Google UAC實現類似deeplink功能方案+局限性

2022年3月10日 15:06:22 來源：喜運達

隱約記得自己似乎寫過怎么實現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（第三方統計，比如AF）的campaign+adgroup信息的方式或者通過Google自己開發的工具包（相當于Google原本給MMP回傳的接口），實現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對應素材和APP內的一個內容策展，這個可以在小說，社交等很多依靠deeplink功能做內容推薦的產品上套用上去。
一般的做法也有幾種：
1，直接規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名字里面打好標簽，客戶端在用戶安裝后根據拿到的campaign內標簽信息直接做內容策展。2，根據已經產生轉化的campaign和adgroup去查看曝光轉化多的素材是什么，來決定如何做內容策展。3，還有一種直接高端的人工智能根據用戶的行為，算出來這個campaign的用戶在產品內的屬性，來優化展示的內容達到一個最優的內容策展。
看起來這么操作似乎還挺不錯，然而，其實現實并不會這么理想。
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里面多種形式內容的組合，標題，內容，圖片，視頻填滿后組合能上萬，還有商店的元數據拿來組合。

按照曝光后出去的數據會出現很多種情況，比如：1，發現adgroup的轉化數據，明顯大于adgroup內所有素材的轉化數據，這意味著廣告大概率直接拿著商店的元數據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，發現adgroup內的轉化數據，居然加起來又大于了整個adgroup的轉化數據（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廣告素材的情況來決定用戶進來的屬性，想拿這個數據來做內容的策展基本也不靠譜。
還有一些情況可能稍微好點，比如：1，大部分的廣告轉化都來自于其中某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，廣告素材轉化比較平均的，如果在上傳的初期就已經按照了整個group只放一個類型的素材，估計還可根據轉化的素材人工判斷一下或者走前面留下的標簽做策展。但是萬一... 素材不是同一個類型風格，組合跑出來后人群明顯不統一怎辦。再結合還有一部分是來自商店轉化又怎辦。而且真跑廣告轉化的時候沒準一個adgroup里面素材類型豐富能學到不同方向的人群，更有利于跑量....
其實相對比較靠譜的還是直接根據用戶來源的campaign信息去機器學習歷史用戶跑什么類型的內容后續轉化/留存/回收更高，來決定未來新增的用戶展示什么，這個技術難度大點，但是做好了應該是相對又省心省力還能準一點的，然后結合人工去判斷一些廣告系列里面跑出來的素材適當人工增加一些標簽，調整下方向權重之類。（然而要同時了解廣告投放的這些門道再能配合技術去打標簽，難度略大）。不過總體來說只要Google廣告在跑穩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過來的用戶的屬性比較穩定，用這個機器學習的方案總體來說應該還算是有可能能走的通，就是技術難度上...擋住了不少人。

來源：喜運達