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談談內容制作中的關鍵詞標簽優化和效果分析

作者:小推 來源:武漢SEO 2021-06-11 16:50

硬核干貨!談談內容制作中的關鍵詞標簽化和效果分析!在抖音、知乎等媒體平臺與「內容分發」的鏈路中,對于人群和內容的向量化分析與推薦引擎是當前的核心技術,但該技術對「內容制作」的指導能力有局限性,不能很好地指導品牌保持品效合一的訴求。

我們與品牌的合作中發現,幫助企業打造內容中臺,在內容制作過程中積累標簽數據,并在后鏈路中通過 MAB 等方式進行人群內容測試,更有助于幫助企業指導內容優化并影響企業增長。本次分享主要圍繞上述解決方案中使用的技術架構和部分實現細節實踐進行。

01

媒體平臺

「內容分發」的經驗

談談內容制作中的關鍵詞標簽優化和效果分析
談談內容制作中的關鍵詞標簽優化和效果分析

當前媒體平臺的內容分發機制已經非常復雜,個性化的推薦大行其道,比如 Facebook 廣告用戶選擇屏蔽理由時的第一項是「這個廣告知道得太多了」。

談談內容制作中的關鍵詞標簽優化和效果分析
談談內容制作中的關鍵詞標簽優化和效果分析

為了精準的命中,平臺通過向量的距離進行推薦引擎的計算,把內容的向量空間與人群的向量空間進行匹配,將距離用戶最近的內容點優先推薦給用戶。

談談內容制作中的關鍵詞標簽優化和效果分析
談談內容制作中的關鍵詞標簽優化和效果分析

在完整的向量空間中計算相近的用戶向量和內容向量是無法承受的運算成本,因此整個推薦流程不是簡單的一次層次的篩選,會經過一個多層次的機器模型學習模型和排序算法。以 Facebook 為例,信息流推薦通過多層級的機器學習模型和排序算法,推薦在長期最有價值和有意義的內容給特定用戶。這一切的隱藏目的是保證用戶能夠在平臺上消耗更多的內容時長,即一個接一個的刷內容,保證廣告能摻雜在其他原生內容之中被分發出去。大概就像上面的這幅圖:建立庫存——初步排除(排除質量差的和用戶明顯不會感興趣的)——精細排序——上下文調整(多樣性、類型)。

而在與抖音類似的弱社交大范圍推薦場景,因為缺乏朋友網絡的限制條件,會對一開始的曝光量進行一定的簡單規則限制,以保證內容有一定的基礎曝光量,使得長尾內容得以分發。然后基于前一次的曝光得到用戶內容交互(觀看、點贊、評論)進行多次放量,中間運營人員會按照內容類型進行一定的加量保量等人工動作。

02

矛盾點:媒體平臺對內容創作的支持VS品牌的實際需求

媒體平臺在幫助創作者的內容生產會做一些怎樣的產品和工具呢?

此前,在 Facebook 創作者工作室(Creator Studio)的工作經歷中,主要解決的問題是以下三個方面:

1.內容變現:提供內容是否可以直接訂閱收費、收取打賞或者和品牌合作做內容植入廣告的合作機會。

2.內容版權:保證發布內容是否與其他人上傳的版權素材有較高的片段重合度,這樣可以向侵權者索取版權費用以及商業收益的抽成。

3.內容分析:內容分析更多都基于具體內容條目的表現數據,給出一定的統計事實數據,包括內容本身的觀看時長、完播率等等;以及觀眾的忠誠度、人群畫像。

平臺為了整個內容的生態服務,而品牌在內容生產中實際面臨的問題是:品牌的商業內容要求“品效合一”,品牌不僅要保持調性統一,也要挑戰內容多樣化,應對不同渠道的需求;大量的內容制作需求需要以更有效的方式來實現,且保證其效果。

然而基于上述的內容工具,平臺很難全面的提供面向他們的幫助,得到的數據分析結果也并不直觀,建設面向B端的內容生態在平臺還沒有明顯的積累優勢。

我們抓住了這個機會,幫助品牌建設自有的“內容工程”體系。

談談內容制作中的關鍵詞標簽優化和效果分析
談談內容制作中的關鍵詞標簽優化和效果分析

按照內容的數據化程度做一些分類,從低到高分別是內容粗分類、內容細致分類、內容結構化標簽、內容特征向量化和原始文件。「我們」在做的是內容的結構化標簽,相對用于推薦的內容特征向量和原始文件,在內容的準確描述的程度上比不上向量,更比不上原始內容文件,但它有獨特的很多優點:兼具一定的對推薦系統的逆向工程的有效性,同時人又能理解其中的標簽含義,這對于指導內容制作與生產的價值會更有效。

03

內容工程

我們幫助品牌通過幾個方面的標簽系統建設來實現從內容到管理,從管理到投放數據最后優化下一步內容結構的工作流。

一方面,梳理了關于內容標簽的知識圖譜,把內容標簽本身的分類和關系做了比較詳細的總結,對「有效性」這一些標簽進行了比較細致的歸因分析。

另一方面,搭建了一些相當復雜的體系:基于客戶需求,底層考慮了混合云的部署;在稍微往上的一些層次,提供了數據中臺和 AI 中臺的部分能力,這些數據中臺的能力并不是為了消費者畫像而準備的,是為了內容的數據處理以及為了客戶的使用所做的數據分析和清洗。

