链路|全链路最优智能投放系统的搭建之路（一）

编辑导读：首屏广告、信息流广告、弹窗广告等等，消费者们每天都在接触各种各样的广告。那么，哪些渠道的广告数据最好呢？这就需要搭建一个智能投放系统。本文作者对此进行了分析，与你分享。

对于投放系统，大家应该都不是特别陌生，或者说如果你没做过投放系统设计，肯定也接触过生活中遇到的广告、手机app电商里的首屏内容这些，其实都属于投放的范畴。
最近半年一直在负责投放相关的产品规划，leader一直叮嘱要起个好名字，不太擅长起名，费脑筋，姑且称为全链路智能投放V1.0版本（其实我做的不是投放，只是部分内容和逻辑和投放类似，如果仅仅定位为投放，那只是个工具，PM的价值就可有可无了）。
传统的投放系统，有很重要的三个因素：人、货、场。
在什么时间什么地方（场），将什么东西（货），投放给什么样的人（人）。这是属于经典的人货场匹配的问题，但这样一个典型匹配问题，有典型的几个弊端：

无法得知自己投放的人群是否合适？（人群精准度问题）
无法有足够多的货物进行推销（货品丰富度问题，电商领域一般称为SKU）
无论效果如何，都无法知道下一次应该做什么（调优问题）

所以，全链路智能最优投放是如何解决和构建的呢？
一、全链路优投思路

1.1 基础概念其实全链路最优的概念，大概十年前传统运营商就已经提出这个概念了，传统运营商在短信影响、彩信推送等方面已经不断摸索且提出该概念，所以直到今天，对于投放而言，基本上属于一个已经被透的系统设计，类似于电商的订单系统、物流系统一样。
我这里仅仅是结合自己真实的实践，从相对完整的角度，给大家呈现大全链路最优的产品思路，抛砖引玉，望共勉。
1.2 核心优势全链路最优，从概念上其实也可以看出，智能投放引擎的本质是讲传统的投放系统划分为生产、触达、调优、追踪四个环节，并且在每个环节追求效益最大化，从而达到结果最优化。

二、核心规划2.1 智能生产主要解决货品丰富度问题。
【链路|全链路最优智能投放系统的搭建之路（一）】传统的投放，依赖运营或业务手动不断完善补充货品，包括SKU类目、广告文案、策略效果、展示UI，智能生产的目的就是从智能的角度提升丰富度，这里注意细节，该环节包括了人群。
智能人群典型的处理方式包括三种：

标签推荐：根据既往数据，推荐用户特征或用户标签，根据标签可以定向推送
LooKalike：人群推荐，即根据已有的种子人群，可以推荐符合该特征和属性的人群，从而扩大曝光量，扩大数据底盘量
人群优选：对于已经圈定的人群，进行智能化的优选，属于人群精简的范畴，选出更加精准的人群

智能创意主要解决表现层丰富度问题：
对于包含文案的货品，根据货品属性、标签智能化的辅助生产多样性文案，或者根据关键词生产系列文案。典型场景如广告投放、游戏弹框投放等。
产品设计：

图示：产品草图仅供思路参考
2.2 智能触达主要解决如何智能投放问题。
传统的投放一般手动投放，设定好投放周期、时间、投放频次等，但是过于生硬，不具备匹配最佳的思维。所以主要有以下两点：