如題，最近谷歌培訓(xùn)上有提到預(yù)測付費(fèi)事件的技術(shù)，意味著廣告平臺走入PLTV階段也成為現(xiàn)實(shí)可行的了，和朋友聊到這個和事件優(yōu)化的區(qū)別，請注意以下是個人的理解和思考，不代表官方技術(shù)介紹，不保證想法完全無誤。

我們先我們先捋一捋基礎(chǔ)知識，關(guān)于1.0，2.0和2.5在優(yōu)化邏輯上的區(qū)別。

1.0希望實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)是安裝，在設(shè)置好合理的安裝事件后，安裝事件將會作為唯一事件目標(biāo)進(jìn)行出價和學(xué)習(xí)，競價系統(tǒng)在這種狀態(tài)下對于廣告主出價的目標(biāo)是單一的且不需要參考產(chǎn)品內(nèi)安裝行為以外任何因素的。

而2.0的出價目標(biāo)雖然是安裝，但是會讓你選擇獲取到更多的事件信號，獲取到的事件信號用來輔助篩選安裝目標(biāo)，多了一步對安裝用戶發(fā)生某事件的概率分析，對于更加可能實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的安裝用戶會優(yōu)先進(jìn)行展示。

2.5優(yōu)化的是付費(fèi)事件不是安裝，純安裝的廣告會對安裝事件進(jìn)行算法分析，2.5的出價和優(yōu)化都是事件。這時候廣告的學(xué)習(xí)系統(tǒng)脫離了廣告主對純安裝的要求，會直接對事件層級進(jìn)行算法分析（例如回歸算法，概率算法等處理）?；A(chǔ)競價也會隨著事件學(xué)習(xí)難度和不同事件的轉(zhuǎn)化頻率發(fā)生變化。這里就會有我們經(jīng)常遇到的安裝目標(biāo)廣告階段沒有遇到的一個常見問題即系列學(xué)習(xí)不成功的情況，并不是說谷歌隨機(jī)讓它學(xué)習(xí)不成功的，而是每個產(chǎn)品的內(nèi)部轉(zhuǎn)化效率不同，大多數(shù)情況下是這個事件學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)門檻和不同事件的轉(zhuǎn)化頻率的問題導(dǎo)致的。

如果只是要安裝，谷歌對用戶的學(xué)習(xí)要求是首次打開就可以，不需要對應(yīng)用內(nèi)事件進(jìn)行過多處理，但變?yōu)榱耸录繕?biāo)以后，產(chǎn)品內(nèi)事件的種類和頻率會影響事件觸發(fā)的次數(shù)；通常一個系列的學(xué)習(xí)，都是給的事件信號越多越容易學(xué)習(xí)成功，當(dāng)事件難度過大或者發(fā)生次數(shù)太少，回傳的信號本來就不多，事件學(xué)習(xí)自然無法成功。理解了這種類型的優(yōu)化本質(zhì)，再對2.5系列進(jìn)行細(xì)節(jié)分析處理能有效避免學(xué)習(xí)失敗。

不恰當(dāng)?shù)睦泳褪牵?.0是兩個人一對一的相親面談，看中就能在一起；2.0是帶了一個小參謀去相親，參謀會給你意見會偷偷給你發(fā)信號，但是你兩能不能行還看兩人自己；2.5就相當(dāng)于爸媽帶著子女去相親，爸媽幫忙選的人，你看中了還需要爸媽也同樣看得順眼，這是硬性要求，看不順眼也會影響后續(xù)的家庭相處，如果有個難搞定的父母，有成果的概率自然會比親和的父母要低一些。

扯遠(yuǎn)了，話題拎回來，總之，2.5和1.0的最明顯的區(qū)別則是谷歌系統(tǒng)在競價和學(xué)習(xí)時的目標(biāo)是安裝事件還是比安裝更深的應(yīng)用內(nèi)事件。而2.0更像是介于2.5和1.0之間進(jìn)階事件學(xué)習(xí)的初期版本，競價目標(biāo)和學(xué)習(xí)上會有一點(diǎn)點(diǎn)的不同，當(dāng)然并不是說2.0沒有用處，對于有些類型產(chǎn)品還是非常適合的，這里就不多做展開。

以上都是舊知識，也是廣告從安裝優(yōu)化轉(zhuǎn)到應(yīng)用內(nèi)事件優(yōu)化的系統(tǒng)學(xué)習(xí)邏輯轉(zhuǎn)變，如今到預(yù)測生命周期（PLTV）預(yù)測事件環(huán)節(jié)，我的理解是，上面的相親故事中除了父母看對眼之外還直接帶了一個非常厲害的算命先生，通過相親面談告訴你如果和這個人在一起是否會幸福有結(jié)果，結(jié)果好的就更容易在一起。

預(yù)測事件模型的算法邏輯是運(yùn)用GA4F的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練付費(fèi)用戶模型，除了對安裝和事件進(jìn)行學(xué)習(xí)處理，還會對產(chǎn)品內(nèi)未來發(fā)生這個事件的概率進(jìn)行預(yù)測競價。在競價中是否對用戶行為具有預(yù)測性這一點(diǎn)也是區(qū)別于事件優(yōu)化的地方。

具體的預(yù)測方法推測是利用收集到的付費(fèi)事件和付費(fèi)金額去預(yù)測之后的可能帶來的價值，比如說拿到前面幾天的用戶付費(fèi)數(shù)據(jù)，去預(yù)測之后的ROAS 7（官方目前有講是預(yù)測到7，后面可能會更久也說不定），并對用戶所對應(yīng)的生命周期價值進(jìn)行分層，對于和預(yù)測數(shù)據(jù)中比較高價值的那批用戶進(jìn)行優(yōu)先展示和數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)。

我覺得PLTV和3.0都是直接做付費(fèi)優(yōu)化，PLTV這個產(chǎn)品功能的區(qū)別在于預(yù)測性：3.0對用戶的付費(fèi)事件進(jìn)行了概率和模擬分析，從而影響到競價，而PLTV不僅僅是對受眾和事件的分析，還會結(jié)合應(yīng)用內(nèi)用戶行為對未來幾天的付費(fèi)也進(jìn)行了模型訓(xùn)練和算法分析。預(yù)測事件可以同時運(yùn)用在2.5和3.0的優(yōu)化上。

目前個人嘗試只是接通了數(shù)據(jù)和創(chuàng)建并對接成功預(yù)測事件，具體作用到Campaign的效果還在學(xué)習(xí)和觀察中，歡迎更多的小伙伴嘗試并討論。

現(xiàn)在大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)預(yù)測這類技術(shù)已經(jīng)有相對成熟的工具或者算法，而谷歌能將這一算法用于廣告學(xué)習(xí)上，從我這個沒有接觸過技術(shù)專業(yè)的人來講，感覺已經(jīng)是一個不小的突破和創(chuàng)新了，這也是我個人比較喜歡研究谷歌投放的原因，至少從廣告層面來說，能一直看到新的東西新的技術(shù)，能更好的對自己的廣告數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)，而且受眾看到的廣告精準(zhǔn)度更高，用戶的感受也會更好，是一個創(chuàng)造雙贏局面的互聯(lián)網(wǎng)廣告發(fā)展方向。

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