人に与える影響を示す普及プロセスがあります。

友人の輪の中での影響力とブランド力知覚の関係を例にとります。 シャンプーの広告を見た場合、それはスーパーマーケットの一般的なブランドである可能性があり、それを使用していないか、あまり注意を払わないです。 しかし、この時点では、すでに多くのあなたの友人は、以下のコメントをいいね、反応の切りくずは本当に素晴らしいです。 この時点で、あなたは私のシャンプーがフケを持っているように見えると思うかもしれないので、これを試してみてくださいか? この時点で、あなたは友人に「私もそれを試してみてください」と返信することができますが、あなたは答えではないかもしれませんが、この時点では、ブランドの印象は深まる必要があります。 そして、これらの議論の友人の1人を考えると、あなたの上司の1人が、おそらく通常、あなたが話す機会を持っていない場合、この時間は、承認を表明するために賞賛を与える必要がありますか? また、注目を集める可能性があります。 これは社会的影響の役割であり、ここでの主な問題は、その影響を定量化する方法です。

第1に、友人間の影響評価は、親しい2人の友人ほど影響力が大きいため、通常、親密さに基づいてモデルが構築される。 しかし、限られたシステムを通じて、その利益は小さく、さらなるデータ分析は、主に目標の不整合である可能性が高い。

例えば、私たちは両親と特に親密ですが、友達の輪に投稿された内容についてコメントしません。 次に、A が B の日常的な相互作用に影響を与える確率を、より関連のある行動によって影響を評価し、影響として定義しますが、データは一定の信頼度で非常に疎であるため、モデル推定によって計算されます。

ここでは、基本的な機能の一部に加えて、いくつかのネットワーク機能を使用します。 たとえば、フレンド ネットワークでは、通常、WeChat ユーザーは 8 億人であり、これは 8 億 *8 億の隣接行列です。 これはモデルトレーニングのfeatureとして使うのは難しいです。 同時に、メッセージの相互作用、記事の読み取りなど、他のネットワークがあります。 ここでは、node2vec と呼ばれる方法を使用して、これらのグラフ ノードをベクトルにマップします。 このベクトル次元は比較的低く、トレーニングのためにこれを使用することができます。 影響の見積もりは、最終的に GBDT と LR によって行われます。

Node2vec は embedding の一種です。 まず、図のノード情報を使用して、元のネットワーク情報をできるだけ多く保持する方法です。 自然言語処理のシーンに切り替えて、一般的な単語は、その周りの単語、すなわちword2vecの考え方で表すことができます。 この図では、ノードの周囲のノードで表し、node2vec はサンプリング方法の問題を解決します。

次に,サンプリングしたベクトルをword2vecの方法で訓練し,各ネットワークノードが表現できるベクトルを得る.

私たちはすでに2人の友人が自分自身に与える影響を知っていますが、非常に多くの友人は、どのようにお互いに影響しますか? ここでは、この問題をモデル化するために伝播力モデルを導入します。

従来の影響モデルにはさまざまな種類がありますが、ここでは最も一般的な独立したカスケード モデルを示します。 その原理は、ユーザーのすべての友人が自分自身に影響を与え、その影響は、前に述べた方法で計算することができるという考えです。 初期の瞬間には、すでにいくつかの人々がアクティブにされ、これらの人々はシードユーザーであり、私は後で言う特定の選択を持っています。 その後、ユーザーのアクティブ化された各フレンドは、以前の影響に基づいてアクティブ化確率を計算し、ユーザーを順番にアクティブ化します。 これにより、各ラウンドでユーザーの場所が新しくアクティブ化されるまで、サブイテレーションが続きます。

従来のスタンドアロン カスケード モデルの直接適用には、図で説明されているいくつかの問題があり、上の図の次の形式 (図) に変更されますが、これを直接行うにはエンジニアリング上の問題があります。 主に広告システムのレイト要件は非常に低く、ユーザーが数百台のストレージマシンに分散した5,000人の友人を持っている場合、20msで読み終えるのはほとんど不可能です。

その後、拡散を読むこの方法は、我々は別の思考を取り、拡散を書く方法を採用します。 ユーザーの「いいね」コメントデータが受信されると、メッセージキューに入れ、ソーシャル拡散モジュールが取り出され、関係チェーン、権限、および伝播力に基づいて、すべての友人にその情報を通知する前に、メモリ内の各友人への影響を計算します。 ただし、5,000 人のフレンドが 5,000 件の Web 呼び出しを行う必要がある場合、このオーバーヘッドは許容されません。 したがって、ルーティング ルールとマシン リストに基づいて、1 台のマシンに属するユーザーをマージして書き込みを行い、ネットワーク呼び出しを最小限に抑えます。

これを行った後、ユーザーが広告をプルすると、Web 呼び出しが 1 回だけ必要で、友人が彼に与える影響を取得できます。

注: 現在、リアルタイムの推奨事項により多くの機能を導入するために、上記のスキーマをグラフィカル データベース ベースの形式に変更しました。

ソーシャルコミュニケーションリズムコントロールの核となる考え方は、まず質の高い人々に広め、その後、質の高い人々が他の人を牽引できるようにすることです。 次の図に示すように、Ripple 拡散伝播システム。

プレミアム集団とは,投入初期にシードユーザと定義される. 彼らはいくつかの方法で掘り起こすことができます:まず、広告主のファン、ハードコアファンユーザー、第二に、広告主は、自分のユーザーを最もよく知っているので、広告主のニーズに基づいて、ターゲットを設定し、ユーザーを行動します。 ご存知のように、InfoQ のファン層は膨大で、ファンや業界の影響力のあるグループを選択して、高品質のユーザーを特定しました。 同時に、大きな大さが十分でないと感じた場合は、lookalike メソッドを使用してユーザーを拡張して、前の 2 つの手順と同様のユーザーを大きなディスクに見つけることができます。

では、質の高い人口はどのように決定されるのでしょうか。 グローバルなリアルタイムランキングキューを導入することで、各ユーザーと各広告のリアルタイムソーシャル価値を分析し、異なる期間に質の高い群衆を定義する関数が異なります。

他の人の注意、コメント、いいねと引き換えに、ソーシャルマネーと呼ばれるもの。 システム内で導入された変数は、それを価値化し、収益化します。 収益化された値を合計値の並べ替えに配置し、広告主の初期価格と広告主の情報を並べ替えると、広告の価値の拡大は、ソーシャル コミュニケーションに対する当社の重点を表します。

ソーシャル広告とは何かと尋ねる人がたくさんいました。 回答は、一般的にソーシャルプラットフォーム上の広告はソーシャル広告です。 最初は、私もそう思ったが、優れたケースと社会的ホットスポットの波の後、私は、私たちの感情を表現し、友人の声に耳を傾けることができる広告は、社会的な広告と呼ぶと思います。 また、私たちの目標は、広告も生活の一部となっていけるため、ソーシャル広告の革新を続けています。

著者が紹介する

チェン・ゴンテンセントのWeChat広告エンジンロジックの責任者。 2011年にテンセント・WeChatに入社し、WeChatデータ計算システムの構築、WeChatの基礎データの分析とマイニングを担当しました。 2014年にWeChat広告プロジェクトチームに入社し、広告エンジンの選択のためのシステムアーキテクチャとアルゴリズム戦略設計を担当し、現在はWeChat広告エンジン戦略Team Leaderを務じています。 通常、広告業界のダイナミクス、大規模なシステムアーキテクチャ、モデルアルゴリズムに非常に興味があります。

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