前两天，笔者感觉刷牙太吃力，老刷不干净，所以翻开京东，查找了电动牙刷，然后趁热打铁完结了一些列的购买付款操作。
深圳最近的天气鬼的很，天天下雨，一年没换过的雨刮器，滋滋响还刮不干净，嗯，你们猜对了，然后我又翻开了京东，一顿操作猛如虎，一看花费二百五。
买完之后，愉快的刷起了抖音，嗯，小姐姐真好看……
突然就呈现了这样的广告，之前刷到的都是什么小龙虾啊，游戏啊，各种APP等。这两个真是印象深入，之前从来没有刷到过。买完东西就呈现了，是第一次呈现在我的抖音小姐姐里边。
是隐私泄露了？是我的数据被京东出卖了吗？
其实这仅仅程序化广告最简略的操作。
咱们先用简略的对话模仿一下该流程：
以该广告为比方，整个流程有以下对话：
我：翻开抖音
抖音：(这个傻子又来了)拿着喇叭开端喊话。我这有个广告位要租借，看广告的是个傻子，ID是xxxxx，他18岁，长得很帅……
喊话内容传递出去，站在周围的A听到了，B听到了，C也听到，京东也听到了。各自找一找笔记，看看有没有这个傻子的记载。
A：我觉得这人一般，我出2毛。
B：我出3毛。
C：不认识，再见。
京东：这不是在我这刚查找电动牙刷的那个傻子吗?我出1块，给他推个广告。
抖音：OK，你出价最高，方位给你了，内容拿过来。
京东：OK，我找个电动牙刷的广告给你。
我：靠，刚买了牙刷就推这玩意儿!
大概流程便是这样，当然以上流程并不是仅有的路径。1
关键技能
要理解以上流程，咱们先介绍一下该投进使用到的关键技能：
程序化广告： 是指使用技能手段进行广告买卖和办理。
广告主可以程序化收购媒体资源，并使用算法和技能主动完结精准的目标受众定向，只把广告投进给对的人。媒体可以程序化售卖跨媒体、跨终端(电脑、手机、平板、互联网电视等)的媒体资源，并使用技能完结广告流量的分级，进行差异化定价(如：一线城市的价格高于二三线城市、黄金时段的价格高于其它时刻段)。
SSP： 供应方渠道，供给流量。办理媒体广告位，优化广告投进，帮助流量方提高收益。
DSP： 需求方渠道，是为广告主、代理公司供给广告投进服务，准确触达定向用户。
ADX： 广告实时买卖渠道，广告竞价的流程是在ADX内完结的。
DMP： 数据办理渠道，是把分散的多方数据进行整合纳入一致的技能渠道，并对这些数据进行标准化和细分，让用户可以把这些细分成果推向现有的互动营销环境里的渠道。
RTB： 实时竞价，是一种使用第三方技能在数以百万计的网站或移动端针对每一个用户展现行为进行评估以及出价的竞价技能。与大量购买投进频次不同，实时竞价规避了无效的受众抵达，针对有意义的用户进行购买。
电商类广告一般以效果做衡量对于需求方来说是最保险的方法，也便是说通常会挑选CPA、CPS、CPM，不过详细要看抖音对自己推送算法的决心和推送用户的质量而挑选。
弥补现在广告的几种收费方法 ：
1、CPA(Cost Per Action)
每举动本钱：CPA是一种按广告投进实际效果计价方法的广告——即按回应的有用问卷或注册来计费，而不限广告投进量。
2、CPS(Cost Per Sales)：以实际销售产品数量来换算广告刊登金额。
3、CPM(Cost Per Mille) 每千人本钱：CPM是一种展现付费广告，按展现量付费
4、CPT(Cost Per Time) 每时刻段本钱：CPT是一种以时刻来计费的广告，固定时刻内固定广告位展现广告。
5、CPC(Cost Per Click) 每点击本钱：CPC是一种点击付费广告，依据广告被点击的次数收费。
