以应用技术为主导构建数字化基础设施

胖鲸

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利欧数字的产品研发中心在整个集团的数字营销业务中，起到的作用和战略定位是怎样的，重点关注哪些自主研发的方向？

周崧弢（Tony Zhou）

利欧数字近几年在技术上的战略定位和主攻方向，是以应用技术为主导，聚焦互联网广告的不同应用场景，充分赋能业务端，起到推动业务规模化和提升效率的作用。在这个战略方向下，产品研发中心相当于整个集团数字化战略基础设施的建设者。同时，我们还会对行业中出现的新技术进行探索和技术储备。

具体来说，我们在数字资产的确权和转化（基于区块链、IPFS技术），以及自动化机器学习（基于AI人工智能、知识图谱）方向，已经形成相对清晰的技术演进路线。

“机器优化师”的进化：从每秒20次到每秒384次

胖鲸

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针对媒介流量业务，公司开发了面向包括巨量广告、巨量千川、快手和百度等不同平台的Trading Desk产品，各自的特色功能是什么？

周崧弢（Tony Zhou）

我们是从2019年左右开始布局Trading Desk产品。简单来说，就是通过与巨型媒体平台密切合作，实现自动化的广告投放管理和交易管理。

目前，利欧数字与字节巨量引擎、快手、腾讯广告、360、百度、OPPO、小米等多个头部媒体平台都建立了深度的合作关系，考虑到不同平台的特性以及不同业务部门的需求，我们的Trading Desk产品是分多个独立的产品线来运作。具体来说：

胖鲸

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Trading Desk产品具体是如何赋能子公司业务的？

周崧弢（Tony Zhou）

最直观的体现就是投放效率的优化和降低人力依赖。对于利欧万圣、微创时代这些流量业务规模庞大的子公司来说，如何更高频、更快速，切实提升人效是核心需求。过去手动优化模式的瓶颈显而易见：优化师岗位高级人才难求、即使是优质的优化师也存在经验难复制这类问题；投放过程中需要大量的盯盘人力，业务高峰期加班连轴转基本是常态。

如今，通过Trading Desk产品可以实现机器自动化操作和智能化托管，基于大量的机器学习和深度学习，投放中自动探寻合适的干预方案，包括优化出价、定向条件、素材等，同时优化的经验模型可以被有效沉淀，实现稳定的能力输出和持续的优化改善。

从具体的量化指标来看，去年双11开始我们首次在KA客户中试用，当时可以实现的优化操作频次大约为20TPS（每秒事务处理量），基本替代人工操作。到今年刚刚结束的618，峰值优化操作频次已经达到384 TPS，迭代的速度非常快，人类优化师加班的现象也大幅下降。可以说，人工优化和机器优化之间的交替发展已经进入到了一个全新的阶段。

除此之外，Trading Desk产品的应用对于创意内容和投放优化的协同也带来新的改变。过去通常是优化师完成阶段性数据分析总结后，媒介部门和创意部门再一起坐下来讨论后面的素材怎么改。现在系统可以24小时内实时生成报表，并且分析的颗粒度更细，如具体到视频素材关键帧中的场景、元素、人物、对白、编曲等，让创意人员可以第一时间查看用户真正感兴趣的是哪些元素，并在下一轮素材创作中进行强化。

特别是当创意人员不确定哪些元素更好时，可以横向将所有的元素排列组合，让系统自动化进行大规模的A/B test, 在投放前期快速探测哪种元素的组合更受欢迎、ROI更高。这样就将事后的沟通协作和素材优化前置，媒介部门和创意部门紧密整合在一起，形成的量化结果也可以应用于创编人员的KPI考核中。

未来，随着优化经验的逐步积累，机器可以用更短的时间实现更多有方向性的优化方案，同时随着计算成本的下降，整个投放优化系统有望达到每秒钟上万次的操作，将优化效率的提升推向极致，完全颠覆人类优化能力的极限。同时也意味着，可以在有限时间、有限预算的情况下，测试尽可能多的创意元素组合和优化策略，作用于提案阶段为广告主提供更丰富的选择和更优的解决方案。

基于业务视角布局集团数字化转型驱动长效增长

胖鲸

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除了面向客户和业务端的产品外，利欧数字针对集团内部也打造了一系列数字化线上办公工具，包括OA平台的深度定制、IPFS星际文件系统，这些工具的出发点是什么？

周崧弢（Tony Zhou）

总的来说，数字化线上办公工具的打造是为了快速响应大规模、精细化的数字化业务需求，从业务流程出发带动集团整体的数字化转型，进而起到反哺业务增长的作用，目前数字化进程已接近100%。

IPFS则是我们从2017年以来就一直在跟踪的新一代互联网技术，可以被看作替代HTTP的互联网协议，具有去中心化、存储唯一性、加密的特点，如今被归入区块链的范畴。一开始我们主要用于解决集团内员工之间数字化文件的传输、存储效率问题，目前公司40%左右的数字化资产都存储在IPFS上。

2019年以后我们又进一步升级了知识宝库、共享空间等功能，通过领先的知识图谱技术对于广告经营过程中沉淀的数字化资产进行结构化语义分析，搭建利欧数字的营销服务知识图谱。

站在未来看现在打好基础设施建设“下半场”

胖鲸

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刚才已经部分提及到AI人工智能、区块链在广告领域的应用，但从目前的行业现状来看，具体的应用效果仍在探索和发展阶段，利欧数字在这些方面的探索处于什么阶段？

周崧弢（Tony Zhou）

在我看来，因果推理能力的不足和算力成本是限制人工智能在广告领域规模化应用的两大主要因素。目前我们对于人工智能的探索，一方面在于通过深度学习、知识图谱等技术，对程序化广告中的素材优化和投放优化持续升级，迈入机器优化服务的新时代；另一方面应用于创意制作方向，帮助拥有大量商品的广告主在千人千面的广告投放中实现个性化、定制化创意文案的自动化流水线。2017年下半年起，利欧数字即与上海外国语大学合作开展了以自然语言处理的机器学习和深度学习算法的AI人工智能科研项目。2020年后，在全球开源的人工智能算法资源的支持下，利欧数字在互联网广告业务中对机器视觉识别、机器自然语言识别应用也取得了多项应用成果。

在区块链层面，我们认为在解决数字营销领域的数据合规使用、广告交易透明度提升、数据资产确权、广告效果的激励机制改革、广告交易诚信体系和广告市场监管等多个场景中都有发展空间，是下一代互联网的核心基础设施。目前，基于IPFS技术和ERC-998标准的新一代数字资产框架正在规划；基于分片技术和ERC-1155的高速数字资产交易模型也在验证中。利欧数字产品研发中心将一直参与到区块链技术在互联网广告业的应用落地。