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日前, 第四范式先荐在北京举办 2019"人工智能 + 新内容" 论坛, 快手商业副总裁严强在现场发表了名为《AI+DA 驱动短视频商业高效增长》的主题演讲, 详述了 AI 在快手商业化过程中中的应用.
演讲人简介:
严强, 前阿里巴巴高级算法专家, 主要负责手机淘宝的个性化算法; 2015 年双 11 个性化算法负责人, 推动个性化进入大促运营的核心地带, 成为电商大促活动标配, 开创电商个性化元年.
2016 年加入快手, 负责快手商业化研发, 从 0 到 1 搭建快手商业变现技术体系. 2018 年开始负责商业化业务, 致力于利用 AI 和大数据分析构建用户体验和商业需求协同发展的营销体系, 探索适合快手的商业业务模式. 8 年 + 的大数据, 人工智能, 机器学习行业经验, 对大数据, 人工智能行业趋势和客户需求有深刻理解.
以下为演讲速记稿:
我叫严强, 在快手负责的主要业务是通过 AI 为我们的短视频社区和客户带来价值.
快手于 2011 年成立, 在今年 5 月底 DAU 突破了 2 亿. 目前有 100 亿全网最大的原创短视频库存, 每天新增 1500 万短视频内容, 所有用户的全年使用总时长加起来是 500 万年, 日均播放视频次数 150 亿, 每天有 3.5 亿的点赞.
做商业化有一个非常重要的基础就是流量, 我们的用户是什么样的用户呢? 90 后的比例达到 80% 以上, 男女比例是 50:50.
快手除了是一个高流量的平台之外, 它还是一个以 "老铁关系" 为特色的社区. 老铁之间拥有天然的信用体系, 能够产生非常好的信任关系.
在社交关系下, 从我们观察到整个社区生态已经出现比较好的商业生态, 所以我们在 2018 年快速开始商业化. 我们有一个创作者, 他有 80 万粉丝, 去年 "双十一" 他卖出了 1.6 亿的货. 基于信任关系, 他能够非常好地做到商品推荐.
快手有强大的流量体系, 良性的信任体系以及价值链, 基于流量效率和留量价值帮助客户很好得触达 C 端用户, 为客户沉淀社交资产.
如何用 AI 技术放大快手的商业能力? 主要有四个方面: 第一, 快手非常注重用户体验, 我们花了很长时间做了一套以用户体验为核心的研发体系, 指导整个推荐算法; 第二, 根据用户的需求进行精准投放; 第三, 基于多媒体内容理解进行商业内容创作, 通过 AI 的方式辅助创作高效生产商业化内容; 最后, 也是最重要的是, 面向客户的需求通过智能化运营体系帮助客户.
首先, 我们重视用户的行为价值. 我们在用户体系中精准计算出用户的每一次点赞所带来的价值, 在投放的过程中把用户互动的价值体系和商业价值体系联系起来.
其次是精准投放. 基于对用户, 内容, 商业的理解, 进行人和广告的高效匹配, 在整个体系里面也会考虑多样机制, 用户体验机制来保证高效精准投放.
第三是智能化运营. 广告主的营销需求和运营方式决定了匹配什么样的广告位. 这个环节我们有很多人工运营参与其中. 我们把整个过程分为不同阶段, 在每个阶段用机器学习和算法进行提升, 并且针对不同人群的选择, 应该不同的方式以达到最好的 ROI. 在这个过程中我们和商业合作伙伴通过智能运营体系连接起来, 让整个投放过程变得更高效. 同时, 我们还会在运营过程中优化每一个产品的细节, 打造人和机器最好的合作状态.
在商业内容创作上, 我们也有很多尝试. 在快手, 视频的封面非常关键. 比如这样一个封面的元素, 影响效果的因素包括它的底图, 文案, 样式, 这几个部分排列出来一些组合方式, 可以针对不同的人群, 以不同的组合去吸引他们.
另外, 通过更好的数据积累, 针对不同的人群会有不同的适配. 有了一张图之后, 通过计算机视觉的方式用 AI 进行适配, 符合文案之后, 跟本身投放的过程连接起来, 这是在商业内容创作上的一个简单例子.
去年, 我们推出了以 GPU 为核心的广告推荐训练系统. 目前, 在单机上实现了百 T 级数据量和 25 亿训练样本, 训练效率单机提升 640 倍, 对整体效率的提升非常有效.
我们来看一个帮助创作者变现的尝试. 快手有非常多的创作者, 这些创作者包括普通用户, MCN. 快手之前已经提供了非常多的商业变现的方式, 比如直播, 电商等. 今年我们做了一个较大的变化, 为了帮助内容创作者在快手中有更好的广告变现模式, 我们会在用户发布视频之后对整个视频进行内容理解, 理解之后帮助用户匹配广告. 我们今年会大力帮助广大创作者有更好的商业变现, 让他们有更好的收入.
来源: http://www.bubuko.com/infodetail-3114791.html