一、功能介绍
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创建「智能优选人群」 |
自动化建模流程 |
人群包投放 |
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设置目标 |
自动建模预测 模型训练涵盖样本解析与模型训练 模型预测基于大盘 DAU 进行预测打分 人群圈选包括高分圈选及负向排除 |
智能优选人群包 定向精准且量级更大 |
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样本选择 |
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设置量级 |
1.「智能优选」产品定位
智能优选基于联合建模的底层能力，能够依据快手广告主的优化目标，迅速助力快手广告主构建私有模型，精准圈选人群，实现后端转化指标提升，是一款极速版建模产品。
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客户行业 |
美妆行业 |
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客户痛点 |
快手效果广告引流效率低下，精准人群破圈转化困难 |
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案例背景 |
快手效果广告引流效率低：该品牌主要通过快手效果广告为官方直播间引流，但由于曝光人群定向不够精准，用户流失比例较大，且曝光人群的深度转化率低。日常平均带货转化率仅约 0.7%，用户平均 UV 价值仅 0.4 左右，用户平均停留时间不足 1 分钟。 精准人群破圈转化难：品牌期望快手广告能精准曝光给优质客群，然而优质客群特征复杂多样，价值特征难以定位，单纯依靠简单的标签交并差难以实现优质客群的定位和圈选。通过快手广告投放结果分析发现，该品牌未关注到的潜力购买人群有百万量级。因此，需要更为定制化的方式协助品牌进行人群拓展。 |
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解决方案与效果达成 |
建模目标：提升快手磁力金牛广告后台引流官方直播间的购买转化，提高 T0ROI 实现方案：为客户生成个性化 ROI 模型，在提升人群圈选质量的同时提升首日 ROI 客户应用方式：品牌私有建模，建模包定向投放 建模包投放快手广告效果： ①整体消耗提升 137.82% ②T0 直接 ROI（快手广告推广直接带来的商品成交金额）提升 24.07% ③T0 累计 ROI 提升 12.03% |
2.「智能优选」功能流程：
人群智能优化依据快手广告主的优化目标和自有样本，系统自动构建快手广告主的私有模型，实现基于优化目标的精准人群圈选，最终生成智能优选人群包，以提升后链路的深度转化指标。
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新建智能优选人群 明确优化目标及智能优选人群量级 |
模型自动训练 系统自动训练针对广告主优化目标的私有模型 |
人群自动预测打分 对训练完成的模型进行人群预测打分，预测快手大盘月活人群在该模型下的分数 |
高分人群自动圈选 圈选预测打分完成后的高分人群，产出智能优选人群包 |
推送快手广告投放、快手广告效果评估 将智能优选人群包进行投放 |
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用户进行简单操作 |
快手广告平台全自动计算，用户无需操作 |
用户进行简单操作 |
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操作流程 |
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快手广告主 DMP 平台 |
离线建模 |
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建模极速版入口 |
客户私域样本建模 |
按周更新模型，选取最新时间周期的正负样本进行模型训练和预测，生成迭代建模 |
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创建任务 |
选取优化目标下，快手广告主近 180 天的转化人群为正样本 |
选取优化目标下，快手广告主近 7 天内的负样本 |
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选择迭代目标及场景 |
模型训练 |
→ → → ↓ ↓ |
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选择建模包量级 |
建模特征：采用正负样本的特征，选取特征 IV 值+特征覆盖度 TOP100+24 个基础特征进行建模 |
建模模型：XGBOOST+模型默认参数 |
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选择正、负样本 |
模型训练完成 |
AUC<0.6 或 KS<0.2 或 KS>0.8 |
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AUC>=0.6 且 0.2<=KS<0.8 |
↓ ↓ ↓ ← ← ← ↓ |
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→→→→ ↑ ↑ ↑ |
快手大盘月活人群预测打分 |
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圈选符合快手广告主量级的新人群包 |
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圈选 lift>100%且分数>50 分的人群生成建模包 |
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生成建模包 |
建模成功 |
建模失败（首次）暂停（更新） |
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建模包按周更新 |
若使用自定义正负样本包进行建模，不支持自动更新 |
二、使用指南
1、创建智能优选人群
（1）新建智能优选人群
