摘要

广告匹配是指根据用户的需求、兴趣和行为，向用户展示最合适的广告的过程。广告匹配的目的是提高广告的点击率、转化率和收益，同时提升用户的体验和满意度。本文介绍了常见的四种广告匹配策略，分别是关键词匹配、意图匹配、上下文匹配和行为匹配，并分析了它们的优缺点和适用场景。本文还探讨了人工智能大模型在广告匹配中的作用，如何帮助产品经理和运营人员优化广告匹配效果和效率。

广告匹配是数字化营销的核心环节，直接影响着广告主和用户的双赢。随着互联网的发展，用户的需求和行为日趋多样化和复杂化，广告匹配的难度和竞争也越来越大。如何在海量的广告和用户中，精准地找到最佳的匹配，是产品经理和运营人员面临的重要问题。幸运的是，人工智能的进步为广告匹配提供了新的可能和解决方案。近年来，人工智能大模型，如GPT-3、BERT等，以其强大的自然语言处理能力，为广告匹配带来了新的突破和创新。本文将从产品经理的视角，介绍常见的广告匹配策略，以及人工智能大模型在广告匹配中的应用和价值。

关键词匹配

关键词匹配是最常见和最基本的一种广告匹配策略，它是指根据用户输入的搜索词或者浏览的网页内容，匹配相关的广告的过程。例如，当用户在百度搜索“手机”时，百度会根据用户的搜索词，从广告库中选择与“手机”相关的广告进行展示，如以下流程所示：

图表 1百度搜索手机的流程

关键词匹配的原理是利用自然语言处理技术，提取用户的关键词，然后与广告的关键词进行匹配，选择最相关的广告进行展示。关键词匹配的核心问题是如何定义和计算关键词之间的相关性，一般有以下几种方法：

1. 精确匹配：精确匹配是指用户的关键词和广告的关键词完全一致，或者非常接近的情况。例如，当用户搜索“苹果手机”时，只有包含“苹果手机”这个词的广告才会被展示。精确匹配的优点是匹配的精度很高，能够准确地满足用户的需求。精确匹配的缺点是匹配的范围很小，可能会错过一些相关但不完全一致的广告，导致广告的覆盖率和曝光率降低。
2. 短语匹配：短语匹配是指用户的关键词和广告的关键词包含相同或者相似的短语的情况。例如，当用户搜索“苹果手机”时，除了包含“苹果手机”这个词的广告外，还有包含“苹果”、“手机”、“苹果产品”等短语的广告会被展示。短语匹配的优点是匹配的范围较大，能够增加广告的多样性和丰富性。短语匹配的缺点是匹配的精度较低，可能会出现一些不太相关或者不太合适的广告，影响广告的质量和效果。
3. 宽泛匹配：宽泛匹配是指用户的关键词和广告的关键词有一定的语义关联或者逻辑关系的情况。例如，当用户搜索“苹果手机”时，除了包含“苹果手机”这个词或者相关短语的广告外，还有包含“华为手机”、“三星手机”、“手机配件”等词或者短语的广告会被展示。宽泛匹配的优点是匹配的范围最大，能够最大程度地提高广告的曝光率和点击率。宽泛匹配的缺点是匹配的精度最低，可能会出现一些完全不相关或者不合理的广告，降低广告的转化率和收益，同时损害用户的体验和信任。

关键词匹配的优点是简单直接，能够快速响应用户的需求，提高广告的点击率。关键词匹配的缺点是容易受到关键词的歧义、同义和变化的影响，导致匹配的精度和效果下降。关键词匹配适用于搜索引擎、电商平台等场景，例如百度、淘宝等。

延伸阅读：10.3.1 关键词匹配：利用人工智能大模型优化广告展示

意图匹配

意图匹配是一种更高级和更智能的广告匹配策略，它是指根据用户的潜在需求、兴趣和偏好，匹配最符合用户意图的广告的过程。例如，当用户在聊天软件上和朋友聊天时，聊天软件会根据用户的聊天内容，分析用户的意图，然后向用户推荐与用户意图相关的广告，如下图所示：

