为了在一定程度上降低用户对广告的抵触情绪，现在普遍的做法是将广告搜索结果按照规则穿插在自然搜索结果中。那么，你知道什么是自然搜索结果，什么是广告搜索结果吗？两者有何异同？作者做了总结，大家来看看。
之前和大家分享过推荐系统的算法环节构建，从召回到排序，再延伸到广告策略产品下整个核心业务目标的构建；总体目标是让大家了解自然推荐、搜索逐渐延伸到推荐和搜索广告的策略体系，了解策略产品的底层核心及其对立统一。
今天，我将填补上一期我答应你分享的关于自然搜索结果和广告搜索结果之间的差异的漏洞。下一篇文章将专门讨论两者的相似之处。本期分为以下几个部分进行介绍:
自然搜索结果和广告结果之间的商业协作；自然搜索结果和广告结果之间的差异；自然搜索和广告结果之间的相似性；总结一下我个人的想法和建议。
1.自然搜索结果和广告结果之间的业务协作
随着中国移动在线互联网媒体APP的发展，无论是流媒体类、电商类还是应用市场类，广告越来越原生(指广告在前端创意展示风格上类似自然结果，标题、图片、附加创意描述一致，很难发现是广告)。
自然搜索推荐结果和广告搜索结果的内容按照规则相互穿插，风格符合内容展示规则。这提高了广告与自然结果的协同性，减少了客户对纯广告的直接抵触，同时提高了广告的点击效率CTR，使得媒体平台(CPC计费获得更多广告收入)、商家(获得商品更多点击关注)和用户(提高相关内容的披露，方便用户决策)都有了可能。
自然结果和广告结果虽然前端展示风格相似，但在利益博弈、排名优化、会计归属、揭示比例等方面仍有很大差异，始终保持着对立统一的关系。
二、自然搜推结果与广告结果之间的差异点1. 多方利益平衡
二、自然搜索结果和广告结果的区别1。多方利益的平衡
对于自然搜索和推送来说，本质上是用户和内容项的匹配。电商领域是用户与商品物品的匹配，在小红书里是笔记/视频物品与用户的关系。召回和排序策略的核心是优化CTR(推荐)、CVR(搜索)、GMV(电商平台成熟期和稳定期)等。有些平台为了考虑体验，甚至将质量分Q引入排序，商家不直接干预流量。
对于广告搜索和推送，本质上我们要处理的是用户、广告主和广告媒体平台的利益协调(对于媒体SSP从投放平台DPS分离出来的类型，我们还需要考虑第四方投放平台DSP的利益。这里举个简单的例子，我们取的是投资和媒体融合的类型)。
可以算是全游戏商业产品，需要兼顾三者利益。特别是广告主会关注结果的ROI或者广告的转化成本CP，而平台会关注广告的预期收益eCPM最大化，用户会关注推荐关联CT和体验；综合来看，广告平台需要从计费机制、流量分发效率等角度进行多方战略平衡。
2.不同的业务优化目标/分类方法
对于自然搜索，核心优化指标是CTR/CVR，其他优化目标如人均暴露材料和GMV可能会在建模时考虑。
这里，我们以CTR为例。CTR越高，用户对推荐内容的兴趣越大。整个自然搜索中粗、细排序的核心是依靠LR估计对商品项目的CTR估计进行排序。
对于搜索广告，最核心的关注点是eCPM使预期收益最大化(eCPM = CPC * pCTR * 1000；)。
如上图，在排名中，不仅考虑了自然搜索中相关部分估算CTR/CVR的问题，还考虑了广告竞价的问题。CPC代表广告的单位变现效率(假设C计费)。在流量点击不变的情况下，CPC越高，广告收入越高；预估问题+广告竞价问题的最终结果是多方博弈考虑收益最大化；当然，广告也会考虑质量评分Q值，参考店铺好评率，店铺销量，物流履约率。
3.计费和归属地不同。
1)用于自然搜索和推送
在计费方面，商家物资和小红书笔记对自然流量的获取，不涉及计费相关的内容，但要求物资有良好的产品质量、销售记录和好评率，且物资与访问用户/查询关键词有相关性，才能呈现自然流量的搜索结果/推荐结果。它追求的是平台的长期生态建设，比如用户的粘性7天重复访问、下拉深度、人均搜索量等。
在归因方面，自然流搜索看的是偏向归因的辅助指标(或者根本不看)。比如15天前，哪次自然搜索/推荐点击和曝光带来了我们店的商品订单，这个不是特别关注自然结果。自然结果更多的是这种搜索/推荐结构带来的一次性买卖效应。希望能结合自己的召回/排名算法，提高单个结果的相关性，最终生成一个正样本(也就是暴露的结果可以点击
2)用于广告搜索和推送
在计费方面，最大化预期收入是建模的核心目标，这将与广告空间和广告功能相匹配的方式进行流量\转化行为和计费，平台获得流量行为收入。