我假设：该广告是选用RTB竞价规则被京东购买到的广告时机。2
进程拆解
咱们来拆解一下我在京东查找的产品，广告是怎么展现到抖音来的。
1. 数据
先从数据开端：
作为抖音的和京东的用户，我在抖音和京东都别离有对应的用户画像。
当然，不同渠道的用户画像必定搜集的详细信息不一样，侧重点是有差别的。比方：抖音是依据我重视的用户，阅读的视频内容，阅读视频的完整度，还有注册填入的一些基本信息等内容生成的用户画像。
而京东作为电商渠道，更重视的必定是我的购买习气、收藏的产品、查找的产品、感爱好的品类等内容生成的画像。
但总体而言，画像的生成一般可以概括总结为以下这个公式：
画像 = 用户基本信息+用户爱好+用户行为+相关信息
用户信息： 包含注册资料，地理方位，年纪性别等等。
用户爱好： 重视的店铺，经常阅读的品类，收藏的产品。
用户行为： 在流量内(此处应为京东APP客户端)的行为记载，比方查找动作，购买，阅读时刻，查找频次等等。
相关信息： 依据一些标签归因剖析所得的推导信息。
我在京东查找发生的记载属于用户行为和爱好信息，实时被存储到数据库作为用户画像很重要的一部分。因为有需求才会举动，区别于被动搜集到的信息，是比较迫切和强烈的。在画像体系中，该标签一段时刻内所占权重无疑是非常高的。
2. 投进
有广告内容，必定有投进。
分两种情况：一种是京东本身的投进渠道（即DSP）接入了头条的ADX；另一种是京东的营销人员直接在头条的营销渠道直接投进。
因为此广告相关到了我实时查找发生的数据，咱们排除第二种情况。京东应该是接入了头条的ADX，这样才干实时在京东的数据库里边提取我的标签作为匹配的标准。
3. 用户参加
前期工作做完之后，便是用户参加了。
当咱们在抖音阅读视频时，抖音会距离的刷出广告，前面咱们假设该广告是为RTB竞价广告。
那当我刷到这个广告位时，抖音通过ADX同时向N个渠道发送音讯，告知有可出售的广告位，请各个DSP参加竞价。
发送音讯时，带着用户信息，用户信息有仅有识别号(假设是手机号)。京东在收到音讯时，拿抖音发过来的仅有识别号与本身DMP数据库内的识别号做匹配，发现该用户存在，并且近期有查找某产品的行为。
出高价购买该广告位，并最终赢得该广告位该次广告的展现权。然后，将需求投进的产品信息广告内容返回给抖音。
这里写的比较简略，其实内部逻辑里边还有许多的规则，当然，这些都是在毫秒级别完结的。
之后，便是用户看到广告内容，大骂一声：XX!
以上便是整个流程的介绍。但是，大家通篇读下来，应该发现：其实这个产品，我不仅仅是查找了，我还确确实实的现已完结购买了。
像类似我购买的这两种产品都是日常生活中使用频率很低的产品，东西我现已买了，一般情况下短期内不会再购买，除非京东是想让我去退货，再做挑选，当然这也是不或许。那这一波按RTB竞价逻辑来讲亏的便是京东了。
通过前文介绍，咱们知道京东推送的决策依据是我在APP内的查找行为，主动的查找，意味着很强的购买意向。此刻用为行为的标签比重占比，会高于其他画像标签。所以，在得到抖音广告位的竞价请求时，京东将该条广告推送给我了。
问题出在哪呢？
我猜测或许是因为用户量和数据量的巨大，查找记载还存在缓存当中，没有和购买记载相相关。或者爽性京东并未对产品的分类做频次标记，未对用户的下次购买预期做预估。
基于以上的话我主张：对产品做消费频次分类，及时整合更新画像，输出可靠性的决策意见。
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