图表 2聊天软件推荐广告的例子

意图匹配的原理是利用自然语言理解技术，分析用户的语义和情感，然后与广告的意图进行匹配，选择最贴合用户意图的广告进行展示。意图匹配的核心问题是如何识别和理解用户的意图，一般有以下几种方法：

1. 查询意图识别：查询意图识别是指根据用户输入的查询词，判断用户的查询意图的方法。例如，当用户输入“北京天气”时，可以判断用户的查询意图是想要知道北京的天气情况。查询意图识别的优点是能够直接获取用户的明确需求，提供相关的广告。查询意图识别的缺点是不能够捕捉用户的隐含需求，例如用户输入“北京天气”时，可能还有其他的需求，如旅游、交通、酒店等。
2. 话题意图识别：话题意图识别是指根据用户浏览或者阅读的内容，判断用户的话题意图的方法。例如，当用户浏览或者阅读一篇关于美食的文章时，可以判断用户的话题意图是对美食感兴趣。话题意图识别的优点是能够根据用户的兴趣，提供相关的广告。话题意图识别的缺点是不能够准确地反映用户的当前需求，例如用户浏览或者阅读一篇关于美食的文章时，可能只是出于好奇或者闲暇，并不一定想要购买或者品尝美食。
3. 情感意图识别：情感意图识别是指根据用户的情感状态，判断用户的情感意图的方法。例如，当用户在社交媒体上发表一条关于心情不好的动态时，可以判断用户的情感意图是需要安慰或者开心。情感意图识别的优点是能够根据用户的情感，提供相关的广告。情感意图识别的缺点是不能够充分地考虑用户的理性需求，例如用户在社交媒体上发表一条关于心情不好的动态时，可能还有其他的需求，如解决问题、寻求帮助等。

意图匹配的优点是能够深入挖掘用户的真实需求，提高广告的转化率和收益。意图匹配的缺点是难以准确识别用户的意图，需要大量的数据和算法的支持。意图匹配适用于社交媒体、内容平台等场景，例如微信、今日头条等。

延伸阅读：10.3.2 从搜索到满足：优化广告投放的意图匹配策略

上下文匹配

上下文匹配是一种更灵活和更智能的广告匹配策略，它是指根据用户所处的环境、场景和状态，匹配最适合用户当前上下文的广告的过程。例如，当用户在高德地图上查询某个地点的路线时，高德地图会根据用户的当前位置、目的地、出行方式、时间等上下文信息，生成与用户当前上下文相关的广告文案，然后与广告的内容进行匹配，选择最适应用户当前上下文的广告进行展示，如下图所示：

图表 3高德地图推荐广告的例子

上下文匹配的原理是利用自然语言生成技术，生成与用户当前上下文相关的广告文案，然后与广告的内容进行匹配，选择最适应用户当前上下文的广告进行展示。上下文匹配的核心问题是如何生成和匹配上下文相关的广告文案，一般有以下几种方法：

1. 模板生成：模板生成是指根据预先定义的广告文案模板，填充用户的上下文信息，生成广告文案的方法。例如，一个广告文案模板可以是“从{当前位置}到{目的地}，{出行方式}最快，{广告内容}最优惠”。模板生成的优点是能够快速地生成广告文案，保证广告文案的一致性和规范性。模板生成的缺点是缺乏创新性和个性化，可能会导致广告文案的单调和雷同。
2. 生成式对抗网络：生成式对抗网络是指利用两个相互竞争的神经网络，一个负责生成广告文案，一个负责判断广告文案的真实性，通过不断地学习和优化，生成广告文案的方法。例如，一个生成器网络可以根据用户的上下文信息，生成一个广告文案，如“从北京到上海，飞机最快，携程机票最便宜”。一个判别器网络可以根据广告文案的真实性，给出一个评分，如“0.8”。生成式对抗网络的优点是能够生成新颖和多样的广告文案，提高广告文案的吸引力和可信度。生成式对抗网络的缺点是需要大量的数据和计算资源，难以控制和调试。
3. 变分自编码器：变分自编码器是指利用一个编码器网络和一个解码器网络，将用户的上下文信息编码成一个隐变量，然后根据隐变量生成广告文案的方法。例如，一个编码器网络可以根据用户的上下文信息，编码成一个隐变量，如“[0.3, -0.5, 0.7]”。一个解码器网络可以根据隐变量，生成一个广告文案，如“从北京到上海，火车最舒适，12306订票最方便”。变分自编码器的优点是能够生成灵活和多变的广告文案，提高广告文案的适应性和灵活性。变分自编码器的缺点是可能会生成不合理或者不相关的广告文案，降低广告文案的质量和效果。

