WebEye联合创始人兼CMO杨哲：数据分析战略推动商

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2019 年 1 月 23 日，Redefine Marketing-2019 全球 AI 营销领袖峰会在以色列特拉维夫顺利举办，本次峰会由 DayDayUp 国际创新加速器牵头、联合 APUS Group、WebEye 、InMobi、赤子城等全球营销行业领袖共同举办，出海为此次活动的合作媒体。

峰会现场 200 位来自中国和以色列的营销行业领袖齐聚特拉维夫，共同见证AI营销全球化下的新态新诞生。

在此次峰会中 WebEye 、赤子城、Ads4each、APUS Group、InMobi、Bidalgo、Intango、Pearl Cohen、Tune、Similarweb、 Twiggle、 ironSource、 Anzu.io、 Geo软文推广的优势套餐Edge、 Edge226、 Display.io 等数十家行业先锋，对 AI 营销全球化的概念和趋势做出解读，探讨备受瞩目的移动营销发展趋势，解读激动人心的移动营销技术与方法，分享年度最值得剖析和借鉴的优秀移动营销案例，重新定义 AI 新营销。

InMobi 亚太非和大中华区 Marketing VP 王文祺

WebEye 联合创始人兼 CMO 杨哲，在峰会上发表了题为《引流软件脚本Data Analysis Strategies drive business growth》的主题演讲。主要内容如下：

WebEye 是一家“以数据驱动, 以技术驱动”的公司，总部设在南京, 超过 70% 的员工都是工程师，主要业务为 App 开发、用户获取及商业化变现。自 2015 年公司成立以来，通过使用大数据、AI、数据分析等相关的新技术，来促进效率的提升和公司业务的飞速增长。至今员工数量达到 210 人的规模, 在北京、南京、深圳分别设有办公点。

数据获取三大方向

数据是 WebEye 的业务基础，而我们主要通过三个业务方向来支撑数据的获取：

1. Google Reseller

2. 应用及游戏类产品开发

3. Taurus平台

WebEye 是 Google 移动产品前 10 位代理（reseller）之一, 通过 Google Cloud、Google Adx、Google Admob 等服务来建立与中国开发者的紧密关系。

Apps 是获取用户最直接的渠道，同时, 通过对用户行为的分析和理解, 能够更有效地制定新产品策略及更好的商业化变现方式。通过不断的努力, WebEye 现在已经开发了超过 100 款的不同类型的 App, 包括工具类、娱乐类、健康类及休闲游戏等。 

WebEye 的 Taurus 平台, 对上游支持 DSP，Offline API 等接入方式, 对下游对接了自有 in-app 流量及 SDK 流量。通过 Taurus, WebEye 将上游广告主/Agency 与流量对接, 并开发了反作弊系统、自动化广告投放、数据分析、业务预测等功能, 为 WebEye 自身的产品及合作伙伴提供包括用户获取及商业化变现在内的一整套方案（one-step solution）。

经过 3 年多时间的努力，WebEye 的流量每月能覆盖 12 亿的用户，平台每日处理超过 50 亿的广告请求，与超过 500 个流量方合作, 并与 200 个以上的广告主建立合作关系。

随着移动应用市场的不断变化，WebEye 也在面临着一些新的挑战：

1. 非自然用户（none-organic）的获取成本在上升。

2. Google 和 Facebook 的变现策略愈发变得严格，使提高用户 ARPU 值变得更加困难。

3. 同时, 应用及游戏市场的产品迭代要比以往任何时候都快，WebEye 面临的第三个挑战就是如何迅速地发现市场机会并快速反应。

将 AI 与大数据结合，发现问题并辅助决策

也正是这些挑战的出现，促使 WebEye 更加关注 AI 技术与大数据的结合，不断地思考如何通过更为有效的方式，使用先进技术来打通大数据、平台与产品之间的关联性, 探寻数据背后的问题和趋势，制定应对市场变化的策略和方法，提高数字营销各环节的执行效率，并使其成为驱动公司业务持续增长的核心。

WebEye 的系统每天都会记录海量的数据，这些数据来源于 WebEye 各个业务版块的多个服务，包括程序化交易平台相关的广告追踪数据、App 与游戏关键事件数据、第三方统计平台数据（attribution platform）、买量平台、变现平台相关数据，以及在这个环节中涉及到的所有运营操作相关的记录数据。

