解密 Facebook 广告业务:200 人团队如何实现年营收 400 亿美金?

  作者:范鹏

  当地时间 1 月 19 日下午,扎克伯格在个人的 Facebook 账号上宣布,Facebook 将对媒体机构进行评级,并在算法上提高优质媒体的内容在信息流中出现的优先级。公告刚刚发布,《纽约时报》等权威媒体机构的股票应声上涨。

  在这段时间里,扎克伯格做了很多的思考。新年伊始,他就给出了一个解决方案:对 Facebook 信息流进行一次重大调整,减少媒体出现的频率,增加好友动态的比重,并紧接着在一周后发布了上面说到的媒体评级策略。

  在广告业务上,Facebook 做了非常多的努力。Facebook 如何从一个互联网广告的后来者逐渐进化为与 Google 二分市场的广告巨头?在 Facebook 的工程总监范鹏这篇干货满满的演讲中,你将找到这个问题的答案。

  以下内容根据 Facebook 工程总监范鹏在 GeekPark IF 2018 大会上的演讲梳理而成,略有删减。

  大家下午好,我是来自 Facebook 的范鹏。

  很高兴有机会跟大家做这个分享,我目前在 Facebook 里面带领一个将近 200 人的团队,主要负责广告部门的产品、系统、算法。

  今天我把我过去 7 年在 Facebook 里面做广告的一些实战经验尽量分享给大家,希望大家从这里面得到一些收获。

  我的分享分为三部分:

  第一部分,如何建立有意义的连接,也就是广告行业的大背景。

  第二部分,Facebook 用什么样的原则取得真正的双赢。

  第三部分,如何通过实践来做到这样一个事情。

  

  如何建立有意义的链接

  我们先开始讲第一部分。

  研究表明,每个人每天会看到将近 1000 个以上的广告或者是商业提醒,你们能记住几个?

  当广告是好广告的时候,它真的可以深入人心,可是我们身边充斥着垃圾,就在此时此刻,百万、千万的广告主们,正在浪费着他们辛辛苦苦挣来的钱,来浪费我们每个人的时间。

  我觉得大可不必这样,我希望可以通过技术和科技来改变这个,所以在我如何做之前,咱们先来看一看广告业的大背景。

  这幅图表明的是广告占美国 GDP 在过去 100 年的比例,基本不变,在 1%—2% 之间浮动,看来因为广告是连接用户和商品的重要桥梁,它对广告和商家来说都是非常重要的,过去一百年是这样,未来一百年我相信还是这样。

  下面这一组图,讲的道理很简单,就是 1% 的广告在全球来讲,意味着是一个 800 亿美金的市场,话说回来,其实广告的终极目的就是为了创造或满足对产品或服务的需求,用更通俗的人话来讲就是卖东西和服务。

  那为什么建立有意义的链接那么难呢?我认为核心的难点无非是两个,如何匹配千变万化的商家目的和用户的需求;如何快速地适应用户行为和媒体行为的转变。

  经典的广告营销漏斗告诉我们,其实对于商家的目的和用户的需求,我们可以分为三类,品牌认知、购买意向和行动的转化,也就是创造需求和满足需求。

  从这样的数字里面我们可以看到,创造需求占了绝大多数,因为没有需求的创造也就没有需求的产生。从媒体形式的角度讲,我们可以看到电视、邮件营销这样的形式占据了品牌认知和购买意向的主要部分,而搜索却占据了行动转化的主要部分,因为你已经告诉我你想要什么了。所以,满足你的需求是一件比较自然而然的事儿。

  可是现在的情况是,在用户和媒体发生着很大的行为变化,这幅是去年的图,告诉我们的道理是美国用户花在数字媒体上的时间,比如说手机或者是桌面上面,已经刚刚超过了电视,而在纸媒上花的时间则非常少。

