淘寶猜你喜歡營銷玩法變了

“猜你喜歡”是淘內(nèi)的一個重要推薦場景，據(jù)悉，阿里媽媽此次升級的同時，也在大力推動圍繞消費者生命周期的全鏈路推薦場景營銷建設(shè)，全面推進(jìn)了推薦算法技術(shù)升級，這既是為滿足消費者和商家對推薦場景的需求，也是阿里媽媽順應(yīng)整個淘系內(nèi)容化、用數(shù)據(jù)技術(shù)推動內(nèi)容創(chuàng)新營銷升級。 2018)，賦能全庫檢索基礎(chǔ)上的先進(jìn)深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用，具有行業(yè)性，在全量商品庫里利用更豐富的特征和模型結(jié)構(gòu)精準(zhǔn)高效檢索用戶感興趣的商品，能大幅提升匹配效率;

在模型預(yù)估層面：結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)用戶行為數(shù)據(jù)特征，創(chuàng)新設(shè)計深度學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)捕捉用戶多樣和演化的興趣分布，不斷提升用戶對廣告率的預(yù)測精準(zhǔn)度。先后上線了深度興趣網(wǎng)絡(luò)(deep interest network，kdd 2018)，用戶興趣演化模型;

在機(jī)制策略層面：在廣告流量售賣和分配上提出了ocpc智能調(diào)價機(jī)制(optimized cost per click, kdd 2017)。在此機(jī)制基礎(chǔ)上，引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)優(yōu)化廣告主調(diào)價策略(multi-agent rl bidding, cikm 2018)，進(jìn)一步優(yōu)化三方共贏。 model, cikm 2018),實現(xiàn)創(chuàng)意個性化。 tech”技術(shù)驅(qū)動營銷，阿里媽媽在加速落地的過程中，也正在引*新的營銷趨勢。整個淘系正在由商品運營逐步轉(zhuǎn)向消費者運營，這也是新零售所強(qiáng)調(diào)的“人、貨、場”重構(gòu)，消費者成為了中心。

增加購中、購后營銷場景

“猜你喜歡”提升的不只是匹配質(zhì)量

“猜你喜歡”是淘寶站內(nèi)的一個內(nèi)容頻道，以用戶為中心，淘寶千人千面地展示不同的商品。根據(jù)淘寶站內(nèi)統(tǒng)計，它在消費者端的認(rèn)知率和7天回訪率都在淘內(nèi)所有頻道中居于比較靠前的位置，其在推薦場景中的重要性不言而喻。

同時，阿里媽媽也在提升“猜你喜歡”營銷產(chǎn)品的廣度和深度，增加了購中、購后場景的資源位。這基于對用戶需求和客戶推廣需求的充分考慮，例如對已購手機(jī)的用戶進(jìn)行推薦手機(jī)殼，合乎用戶心意的同時，也延長了他的消費長度，幫助廣告主找到潛在的優(yōu)質(zhì)人群。

目前，隨著阿里媽媽整體定向技術(shù)能力的升級，購中、購后“猜你喜歡”場景已經(jīng)具備比較完善的系統(tǒng)化和自動化能力。其中，獨創(chuàng)性的匹配和排序技術(shù)是引*“猜你喜歡”場景產(chǎn)品升級的重要因素。

在“猜你喜歡”為代表的推薦場景中，系統(tǒng)需要精準(zhǔn)識別用戶興趣，高效召回合適的商品候選集。基于阿里媽媽自研的深度樹匹配技術(shù)，系統(tǒng)能夠利用先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型，更精準(zhǔn)預(yù)估用戶對商品的潛在興趣，并面向全量商品庫完成高效檢索，進(jìn)而幫助廣告主擴(kuò)大優(yōu)質(zhì)人群的觸達(dá)范圍。

除了優(yōu)質(zhì)的匹配外，阿里媽媽還針對“猜你喜歡”進(jìn)行了率預(yù)估精準(zhǔn)度提升、用戶狀態(tài)預(yù)估、創(chuàng)意個性化推薦等方面的重點優(yōu)化。

例如，結(jié)合全新的用戶狀態(tài)預(yù)估模型，系統(tǒng)可以判別用戶在“猜你喜歡”場景的核心訴求，區(qū)分用戶是逛的心態(tài)還是購物的需求，結(jié)合動態(tài)排序模型，對“逛”的用戶推薦追求目標(biāo)的廣告，對于想購買的用戶，則推薦對轉(zhuǎn)化要求高的廣告。

貫穿消費者全鏈路運營

阿里媽媽全新布局推薦場景

以猜你喜歡為重要打磨場景，阿里媽媽正在對推薦場景進(jìn)行全面的建設(shè)，也成為其在廣告營銷領(lǐng)域的一大重點布局。

不難看出，整個淘系正在由商品運營逐步轉(zhuǎn)向消費者運營，這也是新零售所強(qiáng)調(diào)的“人、貨、場”重構(gòu)，消費者成為了中心。

因而，阿里媽媽在整個推薦場景的布局上，充分考慮到了消費者全鏈路的貫穿和運營。購前、購中、購后，整個消費者周期中都有相應(yīng)的商業(yè)化布局，除了此次升級的“猜你喜歡”，“淘寶有好貨”、“購物車”等典型的淘內(nèi)場景，以及以頭條為代表的站外場景，都有著通盤的考慮，充分滿足推薦場景購物大潮下用戶和商家的需求。

值得一提的是，阿里媽媽對此針對推薦場景技術(shù)也從四大維度進(jìn)行了全方位的升級——

在定向匹配層面：自主創(chuàng)新落地下一代匹配召回算法架構(gòu)——深度樹匹配(tree-based deep match, kdd 2018)，賦能全庫檢索基礎(chǔ)上的先進(jìn)深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用，具有行業(yè)性，在全量商品庫里利用更豐富的特征和模型結(jié)構(gòu)精準(zhǔn)高效檢索用戶感興趣的商品，能大幅提升匹配效率;

在模型預(yù)估層面：結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)用戶行為數(shù)據(jù)特征，創(chuàng)新設(shè)計深度學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)捕捉用戶多樣和演化的興趣分布，不斷提升用戶對廣告率的預(yù)測精準(zhǔn)度。先后上線了深度興趣網(wǎng)絡(luò)(deep interest network，kdd 2018)，用戶興趣演化模型;

在機(jī)制策略層面：在廣告流量售賣和分配上提出了ocpc智能調(diào)價機(jī)制(optimized cost per click, kdd 2017)。在此機(jī)制基礎(chǔ)上，引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)優(yōu)化廣告主調(diào)價策略(multi-agent rl bidding, cikm 2018)，進(jìn)一步優(yōu)化三方共贏。

在創(chuàng)意優(yōu)選層面：除了設(shè)計先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)描述用戶興趣之外，還引入深度卷積網(wǎng)絡(luò)感知廣告創(chuàng)意，并實現(xiàn)端到端預(yù)估用戶對具體廣告創(chuàng)意層面的率(cross-media model, cikm 2018),實現(xiàn)創(chuàng)意個性化。

不難看出的是，不管是內(nèi)容創(chuàng)新營銷，還是“ad tech”技術(shù)驅(qū)動營銷，阿里媽媽在加速落地的過程中，也正在引*新的營銷趨勢。整個淘系正在由商品運營逐步轉(zhuǎn)向消費者運營，這也是新零售所強(qiáng)調(diào)的“人、貨、場”重構(gòu)，消費者成為了中心。