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如何在朋友圈刷出宝马广告-互联网推荐系统

2016-01-09架构师之路

近期发布了两篇推荐系统的文章:

从0开始做互联网推荐-以58转转为例(或回复【推荐】查看)

从0开始做垂直O2O个性化推荐-以58到家美甲为例(或回复【O2O】查看)

简单介绍了协同过滤推荐、分类预测推荐之外,今天重发一篇原来的旧文,简单介绍一下“基于内容的个性化推荐”。


互联网推荐系统-如何在自己朋友圈刷出宝马广告

2015年初,微信朋友圈首批广告上线:

1)宝马中国

2)vivo智能手机

3)可口可乐

这三则广告出现在每个人的朋友圈信息流里,但是每个用户只能看到其中一个。瞬间,全体微信用户被贴上了三个标签:宝马潜在用户, vivo潜在用户,可口可乐潜在用户。


楼主刷了半天,发现是个可口可乐广告,感觉瞬间就不好了。为了增强大伙的体验,本文将从推荐技术的角度分析,为什么不同的人会出不同的微信朋友圈广告,并给出一些TIPS以增加大伙出“宝马广告”,打上高富帅标签的概率。


一、推荐算法之内容推荐
内容推荐:content-based Recommendation
原理:抽取用户历史行为信息的共有属性,比较这些共有属性与广告属性的相似度,推送最相似的广告
步骤
1)收集用户历史行为
2)找到行为相关共有属性
3)计算共有属性与所有广告属性相似度(例如画像标签重合度)
4)推荐相似度最高的广告
举例
1)用户A在微信上发布过信息1:“年轻真好,真希望一辈子都是24岁”
访问过信息2:“厨师O2O,今天要体验一下”
评论过信息3:“我的闺蜜就是2”
2)微信系统分析出上述行为,很可能出自一个{二十来岁,女,潮人,厨房}
3)经过计算,这些特征与{白领,自拍}的vivo手机最匹配
4)推荐vivo手机广告给用户A
内容推荐是广告推荐算法中很常用的一种方法,效果较好,结果的可解释性较强,且所有的计算均可以来自于线下,而不用实时计算,技术实施难度适中。


二、如何能刷出宝马广告
通过上面的分析,如果想刷出宝马广告,必须和宝马广告的相似性最近,而宝马广告的特征集合是什么呢,妄自揣测一下,宝马广告可能有这样一些标签{有钱,豪车}。于是,我们的行为得往这上面靠(最好能和宝马有关):
1)发布带有豪车的微信消息,例如“英菲尼迪还是不适合我,是时候买辆宝马了”
2)多阅读和豪车相关的文章,例如“宝马系列车型介绍”
3)多订阅和豪车相关的公众号,例如“架构师之路”
4)多回复和豪车相关的微信消息,例如“兄弟,明天开我的宝马去接她吧”


除了将自己打上“宝马”的标签,还得打上“有钱”的标签,于是乎我们可以:
1)在自己的微信钱包里充个几百万,直白的告诉微信“我很有钱”
2)如果你和楼主一样只是个屌丝也没有关系,和你的朋友用微信钱包相互转账,转1万给你,转回来给我,如此反复,直到转账流水达到几百万,间接的告诉微信“我花钱流水很大”
3)使用QQ音乐的车载功能
4)修改自己的微信资料,将签名改为“最近想换一辆一千万级别的宝马,求朋友推荐”


三、结束语
推荐是个很复杂的过程,它和用户的性别、年龄、偏好、消费记录、LBS信息、甚至长相有关。打造用户的标签系统,收集数据建立算法模型,用算法为每位用户制定个性化和精确化的广告,是一个很难的技术问题。


另外,据说和好友分享“千元大红包”,就可以刷出宝马广告哟,试试看哈。

==【完】==

回【拍卖】互联网广告之拍卖理论

回【广告】一分钟读懂互联网广告竞价策略

回【kkkk】3分钟懂K-means聚类算法(附源码)

回【回归】3分钟懂线性回归预测算法(附源码)

回【宝马】如何在微信刷出宝马广告

回【红包】抢红包统计学(知道为啥自己越抢越穷了吧)

回【推荐】从0开始做互联网推荐

回【O2O】从0开始做垂直O2O个性化推荐


回大于10的整数,返回随机好文(猜猜怎么实现的)


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