简介：闲鱼直播通过结合运营经验、BI分析与算法模型，在三周内实现精准投放平台，显著提升了头部直播间的点击率和转化率，为直播业务增长奠定了坚实基础。
在电商直播日益激烈的竞争环境中，闲鱼直播业务面临着增长的压力和挑战。为了在短时间内实现点击率的显著提升，闲鱼技术团队制定了一套高效的精准投放策略，并在三周内成功实现了这一目标。
闲鱼直播业务上线后，面临着用户增长和直播转化率的双重挑战。通过对短时观看和长时观看人群的分析，闲鱼BI团队发现两部分人群存在明显的兴趣阶段性差异。因此，业务团队希望在理解直播、主播和用户的基础上，根据兴趣对头部优质直播进行精准投放，以放大头部主播的马太效应，实现直播转化和观看时间的双重增长。
具体目标包括：在三周内实现精准投放平台，沉淀基础运营平台的基础设施；同时，确保头部直播间场均转化UV达到一定目标，转换率得到明显提升。
实现对人的理解是精准投放的第一步，这包括了对C端用户以及主播的深入理解。用户的理解依赖于用户的特征数据，这些数据包括闲鱼用户的基础特征、搜索、浏览、发布、交易等商品相关行为记录、互动行为特征和用户兴趣标签特征等。这些特征大部分通过离线计算产出，并同步到人群圈选平台，以便进行后续的人群圈选和投放。
除了对人的理解外，对直播的理解也是至关重要的一环。这包括对直播内容的分析、主播的风格和受众定位等。通过对直播的深入理解，可以更好地将直播内容与用户兴趣进行匹配，从而提高投放的精准度和效果。
为了实现精准投放，兴趣标签的产出是必不可少的一步。兴趣标签主要是通过分析用户历史行为产生的行为文本，找出其与领域标签涉及到词组的关联性。然而，由于直播上线时间短，播放和观看场次有限，使得模型的训练没有足够的样本直接去理解用户对直播的兴趣。因此，闲鱼团队选择了将运营对直播领域经验与BI分析、算法相结合的方法，通过离线关联用户和兴趣标签的方式，快速接入部分兴趣标签，并逐步推进在线方案。
在平台整体设计上，闲鱼团队采用了userId和人群Id的映射表方式保存离线圈选的人群数据，并与投放的配置进行联合，得到<用户, 资源位, 主播>的关联关系。这些关系数据会同步到图数据库Igraph中，以便算法在线推荐时查询关联直播，实现按兴趣推荐和曝光。
在投放实现上，闲鱼团队采用了离线和在线相结合的方式。运营维护的投放配置存储在关系型数据库中，并同步到数据仓库。离线计算完成用户与兴趣主播关系的关联，形成<用户, 兴趣主播列表>关系，并将关联的数据同步到在线图关系数据库中，以便算法进行推荐。
经过三周的努力，闲鱼直播的精准投放平台成功上线，并在部分领域的头部直播间进行了试投放。结果显示，所有头部直播间的UV点击数远超目标，对比大盘数据，试投放大部分领域的PV和UV点击转化率也得到了显著提升，最高甚至达到了倍数提升。
虽然闲鱼直播在精准投放方面取得了显著的成果，但整个项目由于时间较短，实现的是兴趣直播投放功能的最小集合。在未来，闲鱼团队计划不断丰富对接兴趣标签等各维度的特征数据能力，支持运营同学自助产出通用兴趣标签以及其他特征。同时，还将丰富对资源位的投放能力支持，并具备多维度AB方案和多指标通用报表分析能力。这些努力将支持更多业务的快速尝试、快速反馈和快速调整，为闲鱼直播业务的持续增长奠定坚实基础。
此外，闲鱼团队还将沉淀和抽象出核心链路，不局限于支持直播业务，而是可以平台化支持更多的社区和非社区业务。在理解用户兴趣的基础上，更好地支持理解内容，实现内容结构化，实现用户和兴趣内容的低成本运营。
在整个过程中，千帆大模型开发与服务平台为闲鱼直播提供了强大的技术支持和算法优化能力，使得精准投放策略得以高效实施并取得显著成效。未来，随着技术的不断进步和业务的持续发展，千帆大模型开发与服务平台将继续为闲鱼直播等更多业务提供有力支持。