  那这样的趋势意味着什么?其实广告主永远都是跟着用户走的,在最开始的时候,广告主都是在纸媒和广告上面,随着电视的普及以及它作为一个更有力的媒体,它就变成了广告主的宠儿,现在的用户都在哪?所以我认为,这样的一幅图告诉我们,如今还花在一些传统媒体上的钱,会随着这个不可逆的趋势转到移动上,之所以这样的趋势还没有完全发生,广告业相对来说是一个比较传统的行业,广告主需要时间做变革,同时也需要像 Facebook 和 Google 这样的企业做产品的迭代,来推进这样的趋势的变化。

  我想说的是,Facebook 作为一家广告平台,在过去六年里面,我们的年营收从 30 亿美金做到了将近 400 亿美金,这是一件让人挺骄傲的事儿,但是对于我们团队来说,最让我们骄傲的是我们逼近了这个愿景,建立用户和商家之间有意义的链接。

  

  Facebook 用什么样的原则取得真正的双赢

  下面我就来说说,我们是通过什么样的视角和原则,来看这两者的。这里面的主要问题很简单,要么是急于变现,要么是过度透支用户或者是过度地偏重了一方。我认为这里面还有一个很大的认知误区,就是用户体验和商业价值并不是零和博弈,而是考虑如何创造双赢,因为用户从广告上得到利益的时候,一定有利于商家。

  我们有什么原则?

  第一,用户产品形式驱动商业产品形式。

  当你去考虑一种新的商业产品形式的时候,你应该先从用户行为和用户的产品形式考虑,而不是反过来。我给大家举个例子,社交媒体经过这么长时间的变迁,它其实从一开始的文字变成了图片,图片集合,变成了多媒体,变成了视频,包括现在的直播,将来的 AR/VR 等等。

  在这个过程里面,广告形式是随之而出的,而不是提前出现于用户产品形式,原因是最自然的广告形式是用户已经熟知的形式。

  拿 Facebook 来讲,在我们过去通过文字、图片、视频的广告,变到了从桌面到移动的广告,还有今天的多媒体、多维度的嵌入式广告,都是完完全全在阐释用户产品形式为核心的核心原则。

  第二,以用户产品体验为基石,挖掘原生的商业行为,什么意思呢?

  1、做好产品的用户体验。

  2、从用户的体验里面能够找到,这些用户是不是有一些潜在的商业行为。

  3、帮助用户和商家建立这样原生的联系,而不是商业行为,在这样的基础上不断地迭代,创造出你的生态系统。

  4,推出一个大的广告解决方案。

  我为大家举个例子,著名的信息流广告是怎么来的呢?一开始的时候,用户是通过 Facebook 页面的产品,和商家之间建立了联系,成为了商家的粉丝,然后他们之间有很多互动,比如说我可以问我现在的商品怎么样,你现在有什么样新的存货等等,慢慢建立了更多的信任。

  商家看到了这样联系的价值,他们希望通过 Facebook 扩大他们的连接和影响力,包括拥有更多的粉丝,让别人更好的了解自己的品牌等等。

  而这与我们「建立有意义的链接」的愿景不谋而合,所以我们推出了第一版的广告,但是在一开始,我们步子迈的非常小,你这个广告不是所有人能看到的,只是你现有粉丝的朋友能够看到,因为我们当时认为,大家上 Facebook 的期待是从熟人那里看到信息,而不是从陌生人,在这样的基础上,我们了解了用户对这些广告的看法,同时我们从优质的页面开始,包括从密集度高的区域,像美国开始,不断地迭代,最后推出了一个公开的广告平台。

  第二个例子,我想给大家说的是 Marketplace,就是公开的产品交易平台,一开始我们发现,在 Facebook 上面有很多群,不是传统意义上的兴趣社交群,而是买卖群,用户在这个里面他们发各种各样关于商品买卖的信息。后来我们又发现,很奇怪,因为我们产品里面并没有提供各种各样帮助你完成交易的功能,比如说商品陈列,或者是评分,但是为什么用户这么喜欢?原因是因为双方能够知道他们的真实身份,也就是我能够信任你,我能信任买我东西的,我能信任谁卖给我东西的。