上下文匹配的优点是能够增加广告的时效性和针对性，提升用户的体验和满意度。上下文匹配的缺点是需要实时获取和处理用户的上下文信息，消耗较多的资源和时间。上下文匹配适用于导航、地图、旅游等场景，例如高德地图、携程等。

延伸阅读：10.3.3 人工智能大模型的魔力：让上下文匹配更精准、更高效、更个性化

行为匹配

行为匹配是一种最先进和最智能的广告匹配策略，它是指根据用户的历史和实时的行为数据，匹配最符合用户行为模式的广告的过程。例如，当用户在爱奇艺上观看一部电视剧时，爱奇艺会根据用户的观看历史、喜好、评分、评论等行为数据，匹配最符合用户行为模式的广告，如下图所示：

图表 4爱奇艺推荐广告的例子

行为匹配的原理是利用机器学习和深度学习技术，建立用户的行为模型，然后与广告的行为模型进行匹配，选择最匹配用户行为模式的广告进行展示。行为匹配的核心问题是如何收集、分析和利用用户的行为数据，一般有以下几种方法：

1. 协同过滤：协同过滤是指根据用户和广告之间的相似度，推荐最可能感兴趣的广告的方法。例如，当用户A和用户B都喜欢广告X和广告Y时，可以认为用户A和用户B有相似的行为模式，那么当用户A喜欢广告Z时，可以推荐广告Z给用户B。协同过滤的优点是能够利用用户的群体智慧，提高广告的推荐效果。协同过滤的缺点是需要大量的用户和广告的交互数据，容易受到数据稀疏和冷启动的影响。
2. 关联规则：关联规则是指根据用户的行为序列，挖掘用户的行为规律，推荐最符合用户行为规律的广告的方法。例如，当用户先后观看了广告X、广告Y和广告Z时，可以认为用户有一定的行为规律，那么当用户观看了广告X和广告Y时，可以推荐广告Z给用户。关联规则的优点是能够发现用户的潜在需求，提高广告的转化率。关联规则的缺点是需要大量的用户的行为序列数据，容易受到数据噪声和异常值的影响。
3. 深度学习：深度学习是指利用多层的神经网络，学习用户的高维和非线性的行为特征，推荐最符合用户行为特征的广告的方法。例如，当用户有多种不同的行为数据，如观看、收藏、分享、点赞等时，可以利用深度学习的技术，如卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等，提取用户的行为特征，然后与广告的特征进行匹配，选择最匹配用户行为特征的广告进行展示。深度学习的优点是能够处理复杂和多样的行为数据，提高广告的个性化和智能化。深度学习的缺点是需要大量的计算资源和时间，难以解释和理解。

行为匹配的优点是能够充分利用用户的行为数据，提高广告的个性化和智能化。行为匹配的缺点是需要收集和分析大量的用户行为数据，涉及用户的隐私和安全问题。行为匹配适用于视频、音乐、游戏等场景，例如爱奇艺、网易云音乐、王者荣耀等。

延伸阅读：10.3.4 如何用人工智能大模型打造高效的行为匹配广告

结语

本文从产品经理的视角，介绍了常见的四种广告匹配策略，分别是关键词匹配、意图匹配、上下文匹配和行为匹配，并分析了它们的优缺点和适用场景。本文还探讨了人工智能大模型在广告匹配中的作用，如何帮助产品经理和运营人员优化广告匹配效果和效率。本文只是对广告匹配策略和人工智能大模型的简单介绍，如果你想要更深入地学习更详细的内容和视频课程，请关注我的个人号“产品经理独孤虾”（全网同号），在我的专栏《智能营销—大模型如何为产品与运营经理赋能》中，你将找到更多的干货和实战。感谢你的阅读，期待你的关注和反馈。

《智能营销——大模型如何为运营与产品经理赋能》(方兵)【摘要 书评 试读】- 京东图书