引擎|“效果和安全”我都要?巨量引擎两大神器了解一下?
_原题为 “效果和安全”我都要?巨量引擎两大神器了解一下?
“提升消费者与品牌数据的安全性 , 是赢得广告主信任的基础 。 但‘层层加密’的数据又该如何被运用到营销中 , 更好地提升营销回报?”在上周刚落幕的金投赏峰会上 , 一位数字营销服务商抛出了这样一个疑问 。
这触发了行业一个“老大难”问题:广告主的第一方数据 , 如何与媒体平台以及上下游协同?此前在一场行业线上活动中 , 中国广告协会互联网广告委员会秘书长霍焰女士也表示:如果要广告主提升对数字广告的信任度、投放预算 , 需要各方共建真实、可信的数字营销环境 。 那么这样的环境究竟该如何实现?安全和效果可以同时拥有吗?成为行业长期探索的问题 。
广告主的天平——安全、效果如何平衡?
增长压力下 , 广告主加速线上转型步伐 。 无论是正在向线上布局的品牌 , 还是已经深耕线上的商家 , 对流量的获取、效果的追求都已经成为制胜的关键 , 效果成为广告主考核的重中之重 。
而在提升投放效果的过程中 , 数据成为归因和优化的“敲门砖” 。 广告主的后端数据 , 是用以匹配平台数据、建立投放模型 , 进行精准营销的重要根据 。 双方数据融合、共建过程中 , 广告主的数据是1 , 媒体平台的技术能力是后面的0 。 理想的状况是 , 让这些数据匹配媒体平台的数据、运算技术 , 最大程度加持广告效果 。
但正如广告主、行业专家看到的那样 , 广告主在数据安全上还有诸多考虑 , 造成投放效果无法达到最佳 。 具体体现在以下三个方面:
- 广告主无法实时回传后端深度数据 。
- 广告主考核周期长 , 无法通过深度转化产品实时优化 。
- 首次考核投放目标大模型已有正例累积不足 , 成本波动大、跑量困难 。
那么 , 平台应该如何照顾到广告主对数据安全的顾虑 , 同时保证投放效果最大化?技术门槛和数据开放难题下 , 这已经成为行业的共性痛点 。
两种解决方案:联合建模、联邦学习
在数据的开放性、实时性有限的情况下 , 如何增进协同效率 , 在安全的同时将投放效果最大化?站在前人的肩膀上 , 巨量引擎基于字节跳动旗下超过15亿的月活跃用户数 , 根据自身平台属性 , 对这道难题给出了两种新解法 。
第一种是联合建模 。 顾名思义是广告主和平台共建模型 。 具体操作上 , 首先需要广告主提供样本数据 , 然后由巨量引擎匹配后台数据模型及特征并进行筛选 , 通过自动建模训练出专属私有模型 , 再进行投放 。
就好比果农需要为商人种植“更甜”的苹果 , 但由于技术机密 , 商人无法把全部“更甜”的苹果种子直接给到果农 , 但是商人通过几粒种子的特点告诉了果农“更甜”的苹果几个核心的特征 , 比如“更大”“更圆”“更红” , 果农了解到了这些特征后 , 便到自家果园深度学习这些特性 , 最终用自己高超的种植技术批量种出“更甜”的苹果给到商人 。 这种方法针对的是需要考核深度转化目标、对数据隐私安全要求高的客户 。
第二种是联邦学习 。 它可以在不泄露明文数据的前提下 , 用多方的数据共同训练模型 。 这也是“围墙花园”的一种 , 广告主、平台共同构建一个数据“花园” 。 各方可以从外部登入数据系统 , 在投放广告时利用这些数据 , 但却不能够直接接触到这些数据 。 数据如同花园里的花 , 可观赏 , 发挥了它的功能 , 但不可接触、不可获得 , 品牌的数据持有方仍是广告主 , 数据不会离开广告主的花园(私域服务器) 。
联合建模和联邦学习最大的差异在于运行环境 , 前者在巨量引擎的云环境 , 而后者在广告主所有的三方/私有云环境 。 这也给了广告主可进可退的两种选择 。

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和之前的方案相比 , 这两种方案更进一步解决了私密性不够的问题 , 广告主数据安全性有保障;而在巨量引擎的技术加持下 , 自动化建模得以实现 , 广告主操作简单;并且 , 根据数据开放程度 , 巨量引擎提供了多种方案供选择 。 最后还有一个细节是 , 这个技术系统支持批量上传 , 效率得到大幅提高 。
针对不同行业的灵活落地策略
目前 , 这两种方案在对客户数据隐私保密性极高的行业 , 如金融、电商、网服、教育等 , 应用颇为有效 。
联合建模案例
比如在一个电商客户案例中 , 广告主考核周期长 , 无法使用深度转化实时优化 , 巨量引擎改为对7日下单ROI进行考核 , 利用客户离线数据进行联合建模 。 7日后ROI提升318% , 激活下单转化率提升63% 。
在另一个电商客户的合作中 , 客户本身有很好的投放优化能力 , 但客户依旧遇见了增量获取的难题 。 如上文所述的第三种场景 , 考核投放目标大模型数据累积不足 , 成本波动大且跑量困难 。 基于这个痛点 , 巨量引擎通过联合建模传入数据 , 加快新目标的冷启动优化 。 结果显示 , 这个方案让客户下单成本降低了12% , 跑量提升了8% , 顺利渡过冷启动期 。
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