最好走的路越走越难,最难走的路越走越容易

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Hulu:广告也可以很有爱

上个月,Hulu CEO Jason Kilar 做了一场非常精彩的报告,分享了 Hulu 的成长经历、营收数据以及对于视频行业未来发展的一些看法。Hulu 的成功绝对称得上是一个奇迹,尤其是从商业角度来考量,他用相当于 Youtube 10% 的流量,赢得了 40% 的市场份额。

报告视频中,你可以听到 Jason 对 Hulu 北京团队的称赞!我曾经有幸拜访过他们位于清华科技园的办公室,这是一个低调得令人发指的团队,然而做的事情却着实有趣。在 Hulu 工作是彻头彻尾的互联网模式,商业团队在美国,技术团队在北京,目标一致全球协作,绝非XX中国之类可以比拟的。

Hulu 可以称得上是追求商业与技术相融合的典范。当其他人还在对个性化技术犹豫不决的时候,他们几乎已经完成了最佳实践。Hulu 将个性化技术应用到了产品的许多角落,于细节之处彰显实力,是进行山寨式微创新的绝佳研究对象。

上图是经典的“如果你喜欢…那么你可能还喜欢…”的推荐场景,这个功能尽管常见,但很有讲究。推荐应该放哪儿,什么展现形式以及什么时机显示?想一想,这些问题你会怎么解决?Hulu 团队的答案是 A/B Test,让数据来指导产品决策。再看细节,“Bookmarked” 是一个很契合场景的小功能,是一个用心的设计。这个场景 Hulu 做到的效果是:看到这个推荐的用户中,有10%的用户点击观看或者收藏了推荐的影片。但其实整个场景里面我最想说的,是右上角的“Does this recommendation interest you?”这一点。我一直有一个看法:对于推荐产品,用户反馈的作用怎么强调都不为过,虽然用户确实是懒的,做推荐产品也确实要讲究隐性反馈,但这绝不代表你不能要求用户做出选择。既要能够收集到有价值的反馈,又要使得用户感受到产品对他的尊重,如何平衡这个矛盾,是需要具备相当智慧的。如果你正在招聘推荐相关的产品经理,这个事情很值得问一问。

用户不喜欢广告,这件事情相信谁都明白。Jason 给出了一个数据,“内容厂商每挣一美元,其中就有 41 美分来自广告”,因此,一切抛开广告谈视频产业未来的做法都是浮云,结论就是——绕不开广告,就让它变得更加美好。Hulu 的 mission 分为两部分:第一部分是“To help people find and enjoy the world’s premium content; when, where and how they want it.”;第二部分是“As we pursue our mission, we aspire to create a service that users, advertisers and content owners unabashedly love.”。基本上第一部分无论从内容覆盖度上还是受众覆盖度上,都没有做到;显然大家都看得出来,第二部分才是真正的 mission,^_^。第二部分也的确是整个产品里面 Hulu 最下功夫的地方:1)广告的品质很高,这应该得益于主打品牌广告的策略;2)围绕广告给予用户很多选择,上图中红圈显示的仅是一例;3)基于用户的选择与反馈,使用个性化技术驱动广告与用户的喜好越来越相关。就目前公开的数据来看,在用户满意度、广告有效性以及自身收入这三个方面,Hulu 都确实取得了相当不错的成绩。作为一个有追求的程序男青年,我曾经很纠结:从技术角度需要理想化,从商业领域需要直截了当,难道除了更高更快更强地搜索假药之外,技术就不能够有效变现了吗?Hulu 让我释然了。

