快手广告推广后台：磁力方舟品牌版「数据工厂」模块产品手册

一、了解【数据工厂】模块

模块定位

紧密贴合快手品牌广告营销场景，提供定制化的数据服务，灵活满足各类个性化需求。

快手广告推广应用场景

针对不同品牌个性化、场景化的需求，提供自定义的人群定向与圈选服务。助力品牌在人群、内容、达人等方面实现精细化、垂类化洞察，满足品牌特定的营销诉求，进而提升快手广告投放效果与转化率。

二、整体模块介绍

三、快手广告投放私有建模 — 具体功能指南

（一）功能概览

【私有建模】

品牌私有建模是磁力方舟推出的数据建模工具。它能在保障数据安全的前提下，根据品牌方的优化目标和正负样本，进行品牌定制化私有建模。实现快手广告主人群破圈拉新、高质量人群定向圈选、提升购买转化和ROI、人群分层洞察与运营，最终助力快手广告主实现品效结合的目标。

【应用场景】

品牌人群广拓圈：助力品牌5R人群与R3人群拓圈，通过算法实现资产增长。

人群分层深洞察：私有建模为人群运营策略赋能，推动资产正向递进。

目标人群精定向：深度挖掘品牌目标人群，实现人群精准定向。

转化指标稳提升：独家定制私有建模，带动后端效果指标提升。

【功能优势】

品牌私有模型：基于品牌的个性化用户特征，定制专属品牌的私有化模型，实现品牌高质量个性化人群圈选。

海量用户特征：模型支持超5000个海量用户特征，涵盖品牌5R人群资产标签、触点标签、搜索行为标签、视频类型标签、商品标签、行业特有特征标签及自定义特征标签等，满足快手广告投放的个性化需求。

模型算法能力：除支持多种模型（NN、XGBoost、Wide&Deep）外，还有丰富的模型评估指标，可多维度验证模型效果。

（二）快手广告投放建模流程介绍

1、流程概览

Step1：明确快手广告投放目标创建人群

明确建模优化目标，在自定义人群中创建人群包。明确建模目标后，可通过自定义人群模块新建人群包或上传人群。注意：人群包必须是已生效且人群量级≥20000的人群才允许作为样本。

Step2：样本管理

上传本次建模的正、负样本，用于模型训练和预测。根据建模目标，从自定义人群模块中选择人群包作为正、负样本，若没有合适样本，可点击跳转自定义人群页面新建或上传人群。

Step3：训练集管理

训练集由正、负样本组成，用于模型训练前的特征评估。根据建模目标在样本管理中选择合理的正、负样本作为训练集，计算完成后可查看训练集的特征评估结果，包括特征覆盖度和特征IV值。

Step4：模型管理

根据训练集内容训练个性化的预测模型，用于深度、精准的人群挖掘和预测。通过选择模型算法、训练集以及相应特征配置创建模型，模型训练完成后，通过6种评估指标判断模型的可用性，包括特征重要分布、AUC、KS、正确率、精准率、样本正例分布。

Step5：预测任务

模型训练成功后，定位精准的快手广告投放受众人群，并进行人群圈选，用于后续的快手广告营销投放。选择训练好的模型创建预测任务，对快手大盘人群进行打分，打分成功后可进行人群圈选。模型会对选集或快手全量用户进行0 – 100区间打分，分数越高越趋近正例；可圈选高分段人群作为高质量定向人群包，或圈选低分段人群作为低质量排除人群包。