这些数据虽然相互间独立存在，却又密切关联。为此，WebEye 自主研发了 Taurus 大数据实时分析系统，实时采集业务链中各个环节的数据，并将数据连接起来，实现数据的统一治理和数据融通。

基于大数据系统，WebEye 利用人工智能技术，进行问题发现与辅助决策，为业务发展保驾护航。

首先，WebEye 会按照各个业务的特性定义标准的维度和度量（dimensions and measures），并基于原始数据进行实时/离线计算，生成对应的统计报表；其次通过关联处理，实现从原始数据到设备到用户的全过程，并通过用户连接每个业务版块的数据。在这个过程中，我们会借助AI技术，实现业务关键指标预测、程序化自动买量、行为分析、作弊检测以及异常点检测等功能。

Taurus 投放系统助力广告投放

尽管互联网数字营销相关技术已经非常发达，但是广告投放仍然是一个复杂、依赖人工并且容易出错的过程。

通常广告优化师（media buyer）需要花较长的时间准备素材、确定投放预算、测试方案、选择投放渠道并进行受众选择等。广告上线后，需要时刻关注相关的数据变化，作出相应的决策和调整，整个过程将花费大量的时间和精力。因此，每一位优化师所能同时处理的项目数量是有限的。

Taurus 的投放系统将使用自动化相关技术，用机器替代人工操作，妥善解决投放效率的问题。该系统通过 Gateway，使用 API 无缝接入买量、变现、与第三方统计平台、支持实时数据采集分析与 campaign 创建全过程。

在 Campaign manager 模块中，将预设的基础素材进行动态的组合，生成多套素材对应多个项目，并使用 Multi-armed bandit（run Multi-armed bandit test）对这些项目进行批量的测试。每一个广告项目在投放过程中产生的广告追踪数据、用户关键事件数据被实时地采集到数据系统，并被实时计算。系统会根据数据，评估获取用户的质量，并对未来该用户可能产生的收益进行预测，最终决定该广告下一步的投放计划（是加大预算，还是停止投放），并将结果反馈到 campaign manager 系统，实现实时调整。通常这个过程会持续几小时，或者几天。随着投放参数的调整，相关数据会不断变化，系统决策也会相应的作出调整。

从总体上来看，Taurus 投放系统将用户质量评估，分为三个阶段，前两个阶段是 fraud 检测，第三个阶段是用户价值评估。

fraud 检测会分为实时检测和离线检测两部分。实时的请求、点击、转化等数据采集后会被统一提交到机器学习引擎，进行分析，符合某种 fraud 特征的记录会被标记出来，给予评分来指明 fraud 的可能性，并将结果反馈到 campaign 管理模块，由该管理模块实时作出相应的控制处理。

离线 fraud 检测则会查看更长时间窗口的数据，结合请求、点击、转化以及应用内事件等信息，提供设备级别的 fraud 反馈结果。用户价值分析，则是和变现密切相关的一部分。根据用户安装当日使用产品的情况，系统能够预测未来数天内的 LTV（life time value），从而能够得知某一个广告带来的用户，需要多少天能够收支平衡，又需要多少天，能够实现盈利。随着留存用户持续使用该产品，预测数据也会相应地被更新，最终得出更准确的结果，从而辅助优化师决策下一步投放策略。

众所周知，产品开发、用户获取、用户持续增长以及商业化变现整个过程，涉及多个环节，时间跨度甚至超过 90 天。每时每刻，每一个环节都会产生的微小的变化。如果不能够及时发现和处理，都有可能对整个链路造成严重的影响。

为什么 CTR 下降了 20%？为什么广告请求突然增长？根本原因是什么？如果使用人工运营监控报表的办法，随着业务规模的不断扩大以及关键指标的增加，问题发现到问题解决，将必然是一个漫长的过程。

WebEye 利用人工智能技术，实现异常检测功能（Anomaly Detection），监控线上超过一万个基于时间序列的指标，每个指标的正常行为将以 partterns 形式记录下来，当问题发生时，系统能够在第一时间监测到异常，通过关联分析，快速定位与其相关联的指标，并汇总详细的报告，发送至相关的负责人，确保问题能够在第一时间被妥善解决。