談談內容制作中的關鍵詞標簽優化和效果分析
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我們不處理過多的人群畫像問題,建設的重點是內容的AI中臺(面向內容識別整個算法和算法任務之間、任務 pipeline 之間的關系維護)。在訓練和部署都遵循比較好的 MLOps 的實踐,在建立底層的算法能力上,我們在 NLP 和 CV 場景也有積累;這為業務中臺的跨業務線和跨產品線的通用業務服務提供基礎;最后到達上層的產品前臺的微服務模塊上。

在產品服務層的最下層,我們把內容以打散的原子化的素材形式進行管理,同時組織產品和素材相關的主數據管理的一些方式;中層,提供像創意商城、合規、數據面板、內容洞察和內容編輯器、產品庫相關的功能;最上層,方便客戶去做一些內外部協作和分享,通過內容中心把內容真正地分發到各個渠道和對接各個渠道的中間件上。

那么,什么樣的標簽配得上這樣的一套復雜的體系去做整個內容的管理和分析?

04

內容元素標簽

談談內容制作中的關鍵詞標簽優化和效果分析
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以視頻品類為例,我們從視頻類型、視頻情節、視頻美學、背景音樂、達人內容、行動號召、產品 SKU、品牌本身等維度展開,對場景里的具體的元素進行了標簽化的分析。

其一,通過手動標注去注明其中的一些信息;其二,跟主數據進行關聯后提取到的產品相關信息;其三,結合算法來做一些比如創意分類、故事內容、拍攝手法、音樂基礎信息、對話人群等形式上的分析,然后通過機器來的去識別和推導哪一些是標簽對最后的轉化數據的效果影響大。

談談內容制作中的關鍵詞標簽優化和效果分析
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· 標簽選取舉例

05

算法實踐舉例

1.運用公開數據集??梢源_定故事題材、和粗粒度的人物、產品相關信息,并根據識別目標定位到視頻的特定片段實現一部分的場景切分。

談談內容制作中的關鍵詞標簽優化和效果分析
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2.通過 Treemax classification 進行多信息源合并

談談內容制作中的關鍵詞標簽優化和效果分析
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3.通過電商信息構建商品的圖譜

談談內容制作中的關鍵詞標簽優化和效果分析
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4.通過 OCR/ASR 等方式獲得標簽。將 OCR 和 ASR 的結果經過實體提取,與上述商品和基本內容標簽圖譜進行對齊,提取出多媒體內容的其他標簽。

5.針對特殊多媒體文件進行特別優化。長圖處理,進行特別的切圖位置判斷,避免截斷、縮放關鍵信息,極大提高目標檢測、圖像識別準確率,排除掉圖像伸縮的影響。

談談內容制作中的關鍵詞標簽優化和效果分析
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6.長視頻處理,轉碼過程中進行非均勻的關鍵字幕幀抽取和音軌提取,提升處理效率,加快整體標簽提取速度 85% 以上。

06

內容人群效果分析

談談內容制作中的關鍵詞標簽優化和效果分析
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1.基于品牌過往素材,積累產品圖、產品宣傳語言、裝飾、代言人、模版等創意基礎素材,分別帶有各自的內容基本標簽。

談談內容制作中的關鍵詞標簽優化和效果分析
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2.通過我們智能內容生成算法,將內容中的某個關鍵元素進行替換(如主文案、主人物),生成一組動態內容,如將海報中的主題色、裝飾風格替換為不同的種類。

談談內容制作中的關鍵詞標簽優化和效果分析
談談內容制作中的關鍵詞標簽優化和效果分析

3.將素材中的標簽帶入到內容上,即內容的標簽就是素材標簽的組合(C1, C2, C3, C4);

4.基于初步的人群分群 A1, A2, A3, A4,可以將單次投放任務切分成多個等量批次進行實驗優化 Ek,每個實驗可以包含4X4組自動管理的投放計劃,用于進一步獲取內容與人群表現中的關系 Et = {P(C1, A1), P(C2, A1), ..., P(C4, A4)} ;

5.對于每組實驗 Et,基于之前的人群和素材的投放標簽數據,我們可以從我們在DAM管理的素材標簽與過往數據的對比中,大概預算出一個內容和一組人群之間的相關度 R(Ci, Aj) ,那么對于單組人群 Aj,這次我們投放計劃 P(Ci, Aj) 的先驗投放概率為:

因此我們把這組實驗按這個概率來分配投放量目標;

6.基于該輪投放結果的表現中每個內容的表現,我們可以使用梯度賭博機 Gradient Bandits 的模型算法,計算出后驗的內容-人群相關度,基于以下的梯度公式更新;

7.基于更新的Ht預估值,我們可以反向傳播更新到原始內容對應的素材與上述人群之間的關聯上。如果忽略掉人群差別,也可以得到一個整體的素材偏好分數。

通過上述方式,在持續內容投放優化上取得了不錯的效果。


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