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隱約記得自己似乎寫過怎么實現(xiàn)Google類似deeplink功能的文章，但是居然沒找到了。首先：Google APP廣告只有UAC，并沒有deeplink的功能。不過呢，可以通過拿MMP（第三方統(tǒng)計，比如AF）的campaign+adgroup信息的方式或者通過Google自己開發(fā)的工具包（相當(dāng)于Google原本給MMP回傳的接口），實現(xiàn)實時拿到安裝用戶的campaign+adgroup信息，再檢查這些adgroup里面素材的情況來實現(xiàn)對應(yīng)素材和APP內(nèi)的一個內(nèi)容策展，這個可以在小說，社交等很多依靠deeplink功能做內(nèi)容推薦的產(chǎn)品上套用上去。1，直接規(guī)定好這個廣告系列里面放的素材直接都是同一個屬性，并且在campaign名字和adgroup名字里面打好標(biāo)簽，客戶端在用戶安裝后根據(jù)拿到的campaign內(nèi)標(biāo)簽信息直接做內(nèi)容策展。2，根據(jù)已經(jīng)產(chǎn)生轉(zhuǎn)化的campaign和adgroup去查看曝光轉(zhuǎn)化多的素材是什么，來決定如何做內(nèi)容策展。3，還有一種直接高端的人工智能根據(jù)用戶的行為，算出來這個campaign的用戶在產(chǎn)品內(nèi)的屬性，來優(yōu)化展示的內(nèi)容達到一個最優(yōu)的內(nèi)容策展。看起來這么操作似乎還挺不錯，然而，其實現(xiàn)實并不會這么理想。最大的坑其實是UAC廣告的廣告曝光邏輯里面，想精準(zhǔn)的知道用戶來自于哪個廣告素材幾乎是...不可能。
Google UAC廣告基本是adgroup里面多種形式內(nèi)容的組合，標(biāo)題，內(nèi)容，圖片，視頻填滿后組合能上萬，還有商店的元數(shù)據(jù)拿來組合。
按照曝光后出去的數(shù)據(jù)會出現(xiàn)很多種情況，比如：1，發(fā)現(xiàn)adgroup的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)，明顯大于adgroup內(nèi)所有素材的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)，這意味著廣告大概率直接拿著商店的元數(shù)據(jù)組合出來了廣告素材，或者直接拿著icon曝光在了相似位置或者搜索位置，這種現(xiàn)象通常在出價低的時候或者跑UAC2.5的時候初期主要曝光都是商店位置。2，發(fā)現(xiàn)adgroup內(nèi)的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)，居然加起來又大于了整個adgroup的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)（這個我遇到的還是比較少），這時候可能是里面的素材相互組合后兩個素材都算了轉(zhuǎn)化。這種遇到過的好多都是文字廣告跑的比較多，也偶爾出現(xiàn)文字+圖片比較多，估計通常是跑到了很多文字展示位置或者inapp的一些文字+圖片組合的位置。這兩種都很難直接說根據(jù)廣告素材的情況來決定用戶進來的屬性，想拿這個數(shù)據(jù)來做內(nèi)容的策展基本也不靠譜。1，大部分的廣告轉(zhuǎn)化都來自于其中某1個圖，或者1-2個視頻。如果是占比達到了8-9成之類可能還好，就按照這個轉(zhuǎn)化的素材做策展能基本滿足，但是萬一...只占了4-5成怎么辦。剩下的一半怎么辦？
2，廣告素材轉(zhuǎn)化比較平均的，如果在上傳的初期就已經(jīng)按照了整個group只放一個類型的素材，估計還可根據(jù)轉(zhuǎn)化的素材人工判斷一下或者走前面留下的標(biāo)簽做策展。但是萬一... 素材不是同一個類型風(fēng)格，組合跑出來后人群明顯不統(tǒng)一怎辦。再結(jié)合還有一部分是來自商店轉(zhuǎn)化又怎辦。而且真跑廣告轉(zhuǎn)化的時候沒準(zhǔn)一個adgroup里面素材類型豐富能學(xué)到不同方向的人群，更有利于跑量....其實相對比較靠譜的還是直接根據(jù)用戶來源的campaign信息去機器學(xué)習(xí)歷史用戶跑什么類型的內(nèi)容后續(xù)轉(zhuǎn)化/留存/回收更高，來決定未來新增的用戶展示什么，這個技術(shù)難度大點，但是做好了應(yīng)該是相對又省心省力還能準(zhǔn)一點的，然后結(jié)合人工去判斷一些廣告系列里面跑出來的素材適當(dāng)人工增加一些標(biāo)簽，調(diào)整下方向權(quán)重之類。（然而要同時了解廣告投放的這些門道再能配合技術(shù)去打標(biāo)簽，難度略大）。不過總體來說只要Google廣告在跑穩(wěn)定后不大幅度修改素材，增加adgroup之類，都還是能保證在很長一段時間內(nèi)過來的用戶的屬性比較穩(wěn)定，用這個機器學(xué)習(xí)的方案總體來說應(yīng)該還算是有可能能走的通，就是技術(shù)難度上...擋住了不少人。作者做了12年廣告投放，專注出海，目前主要研究廣告自動投放，團隊開發(fā)了支持Facebook，Google，TikTok，Twitter自動投放系統(tǒng)，能實現(xiàn)廣告全自動上傳，優(yōu)化。希望能和行業(yè)內(nèi)技術(shù)好的優(yōu)化師交個朋友，微信: narkuh公眾號回復(fù)“微信群”一起加群討論投放技巧。（目前6個500人的優(yōu)化師交流微信群，以及各個行業(yè)分類群）
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