闲鱼直播精准投放策略助力点击率飙升

在竞争激烈的直播电商领域，闲鱼直播业务上线后面临的最大挑战是增长问题。为了提升直播间的流量和转化率，闲鱼技术团队制定了一套高效的精准投放策略，并在短短三周内实现了点击率的翻倍增长。

一、业务背景与目标

闲鱼直播业务在初步上线后，面临着用户增长和转化率提升的双重压力。通过BI分析，团队发现短时观看和长时观看人群在兴趣上存在明显的阶段性差异，这提示我们，如果能够根据用户的兴趣进行精准投放，将有望大幅提升直播间的转化率。

基于这一洞察，团队设定了两个主要目标：一是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；二是确保头部直播间场均转化UV达到预定目标，转换率得到明显提升。

二、实现方案

为了实现这一目标，团队决定将对直播领域的运营经验与BI分析、算法模型相结合，共同构建精准投放系统。具体而言，这一系统需要实现以下功能：

1. 人的理解：包括C端用户以及主播的理解。这依赖于用户的特征数据，包括闲鱼用户基础特征、搜索、浏览、发布、交易等商品相关行为记录，以及互动行为特征和用户兴趣标签特征等。这些特征数据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。
2. 直播的理解：这涉及到对直播内容的结构化处理，以便算法能够准确理解直播的主题和风格，从而将其与兴趣人群进行匹配。
3. 精准投放：在理解人和直播的基础上，系统需要将兴趣人群与直播进行关联，并投放到合适的页面资源位上。这一过程需要算法模型的支持，以确保在有限的曝光流量内实现最优的选择。

三、技术挑战与解决方案

在实现精准投放系统的过程中，团队遇到了不少技术挑战：

1. 兴趣标签的产出：由于闲鱼用户的历史行为数据较为零散且非结构化，团队需要从头开始构建兴趣标签体系。这涉及到文本的存储、检索和相关度计算等多个方面。最初设想的在线方案由于工期短、存储成本高等原因无法实施，最终团队选择了离线关联用户和兴趣标签的方式，并逐步推进在线方案。
2. 数据链路的自动流转：为了确保数据的实时性和准确性，团队需要构建一个完整的数据链路，包括离线计算、数据同步和在线推荐等多个环节。这一过程中，团队遇到了数据同步延迟、任务依赖关系复杂等问题，但通过不断优化和调试，最终实现了数据链路的自动流转。

四、投放效果与未来展望

经过三周的努力，精准投放系统成功上线并投入使用。对部分领域的头部直播在首页进行试投放后，效果显著：

• 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点击转化率得到显著提升，最高达到倍数提升。

这一成果不仅验证了精准投放系统的有效性，也为闲鱼直播业务的未来发展奠定了坚实基础。未来，团队将继续完善和丰富系统的功能，包括但不限于：

• 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它特征；
• 丰富对资源位的投放能力支持；
• 具备多维度AB方案和多指标通用报表分析能力；
• 沉淀和抽象出核心链路，平台化支持更多的社区和非社区业务。

同时，团队也将继续探索和优化算法模型，以进一步提升精准投放的效果和效率。例如，可以尝试引入更先进的机器学习算法或深度学习模型来更准确地理解用户和直播的内容特征，从而实现更加精准的匹配和投放。

总之，闲鱼直播精准投放系统的成功实施为业务的快速增长提供了有力支持。未来，随着技术的不断进步和业务的不断发展，我们有理由相信，闲鱼直播将在电商领域创造更加辉煌的成就。