  有了这样的认知以后,我们一开始做了一些调整,包括帮助这些用户完成他们的交易。在这样的一个基础上,确保用户真的喜欢,并且大量使用这样的产品以后,我们最后推出了一个公开的二手市场交易平台。

  这里面我想留给大家一个思考的问题,你的产品里面有哪些你应该去挖掘的存在潜在商业价值的原生态行为。

  第三个原则,通过自身独特的产品革新来逼近真正的价值。

  我给大家举个例子,重定义商家的目标,还记得我刚才说的营销漏斗吗?在 Facebook 推出这个产品之前,所有的广告平台都是去卖曝光和点击率,这个绝对不是给商家的真正价值,因为商家的核心目的是它的商业目的,绝对不是点击,对 Facebook 来说,我们的特点就是能够高度匹配用户需求和商家目的。所以,在这样基础上我们推出了一个直达商家目的的产品。同时,我们后台的所有算法为不同的目标做优化,前台的产品也为不同的目标给他们定制产品的广告格式。

  留下的思考问题是,你平台上面真正的价值是什么?如何通过你自身的优势来实现?

  最后一个原则,最大化所有参与者的长期利益。

  这个听上去很简单,可是要真正落实下来,你必须要深刻地、专注地改变你产品里面的每一个角落,对于广告平台来说,去满足这样的三角关系,显得尤为的微妙。

  我为大家举个例子,Facebook 最核心的广告竞价算法,每一个广告在我们平台上面,都会根据这个算法来做出估值,也就是说我们认为这个广告的总体价值是多少。

  这个里面它由两部分组成:一部分是广告主价值。另外一部分是广告体验。

  对于广告主价值来说,就是广告主对于某一种用户行为的竞价乘上这种行为发生的可能性,对于用户体验,就是用户对这个广告的兴趣度和质量,它包括正面和负面反馈的信号来决定,所以它的值是可正可负的。正面的反馈包括点赞或者是分享;负面的反馈包括屏蔽等等。

  给大家举个例子,比如说广告主的目的是应用的安装,它的这样一个公式就会这样反映出来,我想这里面说的是,当你的广告负面反馈很高的时候,就算广告主愿意出更多的钱,即使对 Facebook 来讲,我们能挣到更多的钱,这样的广告是没有机会的。反之,当你的正面反馈很高的时候,你的广告非常有希望。所以这就是如何去权衡两者,如果大家都喜欢它,我们就算花少一点的钱,也会把它投放出去,如果大家都不喜欢,那长期来看没有任何人得利。

  接着这个例子,我们再深入地看一下,如何真正去优化长期的利益,这里面例如一个用户,它有可能性看到三种广告,在这样的例子里面,广告主会根据某种用户的行为,给出一个竞价,比如说安装是 4 块钱,网站转化是 5 块钱,点击是 2 毛钱。我们会根据各种各样的信号做出一个概率的判断,也就是这个用户发生这种行为,在这个广告上面的概率是多少?点击率、安装率等等。

  这其实是我们最核心的机器学习算法预测出来的结果,用了用户特征、广告特征和综合特征。当你有了竞价和概率以后,你会很自然而然的得出一个合理的曝光价格,也就是 CPM。

  在这个例子里面可以看到,网站转化的 CPM 是 50 块钱,是最高的,可是我们有一个原则,就是要最大化所有参与者的长期利益,所以我们采用的计价方式是仅仅比第二名高出一点。

  我这里面给大家留下的一个思考问题是,你产品里面有什么地方真正考虑最大化所有参与者的长期利益,这是一个很难回答的问题,有时候你需要去牺牲一些短期的利益才能做到这样。

  

  如何在工程和产品中实现上述原则

  最后一部分,我给大家讲讲如何在工程和产品中,运用这样的思维去实现我刚才上面讲的很多原则,时间的关系我讲两点。

  第一,你要关注最核心的问题和你要验证的假设,来开始解决这个问题,知道你产品的 What、Who、Why,知道要验证的假设,然后要无聊的技术开始,不要追求新的技术,把大的问题分解成小的问题,把复杂的问题尽量简单化。