其他有意思的事情还有不少。比如,1)他们对于推荐模块使用了 Ajax 处理,只有当用户把页面拖到相应位置的时候,才会动态加载推荐数据,这样可以更精确地考量推荐算法的效果。2)在同一个功能区,他们会均衡投放广告与推荐影片的比例,背后的逻辑是,用户看到更多感兴趣的影片->停留的时间更长->看到广告的整体数量增多,这可以转化为一个相当理性的数据模型,照着收益最大化持续优化就好了。3)他们通过分析已注册用户观看过视频的历史数据,来对未注册用户建立预测模型。看下图这个例子,从全局统计数字来看,观看左边这部影片的用户中,63%是女性,37%是男性,通常的做法,会给这部影片搭配一段针对女性的广告,那么,那37%的男人们就杯具了。而 Hulu 讲究的是搭配有针对性的广告,对于已注册用户,Hulu 是知道性别数据的;对于不知道性别的未注册用户,Hulu 通过分析其浏览记录来预测其性别,比如同时还看过右侧那一坨影片的,就有极大可能是女性。这些数学模型其实都不难,但想在合适的地方让它们派上用场,这个还是需要一些功力的。

前两天我发了一条微博,“对数据的理解和问题的建模是第一位的,用多么高级的算法根本不是重点”。这是我个人的一些感触,我相信大部分场景应该也是适合的。但推荐深入作进去,绝对是个考验算法实力的事情。和一个靠谱的团队在一起,事半功倍!

评价一个团队,我个人有一个不太成熟的判断标准,就是看其中有没有辍学生,这点最起码能说明一个问题:正在做的事情是否足够性感,让人愿意抛开束缚全情投入。很巧的是,Hulu 北京团队里面就有这样一位从北大退学的博士生,非常给力。他们正在招聘,有兴趣的可以到这里看看,或者可以直接联系:郑华@Twitter

这里还有一些好玩儿的照片

本文首发 ResysChina:http://www.resyschina.com/2010/12/hulu-team.html

 

Google Suggest and Adwords

Google Suggest 上线已经有一段儿时间了,不知道大家注意到没有。当然我说的是 google.com,不是谷歌。它刚上线的时候,我有一个揣测,“Google 会不会把 Adwords 里比较值钱的词优先 suggest 出来”?抱着这个疑问我关注了一段儿时间的相关文章,结果发现似乎没什么人讨论这个问题。而我个人又没有渠道到 Adwords 系统里面作实验,也就不了了之了。

直到上周,我发现了一篇有意思的文章,'Google Suggest' Could Trump Expensive Keywords – For Now,看来和我一样喜欢瞎琢磨的人还是有的,哈哈。

这篇文章的作者做了实际的实验。

以“virtualization”关键字为例,使用 googe 提供的 keywords tool,限制最高 CPC 最高价为 $5.00,找到的关键字如下图所示。图中列出的是最贵的前 5 个,据作者讲,google keywords tool 找到的前 50 个关键字,CPC 价格全部在 $2 到 $3 之间。这个价格应该算是相当昂贵了。

接下来,有意思的事情来了。

作者在 google.com 上输入“virtualization”,google suggest 给出的建议关键字如下图所示。经研究发现,第 2 位,第 4 位,第 8 位,和第 10 位的四个关健字,

  • Virtualization for Dummies
  • Virtualization technology support
  • Virtualization benefits
  • Virtualization definition

在 Adwords 里面的 CPC 价格仅有 $0.05!
貌似价格比较高的关键字里面,只有“virtualization server”被 suggest 出来。

看起来在这件事情上,google 不作恶的信条保持得还蛮不错。比百度整的恶心事儿要强。

这个发现可以为 SEO 带来不小的市场机会!显而易见,google suggest 列表里面的关键字,被选中进行搜索的机会要比一般的关键字大得多。找出那些便宜的,买下它们,这是个好买卖。行动吧。

 

从话题广告说开去

本来就是想写写话题广告的事情,写着写着就跑题了,所以干脆把名字给改了——从话题广告说开去。老掉牙的标题形式了,哈哈。

写这篇 blog,是缘于 6.23 参加了 Feedsky 的聚会。在 Feedsky 的会议室里,吃也吃了,喝也喝了,聊也聊了,玩也玩了,所以怎么着也得写点儿啥,对人对己都是个交待。说实话,我不能算是 Feedsky 的高级用户,我最看重的就是 Feedsky 能给我一个永久不变的 Feed 地址,这样,即使不管我的 blog 搬家到那里,我的读者都不会受到影响。我去参加这个聚会是有私心的,我特想撺捣 Feedsky 把 Feed 推荐或者 blog 推荐给做起来。

