A2--吴婷--数据驱动下的广告可见性和真机体验实践分享.pdf

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1、数据驱动下的广告可见性和真机体验实践分享吴婷（关九）阿里巴巴淘天集团 高级测试开发工程师吴婷（关九）阿里巴巴淘天集团 高级测试开发工程师阿里巴巴淘天集团用户技术团队高级测试开发工程师，目前主要负责淘宝广告外投业务全域的质量和稳定性保障，在端到端、稳定性、真机体验等专项上有一些创新。毕业后曾就职于网易（杭州）网络有限公司、有赞科技有限公司，对前中后台的质量保障都有一定积累。目录CONTENTS议题背景0102 技术方案效果展示03未来展望04PART 01议题背景议题背景在业界的广告投放中，广告主能通过数据埋点得到流量、转化、成本等关键指标，从而更好地决策分人群和场景的投放，最优思路是多维数据驱

2、动下极致精准的人-货-场匹配。但因为缺乏对广告曝光的“视觉”可见，无法感知到真实广告呈现-广告承接全流程中用户可能遇到的问题，数据的绝对“理性”无法回答：“感性”的用户为何不点击不停留不购买的问题。素材呈现图片/视频 价格/利益点用户行为点击、唤端浏览、购买数字埋点流量、转化、成本人群匹配前链路广告外投后链路议题背景为什么不点击Q：参竞率正常、曝光量级正常，为何用户不点击？A：可能是素材被截断/拉伸/填充不足，导致广告主体不明确为什么不停留Q：页面到达率正常，为何用户不停留？A：可能是承接页没有还原素材商品，购买流程中断为什么不购买Q：承接页商品还原率正常，为何用户不购买？A：可能是站内价格比

3、站外素材标注高，购买意愿丢失010302PART 02技术方案方案调研想要全流程地感知广告，我们开始拆解问题。首先，如何看见广告？接着，如何记录广告？方案调研最后，如何判定广告存在的问题？其中，图片物料占比80%方案调研比对各方案的优缺点后，我们引入了一套数据驱动下的广告真机可见性的方案来模拟用户与广告的交互，结合AI大模型技术，判定广告端到端的存在的问题，让广告变得可见、可寻、可知。技术方案01如何看见广告广告可见性：先解决看得见广告的问题如何判定广告效果大模型判定：最后分析广告端到端存在的问题0302如何记录广告真机体验：再解决广告视觉的问题数据驱动数据资产集：工程反哺04技术方案时序图1

4、.广告可见性：如何看见广告常规广告参竞链路，涉及人群、地域、投放时段、设备、网络环境等多种定向过滤，不满足要求的设备不容易透出广告（如投放低活人群，非低活人群广告无法触达）集合竞价时，若参竞价格不够靠前，广告也无法竞胜和曝光因此新建广告可见性白名单链路，核心操作：1.裁剪不必要的定向逻辑，确保白名单设备广告可参竞2.参竞提价，尽可能保证白名单设备竞胜图1：广告可见性工程链路2.真机体验：如何找到广告已知广告点位（ADB）脚本编排化 路径编排化：将到达已知广告点位的操作路径编排化，如APP冷启-点击”推荐”-上划一屏 规则编排化：将识别广告的规则编排化，比如广告标题和广告区域底部的xpath大模

5、型识别 淘宝广告识别：部分场景无法通过关键字识别时，将截图传给大模型判定是否存在广告 广告区域识别：部分场景无法准确识别广告区域时，将截图传给大模型，协助定位广告区域2.真机体验：如何记录广告广告信息上报 站外广告曝光图片/视频 站内承接页截图 广告上下文（全屏）、广告文本 唤端链接站外曝光图广告上下文（全屏）站内承接页3.大模型判定：如何判定广告效果素材大模型 主体不一致（图片被替换）版位不一致（横版竖版）图片截断 图片拉伸 过期素材投放投承大模型 闪购承接页规则 穿搭承接页规则 商品承接页规则 曝光和承接商品品类一致 曝光和承接商品价格一致4.如何自主挖掘更多点位问题一：我们接入广告点位，

6、前提是已知点位位置和到达的路径，将寻广路径编排化。但广告点位多如繁星，靠人工经验去覆盖巡检点位，很快就会资源枯竭，无法进行更广更深的场景覆盖，陷入小样本困境。如何智能化地挖掘出更多的广告点位？核心突破：自主探索、自主决策、持续挖掘4.手机GUI智能体框架参考了业界的一些手机智能体的方案，主体结构包括：感知模块（UI信息、手机状态）、大脑模块（存储、知识、决策）、行动模块（点击、输入等）。模型可以用纯提示词工程（纯文本、多模态），也可以用基于训练的方法（监督微调、强化学习等）。模型自训练需要大量自然语言映射到UI动作