淘宝直播流量与供给端到端联动探索.pdf

1、输入标题 Title 2023 DataFun2023 DataFunSummitSummit淘宝直播流量与淘宝直播流量与共给端到端联动共给端到端联动探索探索演讲人：淘宝直播算法 李伟民输入标题 Title 目录目录淘宝直播体系化调控能力演进实时动态多元价值路径人群建模流量调控与共给端到端联动C Contentsontents输入标题 Title 01 01 淘宝直播体系化调控能力演进淘宝直播体系化调控能力演进输入标题 Title 淘宝直播体系化调控能力演进调控诉求问题拆解调控诉求问题拆解 直播区别与商品、图文、短视频 围绕直播主播生态与主播成长大目标，通过构建统一化的流量管理平台能力，协调众

2、多差异化的调控诉求，缓解直播流量控制的确定性业务诉求与跨域各分发场景在流量调控上的协同困难。支持主播、货品、用户等多维度的调控需求，建立更加实时化，精细化，业务多维度可控的体系化调控能力，服务直播生态健康与流量规划可控。输入标题 Title 淘宝直播体系化调控能力演进输入标题 Title 淘宝直播体系化调控能力演进直播营销直播营销&流控：流控：围绕直播主播生态与主播成长大目标，通过淘宝直播中人货场匹配建模，提供业务可控途径，扶持激励主播成长，促进生态平衡繁荣，增强直播流量确定性。用户侧主播侧货品侧推荐算法流控算法营销算法 构建直播流量调控机制体系，协调众多差异化的调控诉求，流量控制的确定性业务

3、诉求与各分发场景在流量调控上的协同困难 人货场动态匹配精准调控，兼顾调控的完成率与平稳性，持续提升调控流量的效率价值，激励流量是否多元ROI属性可定制 全链路营销供给联动调控分发，提供业务多维度抓手的同时，端到端流量确定性可控输入标题 Title 02 02 实时动态多元价值路径人群建模实时动态多元价值路径人群建模输入标题 Title 实时动态多元价值路径人群建模推荐：重视给特定用户推荐更加契合的候选主播列表调控：重视调控目标主播推荐更加契合的候选用户列表将主播调控人群圈选问题转化为给主播实时推荐直播在线用户问题，引入面向主播侧的算法实时个性化推荐能力 对于激励流量调控而言，各差异化类型的调控

4、计划本质均是在已有推荐系统的基础上，调控算法通过干预公域推荐流量的分发来给到主播额外的推荐流量。在面向B端视角的情况下，从另一个视角去诠释推荐和调控的差异性：输入标题 Title 实时动态多元价值路径人群建模直播调控人群方案迭代历程直播调控人群方案迭代历程 离线调控人群很难在效率和完成率之间做到较好的平衡，且调控过程平稳性有待加强 离线调控人群圈选，难以做到“千主播千人群”以及根据主播和用户的实时行为动态调整人群 如何去强化明确激励流量的ROI属性：时长、转粉、转化、用户拉新等，而不仅仅是pv完成率传统调控人群圈选存在的问题传统调控人群圈选存在的问题输入标题 Title 实时动态多元价值路径人

5、群建模 整体方案整体方案设计设计 调控人群推荐模型调控人群推荐模型 直播用户规模群体与调控模型精准性诉求矛盾，兼顾主播人群泛化性能 直播间实时用户在线用户底池直播间实时用户在线用户底池 直播的业务特性，推荐最大底池，用户精准在线 人群聚类算法建模人群聚类算法建模 控制推荐给主播的用户集合颗粒度从单个用户到相似子用户群体自由缩放可控 个性化人群规模预估个性化人群规模预估 离线曝光率预估，实时误差修正 主播调控人群线上推荐主播调控人群线上推荐 基于人群的曝光过滤，子人群失效时间预估输入标题 Title 实时动态多元价值路径人群建模 人群聚类人群聚类将用户embedding聚类得到子类，join 直

6、播间实时用户形成候选底池将用户推荐转化为给主播推荐每个动态变化的cluster 个性化人群规模预估个性化人群规模预估人群量级和主播其曝光率和调控量级都有关系结合历史数据离线预估曝光率不同于商品，直播是实时流，其每场以及在一场讲不同品的时候曝光率差异较大，因此线上结合误差实时调整人群量级 线上推荐线上推荐子人群作为推荐粒度，召回时进行曝光过滤子人群失效时间预估，当cluster失效的时候，可以重新写入，维护主播的整个人群稳定在设定的量级 调控链路调控链路为支持不同业务调控逻辑，封装成独立的场景服务，各场景接入输入标题 Title 实时动态多元价值路径人群建