现在大家都在讲信息过载的事情,可在我看来,这是相对的。一方面,互联网上每天都在产生着海量的信息;但另一方面,你所能接触到的你真正关心的信息可能又是相当匮乏的。拿我来说,Google Reader 里订了不少的 Feed,但其中的某些是由于一两篇不错的文章,而一时冲动订阅了整个 Feed。一些 Feed 我现在甚至都想不明白当初为什么要订阅它了。大量的 Feed 产生了大量的未阅读文章,看着那些类似于 100+ 的数字,我常常会无可奈何地“mark all as read”。但是,就我所关心的领域,个性化推荐/Web Mining,我每天google it、百度一下,甚至连 Alert 都用上了,可还是仅能找到寥寥无几的一些新鲜内容。真是苦闷啊~~~

Feedsky 应该能在这个方面给用户提供帮助。它掌握着大量的 Feed 信息,Feed 有个先天的优点就是,它里面的内容都是最纯正的正文!基于 Feed 做文本分析,省去了数据清理、正文提取两个烦人的环节,可以直奔主题!太爽了啊!个人认为,相比于话题广告,这绝对是一件对 blog 产业真正有益的事情!豆瓣9点也在试图解决这个问题,但现在我看来感觉问题可能有两个:1、用户提交的 Feed 数量太少;2、需要引入文本分析技术了。豆瓣最让我佩服的,就是在即使很粗放的产品设计里,也总能够抓住最有效的特征,而且往往还是非常创新的。我始终认为9点里面“必看”、“有时看”的模式,是找到了一条做 blog 推荐的捷径,不过豆瓣目前似乎还没有非常有效的把这些数据利用起来。总之一句话,豆瓣太有才了!o(∩_∩)o…哈哈

前面是题外话,正式开始说话题广告。我晕~~~,题外话比主题还长!

在我看来,blog 是其作者的写照,或者是某一方面的写照。比如通过我的 blog,读者大致可以知道,我是个崇尚技术的人,我对推荐系统很有兴趣。经由写作、阅读、评论,在作者和读者之间产生了交互,这样过一段时间,彼此间就建立起了一种关系。在这种关系中,blog 作者为主、读者为辅,而维护这种关系稳定性的一个重要因素,就是 blog 的“信用”——这种“信用”决定着读者的去留。作者用心去写好文章,可以不断加强 blog 的信用,黏住读者。

话题广告的出现,很大可能会降低你的信用,搞不好绝对得不偿失。首先它会影响你 blog 的品质,写的少没什么钱拿,写多了 blog 自然就成了垃圾;其次它还考验你的人格,说真话吧怕影响收入(在国内目前的市场环境下,你说广告主的东西不好后果大家估计都能想到),说假话吧良心上又过不去,被人发现就更恶心了;最后收益还不一定合适,如果恰好是你熟悉的产品,不费什么力气评论两句那还行,但如果是个你根本不了解的产品,你还得花时间研究试用,这个时间成本也是蛮高的。

当然了,话题广告也绝不是一无是处!任何新生事物从出现到成熟,都需要经历一段儿曲折发展的历程,途中免不了会蹦出几个我这样的唱唱反调。但说句实在话,话题广告要成功,一定绕不过这两点:

  1. 模式要创新。Feedsky 得多动脑子,不同的产品得有不同的广告策略,纯粹是简单的 blog 软文模式,肯定走不通。
  2. blog 作者要自律。这点就更难了,有钱能使鬼推磨!以我为例,尽管我在这里冠冕堂皇,但如果 donews 肯给我1w¥,我就能详细给大家介绍一下 donews 优异的稳定性和优雅的用户体验。Feedsky 得建立一种信用评估机制,帮助用户甄别付费评论的可供参考性。

话题广告是把双刃剑,希望 Feedsky 可以好好用,用好它!

 

ResysChina 发起人
1. 持续关注 个性化推荐 技术;
2. 持续关注 Semantic Web 技术;
3. 评论与上两项相关的互联网业务与产品;

我相信技术的力量!
wendell.gu@GMail.com

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