Step6：推送投放

在自定义人群中推送所圈选的人群包进行投放。在预测任务中圈选的人群可在[自定义人群—我的人群]中查看并推送至广告账户。

Step7：快手广告投放人群策略应用

人群策略应用，获取高质量人群曝光提取权。建模人群预估分加持精排策略，提升高分人群在精排曝光排序，实现品牌客户有效蓄水和收割。

2、操作概览

（三）细分功能

「样本管理」：样本用于模型训练和预测，建议将全域平台中的目标人群作为模型训练样本，更丰富的样本有助于构建高精度预测模型。

「训练集管理」：训练集用于模型训练，由「正样本」和「负样本」组成。根据建模目标合理选定正、负样本，有利于构建高精度预测模型。

「模型管理」：根据训练集内容训练个性化「预测模型」，模型训练完成后可用于深度、精准的人群挖掘和预测。

「预测任务」：预测任务完成后可进行人群圈选，圈选后生成的人群包可在自定义人群中查看。删除预测任务不影响已圈选的人群包。

1、样本管理

（1）快手广告投放页面概览

样本可用于模型训练和预测，建议把全域平台的目标人群作为模型训练样本，更丰富的样本有利于构建高精度预测模型。

（2）页面介绍

1）顶部导航：

使用指南：可一键访问私有建模使用指南文档。

筛选：可根据样本名称、样本ID和样本来源进行筛选。

2）列表信息

字段描述

样本信息：创建样本的名称和样本ID。

覆盖人数：自定义人群中人群包覆盖的人群量级。

状态：

🔹 创建中：点击新建样本并选择自定义人群中的人群包作为样本，新建成功后的状态；此状态下不可进行任何操作。

🔹 计算完成：新建样本计算成功后的状态，此状态下可进行创建训练集和删除操作。

🔹 计算失败：新建样本计算失败的状态，特殊情况处理请联系销售/运营同学，ks同学可通过kim联系liuyingying06。

创建时间：创建样本的时间。

3）页面功能

新建样本：以自定义人群作为样本创建来源，目的是为创建训练集提供正负样本数据。

样本名称：可自定义样本名称。

人群包选择：可选择自定义人群页面中已生效且人群量级大于20000的人群作为样本，若无合适样本，点击「自定义人群页面」可跳转至自定义人群模块新建或上传人群。

特征计算基准日期：支持结合正负样本定义的时间口径，选择合理日期版本的特征来拼接样本和训练模型。若同一批样本的特征有多个日期版本，需分批上传样本并选择对应的特征计算基准日期，在创建训练集时添加多个样本合并成一个训练集。

🔹 默认：选择最新版本的日期作为本样本特征计算的日期。

🔹 自定义：自定义选择日期作为相应样本的特征计算日期。

创建训练集：对已计算完成的样本，可快速创建相应训练集，默认将该样本作为训练集的正样本，创建完成后可在训练集管理模块中查看。

2、训练集管理

（1）页面概览

训练集用于模型训练，由「正样本」和「负样本」组成。根据建模目标合理选定正、负样本，有利于构建高精度预测模型。

（2）页面介绍

1）顶部导航

筛选：可根据训练集名称、训练集ID和创建时间进行筛选。

正负样本的选取要求：

优选样本：正、负样本需结合建模目标选定，处于同一个转化漏斗下，仅区别于是否深度转化。

足量均衡：正、负样本量级与快手撞库后不少于「20万」人，且正、负样本量级尽量保证1:1均衡。

转化窗口对应：正、负样本转化时间窗口期需完全对应，时间越近的正、负样本越利于模型训练。

相互独立：正、负样本通常不应有交集，否则算法将自动剔除交集人群。

2）列表信息

字段描述：

训练集信息：训练集的名称和训练集ID。

训练集规模：该训练集正负样本取并集去重后与快手月活用户求交后的人群规模。

正样本规模：该训练集所选正样本与快手月活用户求交后的人群规模。

负样本规模：该训练集所选负样本与快手月活用户求交后的人群规模。

训练集状态：

计算中：新建训练集后展示的计算中状态，此状态下可进行查看详情操作。

计算完成：训练集计算成功的状态，此状态可进行特征评估、创建模型和查看详情操作。

计算失败：训练集因特殊原因计算失败的状态，特殊情况处理请联系销售/运营同学，ks同学可通过kim联系liuyingying06。

创建时间：创建训练集的时间。

操作：

创建模型：可快速创建相应训练集的模型。

删除：点击可删除相应训练集。

3）页面功能

新建训练集：由正样本和负样本组成，目的是为模型训练提供种子样本数据。

训练集名称：可自定义训练集名称。

正样本：可选择样本管理中已计算完成的样本，若没有合适样本，也可新建正样本，支持添加多个正样本。

负样本：可选择样本管理中已计算完成的样本，若没有合适样本，也可新建负样本，支持添加多个负样本。

特征评估：针对已完成计算的训练集可进行特征评估，评估该训练集覆盖度和重要性TOP100的特征情况。

特征覆盖度：计算某特征在样本中的