①进入「智能优选」页面，点击「创建人群」按钮，进入智能优选人群配置界面。
②配置人群信息：选定本次项目的优化目标、优化场景、正负样本以及本次项目目标所需圈选的人群量级。
a.正负样本：支持选择默认/自定义配置样本。
b.内循环“默认”样本捞取逻辑
行业：服饰、美妆、快消、食品饮料、家居建材
正样本口径：
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快手直播广告场景 |
快手短视频广告场景 |
快手直播广告和快手短视频广告场景 |
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订单支付 |
过去 180 天，在快手广告主的官方直播间场景下，于 T0 时刻提交订单数量>0 且在 T0 日未发起退款（订单取消）的人群 |
过去 180 天，在快手短视频广告场景下，播放了快手广告，且在 T0 时刻在官方旗舰店提交订单数量>0 且在 T0 日未发起退款(订单取消)的人群 |
过去 180 天，用户在 T0 时刻在官方旗舰店提交订单数量>0 且在 T0 日未发起退款(订单取消)的人群 |
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ROI 出价 |
过去 180 天，在快手广告主的官方直播间场景下，在 T0 时刻产生过购买金额>0 且在 T0 日未发起退款的人群 |
过去 180 天，在快手短视频广告场景下，在 T0 时刻快手广告主官方旗舰店产生过购买>0 且在 T0 日未发起退款的人群 |
过去 180 天，在 T0 时刻官方旗舰店产生过购买>0 且在 T0 日未发起退款的人群 |
负样本口径：
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快手直播广告场景 |
快手短视频广告场景 |
快手直播广告和快手短视频广告场景 |
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订单支付 |
过去 7 天，用户在 T0 时刻在快手广告主在官方简易直播间+官方标准直播间播放了>=5 秒，但在 T0 提交订单数=0，并集在官方直播间场景下在 T0 提交订单数>0，但在 T0 发起退款（订单取消），并集负反馈数>0 的人群 |
过去 7 天，用户在 T0 时刻在快手短视频广告场景下，有效播放了快手短视频广告>0 次，但在 T0 官方旗舰店下提交订单数=0，并集快手短视频广告场景下在 T0 官方旗舰点下提交订单数>0，但在 T0 发起退款（订单取消），并集负反馈数>0 的人群 |
满足快手短视频广告或快手直播间场景下的负样本人群 |
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ROI 出价 |
过去 7 天，用户在 T0 时刻在快手广告主在官方简易直播间+官方标准直播间播放了>=5 秒，但在 T0 订单金额=0，并集在官方直播间场景下在 T0 购买金额>0，但在 T0 发起退款，并集负反馈数>0 的人群 |
过去 7 天，用户在 T0 时刻快手短视频广告场景下，播放了快手短视频广告>0 次，但在 T0 官方旗舰 ![图片[1]-快手磁力万象后台「人群优化 – 智能优选 – 内循环」操作指引-精准获客](https://cos.jingzhunhuoke.net/tu/缩略.jpg) 店下订单金额=0，并集快手直播间场景下在 T 官方旗舰店下 T0 购买金额>0，但在 T0 发起退款，并集负反馈数>0 的人群 |
满足快手短视频广告或快手直播间场景下的负样本人群 |
③确认所有设置后，点击「新建」，快手广告平台开始自动训练模型。
（2）快手广告后台查看「特征覆盖度及特征 IV 值」（用户无需操作）
①待人群计算完成，即可点击「状态详情」查看人群特征覆盖度及特征 IV 值信息。
②特征覆盖度：用于计算某特征在样本中的覆盖情况。特征覆盖度越大，所能影响的样本量越多。
③特征 IV 值：用于计算某特征在样本中的重要性排序。IV 值越大，表明该变量的预测能力越强。
2.模型自动训练（用户无需操作）
模型训练通过正负样本 IV 值 TOP100 的特征，采用 XGBOOST 算法进行建模。
创建智能优选人群后，可查看该人群当前模型训练进度及状态。包含模型自动计算状态（涵盖模型训练中、模型预测打分中、人群圈选中）、计算完成、计算失败、待确认等多种任务状态。
（1）评估「模型训练结果」
点击已完成模型训练人群的「状态详情」，再点击「模型训练」，即可查看模型训练结果评估。目前智能优选共提供六种模型评估指标。
①有效样本量级：为训练集量级的 80%，其余 20%样本用于模型效果评估。
②AUC：AUC 是衡量二分类模型优劣的一种评价指标，用于判别模型对正负样本的区分能力。一般而言，AUC>0.6 表示模型训练效果合格，越高则快手广告效果越好。
③KS：代表模型将正例和负例分开的能力。KS 取值范围在 0～1 之间，值越大模型的预测准确性越好。通常 0.8>KS>0.2 即可认为模型具有较好的预测准确性。
④正确率：表示被模型正确预测的样本比例，越接近于 1 越好。
⑤精确率：表示模型预测为正的样本中有多少是真正的正样本，越接近于 1 越好。
⑥等距正样本分布：基于模型对测试集的预估分数按 0.05 为单位划分为 20 个区间，展示每个区间内实际正例的比例。对于快手广告效果较好的模型，越接近 1 的区间，正例比例越高。
⑦等频正样本分布：基于模型对测试集的人数等量切分了 20 个区间，展示每个区间内实际正例的比例。对于快手广告效果较好的模型，越接近 100%的区间，正例比例越高。
3、快手广告后台人群预测打分（用户无需操作）
人群预测即模型依据特征在快手大盘用户中定位到符合营销诉求的精准受众人群，并对其逐一打分。该环节完成后，可查看人群预估分数的分布情况及各分数段人群数。
4、快手广告后台高分人群自动圈选（用户无需操作）
人群圈选根据人群预测分数、人群预测量级和目标优选量级自动圈选优选人群包。
该环节就绪代表可圈选人群量级>所设定的优选量级，可直接进行后续推送投放动作。
5、快手广告后台智能优选人群推送投放
（1）找到目标人群，确认其状态为“计算完成”，点击「推送」按钮，进行推送选择。
（2）
选择想要进行快手广告投放的平台，点击「下一步」。
（3）输入投放快手广告账户 id，以空格隔开，按回车键确认。点击「确认推送」后，智能优选人群包即推送至目标投放快手广告账户内。
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