# LINE Ads Platform 演進史，魔鬼藏在細節中

LINE Developer Day 2019 有一場 Session 讓自己一定要參加一下，LINE Ads platform revolution。

https://speakerdeck.com/line_devday2019/how-line-ads-platform-is-constantly-evolving

### Ads Platform

對於大部分的人來說，這可能是一個最熟悉的陌生人，對於電商平台以及眾多需要曝光的使用者來說， Ads 的來臨讓各位迎來曙光。

最直接的例子莫過於 Facebook 廣告投遞，簡單來說，

投標 -> 快曝光 (給錢) -> 轉換 -> 達到目標

但是，最重要的就是這個 `BUT` , 投標與曝光之間有許多事情需要進行。


數位廣告已經脫離一刊 100 元的年代許久（雖然許多公司還是用這樣的概念在做事情），但實際上的概念是，

投標 -> 達到標地 -> 投遞 ->  投遞總量 * 投標金額 / 目標轉換

當此數字出來時，才會是大家所期待看到 100 元 / Click (或者任何轉換) 的計算金額。

聰明的各位肯定有想到了，這樣最簡單的方式，其實並不是告訴大家要投標多少，而是從使用者希望的轉換的預期金額，來進行回推投標金額。

因此還是一樣的概念，投標數字越高，就可以越快達到標，簡單來說就是，

如果有 100 元達不到的事情，那就 200 元，如果再不行就 ...

### Ads Platform 驚奇之旅

對於廣告平台來說，有兩件事情，

1. 讓使用者願意投錢
2. 使用者投遞的錢，可以適當的放到正確位置，給正確的人

在所謂的 Realtime bidding 當中，最困難的部分莫過於， Realtime 的部分，以 LINE 的例子來說，如果台灣有 1900 萬的使用者，意味著如何在投遞的過程中做出 87% 相似，或盡量做到與實際狀況相同的推估，這要將 Data 在之前做大量的預先處理，以及對於版面的選擇做最優化處理，包含此群眾與版面之間互動關係推估等，會是

* UI
* API
* DATA / Rules
* AI / Preprocess

這幾個項目的結合，才可能可以做到很適當的配合與推估行為，讓使用者投遞金額時達到一定的信心程度，同時使用者在進行小量投遞的時候，也會參考 Ads Platform 的推估進行做實際數字比對，讓使用者進行交互比對，提高對於 Ads Platform 的信心程度。


### Auto biding

能夠達到上述部分之後，擁有夠多的實際投遞結果，加上實際的數據，以及使用者喜好程度，素材，群眾類型，轉換行為等資訊後，才有辦法逐步做出 auto biding.


看似很簡單的投遞行為，實際上在 LINE Ads Platform 也提出幾個機制。

* 即時監控機制（包含資料，投遞，使用者行為）
* 可測試環境與資料 （進行實際狀況離線及線上驗證，進行小且多型的驗證 A/B testing）
* 即時回饋機制（從投遞，到效益結果的表現）


而其中講者其實有輕描淡寫的講述了一部分，那就是在做 Prediction 的時候其實尤其困難，因為你不會知道使用者的投遞區間，假設 1week 的時間，其實你很難預測到 1week 後使用者行為會是怎麼轉變，會不會真的達到目標（轉換），並且這是要做整段時間的追蹤。

這段，雖然講述起來輕鬆，但實際過程實在煎熬，需要等待資料的累積，同時也需要同時修正預測模型和算法，需要不斷的與 AI 團隊溝通，同時又要背負著這個廣告平台怎麼這麼難用的煎熬 ... （掩面哭泣）。

相信也是在這段時間才有辦法做出 Reach and frequency buying simulator，讓整體預估可以趨近於實際狀況。

### 後記

你說廣告系統好玩嗎？

很好玩，而且越是了解廣告系統行為之後，你就會更清楚 LINE / Google / Facebook 為什麼這樣下廣告，更可以了解數位廣告生態的模式，從投遞平台到實際測試投遞廣告，到廣告實際投放過程就可以體會到，目前這個廣告系統是到哪一個階段。


[How LINE Ads Platform is Constantly Evolving](https://speakerdeck.com/line_devday2019/how-line-ads-platform-is-constantly-evolving) 一場很輕鬆 40 多分鐘的演講，可能對於大部分的聽眾來說會是無感的，也會覺得只是在描述一個平台的成長過程，與自己所知道的名詞相差無幾。

實際上談笑風生之餘，底下藏了多少血淚，還有多少工程，數據，算法的結合，加上被需求與供給方追殺的血淚累積出來的成果。

就像是上面最後一張圖一樣，數位廣告方式實際上還在成長中，我們都也是在持續探索這個數位世界，當我們用 lookalike 探索出數位人格之後，能做的事情更大了。

但也表示需要對於使用者的隱私需要有更多的負責，也意味著 Ads Platform 需要做出一定的 filter, 讓真正的廣告可以被刊出，讓假廣告與擾亂人群的惡意擴散資訊退散，盡到平台該負責的責任。

雖然很久沒有接觸數位廣告，但能夠再次聽到 LINE Ads Platform 開發史這樣的歷程，可以讓我們思考一下，也許下個 5 年，數位廣告會是什麼樣子，我們可以怎麼進行整個架構規劃，一想起來就覺得『興奮啊』