LookAlike在电商平台意味着啥?
1. Lookalike 技术的内涵
Lookalike,也就是相似人群扩展,其本质是依托于种子用户,借助特定的算法评估模型,进而探寻到更多具有潜在关联特性的相似人群的一项技术。需要明确的是,lookalike 并非单一的某种特定算法,而是对一类方法的总体称谓,这类方法会综合运用诸如协同过滤、node2vec 等多样技术,以此达成用户拓展的目标。
2. 算法原理的解析
针对特征与模型算法而言,不同的广告技术公司存在着各自的区别。特征主要取决于其 DMP 所具备的数据类型,主要有如下三种方式:其一,通过用户画像来实现人群扩散,即为种子用户打上标签,依据相同标签来寻觅目标人群;其二,利用分类模型进行人群扩散,将种子用户设定为正样本,候选对象作为负样本,构建分类模型并运用该模型对所有候选对象实施筛选;其三,借助社交网络进行人群扩散,利用种子用户的好友关系,把其标签传递至社区中的好友,进而达成人群扩散的效果。在此以分类模型作为示例,人群拓展的过程具体如下:进行数据提交。广告主需要向 DMP 提交一系列的客群范围,通常是以设备码、电话号码等形式呈现,我们将其称作种子用户。展开建模工作。种子用户与 DMP 平台所拥有的用户数据进行匹配,排除掉非 DMP 用户,把剩余的种子用户当作机器学习的正样本。负样本会从平台的非种子用户中进行选取,将其转化为一个二分类的模型,由正负样本共同构成学习的样本,对模型进行训练。最后,输出拓展用户。依照广告主对目标用户量级的需求,按照模型机制输出相应数据。根据扩散量级的需要,量级越小,所包含的用户群体相似程度就越接近。广告主可以运用拓展后的用户数据包来进行广告投放。
3. Lookalike 技术的重要性与应用前景
Lookalike 技术在当今的数字营销领域中具有至关重要的地位。它能够帮助企业更精准地定位潜在客户,提高营销效果和投资回报率。通过对相似人群的挖掘和拓展,企业可以在不增加过多成本的情况下,扩大市场覆盖范围,提升品牌知名度和影响力。在未来,随着大数据和人工智能技术的不断发展和进步,Lookalike 技术也将不断完善和优化,其应用场景将更加广泛,不仅局限于广告投放,还可能延伸至市场调研、客户关系管理等多个领域,为企业的发展带来更多的机遇和挑战。
4. 对 Lookalike 技术的思考与展望
虽然 Lookalike 技术具有诸多优势,但也并非完美无缺。在实际应用中,可能会面临数据隐私保护、算法准确性等问题。因此,在推广和应用 Lookalike 技术的同时,我们也需要关注相关的法律法规和道德准则,确保技术的合理使用。同时,不断探索和研究新的算法和技术,提高 Lookalike 技术的准确性和可靠性,以更好地服务于企业和社会。我们还应该加强对用户行为和需求的研究,以便更精准地定义相似人群,提高拓展效果。Lookalike 技术作为一种创新的营销手段,具有巨大的发展潜力和广阔的应用前景,值得我们深入研究和探索。











