在短视频平台推送广告，如同行走在钢丝之上，既要去创造商业价值，又不能够惹用户反感，而这个矛盾，在快手商业化团队眼中，恰恰正是技术创新的突破口 。
平衡商业与体验
发觉休闲娱乐场景里头强行插入广告极容易引发流失的是快手团队，他们借助分析2021年用户行为数据，察觉到垂直类短视频的广告容忍度相较于娱乐内容要高3.2倍，技术团队鉴于此开发出场景匹配算法，在知识类视频当中插入办公用品广告的点击率相比于在搞笑视频里提升了47% 。
团队构建起了一个用于预测用户情绪的模型，借助停留时长以及互动模式来预先判断内容偏好。当系统监测到用户接连划走五条同一类型的广告之际，便会自动让该类型广告的展示频率降低。这样一种动态调控致使在2022年季度的时候，用户投诉的数量下降了31%，与此同时，广告主的ROI也提升了19%。
数据定向优化
早期，定向投放单单依靠基础标签，致使都市里的白领收到了农机广告这般错配的情形。团队重新构建了用户画像的体系，引入了2000多个行为方面的维度，把母婴用品广告精准地推送给了近期搜索过育儿知识的用户群体。
他们察觉到静态标签有着更新滞后方面的问题，进而立项开发实时兴趣追踪系统，当用户持续观看3条露营相关视频，系统会于2小时之内把用户加入户外用品投放池，这样的动态定向使得汽车广告目标用户匹配准确率从58%提高到86% 。
素材智能生成
传统广告素材的制作周期是要5天的，团队开发了AI素材工厂之后就缩短到2小时了。系统会自动提取商品的卖点，还会结合当下热点生成10套文案，然后通过A/B测试筛选出最佳组合。
当针对不同圈层受众时，系统会进行智能调整素材风格，面向Z世代的广告采用快节奏剪辑以及网络热词，面向家庭用户的版本突出实用功能，某家电品牌使用该服务后，素材迭代效率提升了7倍。
量化体系构建
团队花费9个月构造用户体验量化体系，该体系含有37项核心指标，当中“厌恶指数”凭借监测用户目睹广告后的划走速率、表情转变等数据，构建预警机制。
他们以创新性方式，把广告价值跟用户体验进行量化关联，当系统判定某广告有可能引发3%用户流失之状况时，就会自动去降低其展示权重，这套体系让平台日活用户规模在广告量增长200%情形下维持稳定。
算法策略升级
传统广告算法单单只关注点击率，快手团队引入了“长期价值评估”模型。某个旅游广告即时转化率平常普通，不过却能够提升用户对于平台内容丰富度的感知，系统会给予适度适当的流量扶持。
具有情境感知算法的团队，于二零二三年推出该算法，以此识别用户使用场景，深夜时段会自动过滤嘈杂的促销广告，通勤时段将优先推送短小精悍的内容，这样的策略使得广告观看完成率提升到百分之七十二 。
技术团队协作
由商业化团队构建起“三角协作”机制，这一机制要求算法工程师，在每周之时参与客服事后分析总结，全程直接去聆听用户投诉内容。有位肩负相关职责的工程师，在察觉到老年用户常常会出现不小心碰到广告的情况后，特意且用心地研发出了防止意外触碰的识别模型
数据团队，与产品经理，组成联合小组，每季度，深入广告主企业从事调研。某次，发现中小企业主尚欠素材制作能力，之后，团队在一个月之内推出上线了智能模板库功能，进而致使小企业广告转化成本降低百分之三十五 。
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