  我给大家举个例子,五年前我们做了这个产品,其实它的核心的意思很简单,就是帮助商家通过已有的客户,找到相似的新客户,很多人都明白这是一个很重要的场景。知道了 What、Who、Why 以后,我们还是有很多假设不知道,比如说怎么样把广告主现有的客户给我们,算法要做到多好,大家才会放弃之前的办法,最少需要多少种子客户,算法才能够优化,戴着各种各样的产品问题和技术上的问题假设,尤其是算法,我们一开始并没有选择当时非常流行的树类模型的算法,而是根据数据的特点,选择了 logistic,我们一开始用的是线下的模型,而没有通过线上的机器学习模型,我们一开始也没有运用海量的特征,而是用了过去树类模型里面已经告诉我们非常成功的 100 个特征来做到的。

  我这里面想说的点就是,无聊的技术会帮助你去简化问题、验证假设,之后我们做了很多 1—100 的迭代,今天这样的产品已经是我们的一个拳头产品。

  第二,指标的重要性。

  好的指标绝对能反映你的战略方向,同时也是你产品增长的指路明灯。那问题来了,怎么选择一个好的指标,什么是好的指标。

  1、它必须关键,关乎你产品的真正价值。你的团队每个人都应该认为这个指标跟公司的成败有着密切的关系,会使你产品线的整体价值一致,会使你所有团队的努力一致,对于 Facebook 来说就是活跃用户和用户和我们核心产品之间的关键互动。

  这里面我再说两句,最近拿 Facebook 上很重要的信息流算法的改动来说,其实它想传达的一个信号就是,我们要关注有意义的用户互动,而不是所有的用户行为,或者说用户市场。

  我不是说这两个指标不重要,我想说的是,这样的转变意味着一个公司价值观的转变和产品方向的转变,当然它也会帮助各个团队去制定相辅相成的新的产品战略。短期来看,确实会对用户时长这种,大家耳熟能详的指标有影响,包括小扎自己也说了。

  我觉得这种看似比较文艺,看似有理想的一些做法恰恰反映了一个公司,它愿意承担更大的社会责任感,愿意把用户的幸福,以及用户放在第一位,长期来看,应该是非常对的一个举措。当然反过来讲,如果你今天关注的只是用户时长,只是你的财政营收,我觉得这是一个本末倒置的行为,因为你在短期之内的确有可能提高用户时长,或者提高营收,我们见过很多很多这样的例子,但是如果你的目标是 5 年、10 年以上,你能够做到这样,我觉得你是在透支未来的潜力。

  第二点,你的指标需要有可控性,什么意思呢?就是你的团队需要有他们的人、技术、系统,来去影响它、控制它。如果你拥有了这两点,恭喜你,你已经有了非常牛的 Metrics,可是在现实当中,重要的东西(关键的东西)往往不好控,好控的不关键,所以需要你去做权衡。

  举个例子,比如说我们关注的是新广告主的增长,这是你的目标。可是你会发现,很多潜在的新广告主来自于 Facebook 页面这样团队的工作,在了解了这样的情况以后,你会觉得好,现在我不控制所有的因素,你应该做什么呢?找到那个团队,共享这样的指标,然后来达到这样的目的,我认为是不必须的,有当然最好。

  1,你的指标不应该容易被刷。你关注的是活跃用户,你身边有多少是假帐户。

  2,指标反应要快。指标反应的速度其实就是你产品的迭代速度,比如说你关注的是年用户满意度跟月用户满意度,反应在你产品上的结果就是不一样。

  3,指标尽可能分解。因为当它能够分解的时候,你会发现一些有意思的行为。比如说活跃广告用户,如果你把它分解以后发现为什么上个星期,北美大客户的增长,要比欧洲大客户的增长高 3 倍,这也许就会告诉你一些潜在的提高的办法。

  在我看来,科技主义思维其实就是人类不断提高自己、迭代自己,通过解决更难的问题,使自己变得更强的思维,我就是通过用这种思维总结出一些原则和工程里面的想法,希望对大家有帮助。

  文章来源:极客公园(公众号id:geekpark)

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