另外需要注意的一点是，广告平台会考虑为商家和平台的利益设置反作弊过滤器，即广告的重复恶意点击、客户因争夺恶意订单而产生的较高成本等。，并将在平台上提供反作弊过滤模型风控能力，让客户过滤这些不公平的收费，以保证客户业务的合法性和长期的广告投放意愿。
在归因上，广告平台会从行为/周期两个方面拆分广告带来的影响因素，以保证商家正确关注ROI的效果提取。
这个对归因的解释，行为包括展示归因和点击归因，时间可以选择1天、3天、7天等。比如今天的点击推荐结果可能在未来第三天完成该商品的交易，所以称之为3天直接归属于交易订单；如果今天的推荐点击导致了未来15天内店铺其他商品的成交订单，则称为15天归因间接归因订单。
4.不同的风格和比例显露出来。
1)对于风格
为了保证物品内容的原生性质，搜索广告基本上与自然原生推荐/搜索外观没有太大区别，尤其是图片、文字和附加信息的布局，字数限制和图片大小都会保持相似。
但是广告会有一些创意的探索和游戏，包括长图、翻转图和模板图等。广告商授权修改样式，显示样式会比自然结果吸引更多的注意力；但因为《互联网广告法》的要求，需要在广告内容上打上特定的标识，比如JD.COM搜索结果中的“广告”图标。
2)对于传动比
如前所述，为了保证C端用户在搜索和推荐位置的长期行为，保证客户体验，自然推荐和搜索结果将是核心，广告结果将是穿插的辅助，比例一般会小于5:1(不同公司的区别不一样，Tik Tok的信息流是6进1)。一般广告比例会随着动态实验调整，每个公司都会有推荐位置下拉深度和整体CTR广告收入的要求。实验数据会在此基础上进行平衡博弈。
当然，公司也会根据对广告收入发展的依赖程度做出相应的调整。当广告收入压力较大时，相应比例会上调。但一般对广告依赖度高的公司是不能随意做任何调整的，因为当年增长过快会造成股价异常波动。
三、自然搜推结果与广告结果之间的相同点1. 整体算法链路框架层面
3.自然搜索结果和广告结果的相似性。整体算法链接框架级别。
在整体框架层面，将设置召回和排序(粗、细重排序)的算法环节。
这与自然搜索和广告的结果大体一致，包括常规召回、协同过滤召回和向量召回(不同的是有一种广告召回叫DMP定向召回)，在排序方法中会估计CVR/CTR，并构造特征。估计效果会用样本评估，模型质量会用AUC评估，但最终排序会考虑竞价因素，包括广告推荐会加入类别/相似度图，重新排序会加入自然结果的推荐。
2.前端显示级别
如前所述，最终自然搜索和广告搜索、自然推荐和广告推荐会在展示APP的同一个前端位置，内容会相互穿插，这样展示风格/内容会大体一致。最后，将有一个混合器服务器，用于排序、交错和组合。该模块将执行一些策略，例如对自然和广告结果进行项目内容重复删除和分散，以确保最终呈现的上下文结果是“全局最优的”。
图片和文案的展示具体内容无法针对自然结果进行定义，广告渠道在前端创意风格展示上的策略和玩法相对更丰富，也赋予了广告主丰富的定制权。
第四，总结和我个人的想法和建议。
总结:自然搜索和广告搜索的区别主要集中在多元利益的平衡、商业目标的优化和排序、会计归属和揭示风格比例的不同。但整体算法链接构建基本一致，很难直接区分前端风格展示，突出广告的原创效果。
个人建议:自然推荐和广告推荐在大公司会分成两个不同的部门，由完全不同的算法团队承担策略优化。推荐位的最终结果是自然和广告团队博弈合作的结果；对于战略产品来说，在召回策略和排名预估上，业务目标的构建可能会有差异，但在算法环节和模型的构建上不会有太大差异，广告触及和覆盖的部分更多。
虽然没有自然结果的客户体验维护并不能保证整个推荐搜索空间的流量，但从根本上来说，广告这个核心的摇钱树部门，在各种资源方面，其实还是会略微倾斜的；就战略产品的发展而言，广告战略产品的方向更加丰富多样。除了可以覆盖自然搜索和推送的策略，还可以触及很多广告策略(创意、竞价、定向、诊断工具、洞察等。)，而且前景更广阔。
如果大家对搜索和推送感兴趣，建议向广告搜索和推送方向发展，不仅有利于策略的发展，也培养了作为产品的商业思维。
本文由@战略产品Arthur原创发布。大家都是产品经理，未经允许禁止转载。
来自Unsplash的图像，基于CC0协议。
此观点仅代表作者本人，大家都是产品经理。平台只提供信息存储空服务。
本文来自少年我念你投稿，不代表舒华文档立场，如若转载，请注明出处：https://www.chinashuhua.cn/24/563006.html
微信扫一扫 
