快手AI人工智能技术怎么投放广告？

2019年5月7日，快手商业化模型方向负责人孔东营受邀出席在第10届QCon全球软件开发大会，并在“机器学习应用与实践”专场发表主题演讲《短视频商业化中的 AI 技术应用》，以下我们来分析下短视频社交场景日趋成熟，AI如何加码短视频商业化？

一个广告系统主要为了满足两个目的：客户需求和用户需求。客户的需求即营销需求，能否获得与投入相对应的收益；而用户的需求则与体验强相关，每个观众都希望刷到自己喜欢的内容。将两种需求联系到一起，为广告客户找到合适用户的关键，就在于短视频内容本身。

在演讲中，孔东营从精准投放、智能运营、素材制作和训练系统4个方面详述了快手商业化中的AI应用。

精准投放：多角度理解用户

对于快手商业化而言，精准投放依赖定向引擎。用深度学习增强对广告和用户的理解能力目标，定向引擎不仅采取地域、性别等“硬定向”，也在用“相似人群”、“用户关系”等“软定向”方法找到用户最喜欢的广告。

除了业内通用的GSP（Generalized Second Price，广义第二价格）机制，快手还引入用户体验保护机制和内容多样性机制。前者的关键在于将用户体验损失货币化，以衡量投放行为在收益上是否合理。团队用ABtest评估短期内的用户行为变化，如点击率、点击次数、时长和点赞次数的下降，并观察这些短期指标的长期影响。孔东营坦言，整个评估和分析前后耗时长达半年之久。

同样，作为一个社区系统，如何挖掘海量用户行为，让投放更加精确？孔东营介绍，快手在理解用户上有两种方式。第一种是对点击、点赞、评论、关注、分享等行为建模，直接理解用户兴趣。第二种则是将行为与内容（比如用户偏爱风景视频还是搞笑段子）放到一起建模，并且理解用户。快手商业化使用Online Embedding Learning（在线嵌入学习）+DNN（深度神经网络）的模型，不仅可以做到实时更新，也会有效减轻线上预测压力。

智能运营：满足多样化需求

面对复杂的广告投放机制，中小客户往往手足无措，难以实时维护投放效果。孔东营举了一个简单的例子，假如一家火锅店的预算只有5000元左右，目的单纯只是想获取100个手机注册会员。火锅店没有时间和精力从头到尾了解整套投放系统。在这种情况下，快手商业化的智能运营就会派上用场。设定好投放目标后，快手会自动帮助商家竞价，以满足中小客户的要求。

智能运营的核心是出价系统。广告主设定目标之后，快手营销平台会自动帮商家竞价，以满足中小客户的投放要求。而针对广告主多样化的投放目的（如激活、留存、下单、付费、以及金融行业的授信），快手用强化学习来智能出价，并且持续动态调整价格，以达到客户目标。孔东营透露，目前团队正在尝试满足客户更为复杂的投放目标（比如保证激活的情况下，优化留存）。

素材制作：让广告不枯燥

目前，快手广告平台的素材制作主要是封面制作。即便是最常见的一张封面，也由底图、文案和样式三个元素组成。孔东营认为，与其他平台不同，短视频广告素材的制作成本较高。因此在封面选择上，创意个性化能够生成抓人眼球的最佳广告封面。

训练系统：以GPU为中心

支撑上述所有AI技术应用的基层平台，是以GPU为中心的训练系统。在CPU不太适合做大量浮点图计算的情况下，这种训练系统不仅支持大规模离散特征，而且支持包括同步、异步和去中心化在内的多种分布式算法。

快手以GPU为中心的训练系统在广告推荐行业尚属首创，其效率提升之快也显而易见。孔东营介绍，经过不断优化，现在100T的数据在1小时之内就能完成训练。因此，业内其他同行也开始尝试用GPU来做大规模离散特征训练。

快手构建的AI+DA（人工智能+数据分析）新型营销平台，在商业化技术上不断探索、突破边界，让投放效率和运营效率稳步提升，平衡并“守卫”着快手平台上的用户体验与商业收益。

以上就是快手AI人工智能技术投放广告的介绍，如果你想在快手投放信息流广告的话可以联系快手广告的代理商天识广告公司。