抖音广告推广模式操作流程剖析！-精准获客

在京东搜索的商品，广告为何会展示到抖音上？难道是个人数据遭泄露？实则这只是程序化广告的常规操作。下面，笔者将对这种广告模式的操作流程进行拆解分析。

前些天，我刷牙时觉得费劲，还总刷不干净，便打开京东搜索电动牙刷，随后顺利完成购买付款。

深圳近期天气糟糕，天天下雨，我那用了一年的雨刮器不仅滋滋响，还刮不干净。于是，我又打开京东下单了雨刮器。

买完东西后，我开心地刷起抖音，欣赏着漂亮的小姐姐。突然，屏幕上出现了两个特别的广告。此前我刷到的大多是小龙虾、游戏、各类 APP 等广告，这两个是我第一次刷到，而且是买完东西后就出现了。

这是隐私泄露吗？是我的数据被京东出卖了吗？其实，这只是程序化广告的简单操作。

我们先用简单对话模拟一下这个流程：
我：打开抖音。
抖音：（心里嘀咕“这人又来了”）开始大声喊话，“我这有个广告位要出租，看广告的用户 ID 是 xxxxx，18 岁，长得很帅……”
喊话内容传出去后，A、B、C 和京东都听到了，它们纷纷查看记录，看是否有这个用户的信息。
A：觉得这人一般，出价 2 毛。
B：出价 3 毛。
C：表示不认识，放弃。
京东：发现这是刚在自己平台搜索电动牙刷的用户，出价 1 块，要求推送广告。
抖音：“你出价最高，广告位给你，把内容拿过来。”
京东：“好，我找个电动牙刷的广告给你。”
我：“刚买了牙刷就推这个！”

大致流程就是这样，但这并非唯一路径。

### 关键技术
要理解上述流程，我们先了解一下广告投放用到的关键技术：
– 程序化广告：借助技术手段进行广告交易和管理。广告主能通过程序化方式采购媒体资源，利用算法和技术精准定向目标受众，只将广告投放给合适的人。媒体则可程序化售卖跨媒体、跨终端（电脑、手机、平板、互联网电视等）的媒体资源，并利用技术对广告流量分级，进行差异化定价（如一线城市价格高于二三线城市、黄金时段价格高于其他时段）。
– SSP：供应方平台，提供流量，管理媒体广告位，优化广告投放，助力流量方提升收益。
– DSP：需求方平台，为广告主、代理公司提供广告投放服务，精准触达定向用户。
– ADX：广告实时交易平台，广告竞价流程在此完成。
– DMP：数据管理平台，将分散的多方数据整合到统一技术平台，对数据进行标准化和细分，使用户能将细分结果应用到现有的互动营销环境中。
– RTB：实时竞价，是一种利用第三方技术，针对数以百万计的网站或移动端每个用户的展示行为进行评估和出价的竞价技术。与大量购买投放频次不同，实时竞价避免了无效的受众到达，针对有价值的用户进行购买。

电商类广告通常以效果衡量，对于需求方而言是较为稳妥的方式，一般会选择 CPA、CPS、CPM，具体选择取决于抖音对自身推送算法的信心和推送用户的质量。

下面补充目前广告的几种收费方式：
– CPA（Cost Per Action）每行动成本：按广告投放实际效果计价，即按有效问卷或注册数量计费，不限广告投放量。
– CPS（Cost Per Sales）：按实际销售产品数量换算广告刊登金额。
– CPM（Cost Per Mille）每千人成本：展示付费广告，按展示量付费。
– CPT（Cost Per Time）每时间段成本：以时间计费的广告，在固定时间内固定广告位展示广告。
– CPC（Cost Per Click）每点击成本：点击付费广告，根据广告被点击次数收费。

假设该广告是京东通过 RTB 竞价规则获得的广告机会。

### 过程拆解
接下来，我们拆解一下京东搜索的商品广告是如何展示到抖音上的。
#### 数据
先从数据说起。作为抖音和京东的用户，我在两个平台分别有对应的用户画像。不同平台收集的用户画像具体信息和侧重点有所不同。例如，抖音根据我关注的用户、浏览的视频内容、视频浏览完整度以及注册时填写的基本信息等生成用户画像；而京东作为电商平台，更关注我的购买习惯、收藏商品、搜索商品、感兴趣的品类等内容来生成画像。

总体而言，画像的生成可概括为以下公式：
画像 = 用户基本信息 + 用户兴趣 + 用户行为 + 关联信息
– 用户信息：包括注册资料、地理位置、年龄性别等。
– 用户兴趣：关注的店铺、常浏览的品类、收藏的商品。
– 用户行为：在京东 APP 客户端内的行为记录，如搜索动作、购买行为、浏览时间、搜索频次等。
– 关联信息：通过标签归因分析得出的推导信息。

我在京东搜索产生的记录属于用户行为和兴趣信息，会实时存储到数据库，是用户画像的重要组成部分。因为有需求才会搜索，这种信息比被动收集的信息更迫切和强烈，在画像体系中，该标签在一段时间内权重较高。
#### 投放
有广告内容就必然涉及投放，分两种情况：一是京东自身的投放平台（DSP）接入头条的 ADX；二是京东营销人员直接在头条营销平台投放。由于此广告关联我实时搜索产生的数据，所以排除第二种情况。京东应该是接入了头条的 ADX，这样才能实时从京东数据库提取我的标签作为匹配标准。
#### 用户参与
前期工作完成后，就到用户参与环节了。当我们在抖音浏览视频时，抖音会间隔推送广告。假设该广告是 RTB 竞价广告，当我刷到这个广告位时，抖音通过 ADX 同时向 N 个平台发送消息，告知有可出售的广告位，邀请各个 DSP 参与竞价。发送消息时会携带用户信息，其中有唯一识别号（假设是手机号）。京东收到消息后，将抖音发来的唯一识别号与自身 DMP 数据库内的识别号匹配，发现该用户存在且近期有搜索某商品的行为，便出高价购买该广告位，赢得此次广告展示权，然后将需要投放的商品信息和广告内容返回给抖音。这里描述得比较简单，实际内部逻辑还有很多规则，且这些操作都是在毫秒级别完成的。

之后，用户看到广告内容，可能会忍不住吐槽。

以上就是整个流程的介绍。但大家可能注意到，我不仅搜索了商品，还已经完成购买。像我买的这两种商品，日常生活中使用频率很低，一般短期内不会再买。从 RTB 竞价逻辑看，京东这波可能亏了。

前文提到，京东推送广告的决策依据是我在 APP 内的搜索行为，主动搜索意味着较强的购买意向，此时该行为标签的比重高于其他画像标签。所以，收到抖音广告位的竞价请求时，京东就把广告推给了我。

问题出在哪呢？我猜测可能是因为用户量和数据量庞大，搜索记录还在缓存中，未与购买记录关联；或者京东没有对商品分类做频次标记，也未对用户下次购买预期做预估。

基于此，我建议对商品进行消费频次分类，及时整合更新画像，输出可靠的决策意见。

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