当在视频号上被主机厂商五菱的幽默视频逗得哈哈大笑，我对“人民的代步车”的品牌认知越来越清晰；在一次观看视频号直播的过程中，我进入了五菱的小程序店铺，并被引导着加了企业微信和我喜欢的车型群；在朋友圈刷到了五菱的试驾朋友圈广告，我一键唤起了企业微信客服进行了试驾预约，享受了一次方便、贴心的试驾服务。

不知不觉中，我已经在腾讯域内的不同触点跟五菱这个品牌产生了越来越紧密的联系，甚至有机会未来真正成为五菱的车主。像这样通过腾讯域内多种触点跟用户产生信任和联系，沉淀运营自己私域的企业，现在已经越来越多。而这样一套覆盖消费者全链条、全场景，实现和消费者深入沟通，并将触点转变成经营资源，沉淀企业数字资产的“方法论”，便是腾讯广告一直在讲的“全域经营”。

而在众多环节中，如何在全域经营中进一步提升从公域到私域的引流效果，甚至进一步从广告营销中直接促成转化，提升ROI，并进一步提升交易效率和确定性，也成为了企业高度关注的议题。这也意味着，广告投放链路上的每一个环节都需要被重塑与深挖，每一次投放都要实现“起量”“稳定性”与“成本”这三大效果指标的高效达成。

2022腾讯智慧营销峰会上，腾讯公司副总裁蒋杰从产品技术层面上分享了他对全域经营的思考。他认为，只有从技术底层进行革新升级，才能为不同行业、不同诉求的广告主提供全链路的营销服务，驱动效果指标的实现。

腾讯公司副总裁蒋杰于2022腾讯智慧营销峰会上发言

具体怎么落地？我们可以通过几个应用场景来进一步了解。

回到最开始五菱的例子。对像汽车这样的线上留咨、线下履约的广告主，线上看到广告的人和到店参观的人未必是同一拨，而不同地区门店的管理模式又各有差异。不仅交易转化链路长，后链路数据也稀疏分散，企业如果要做全域经营，会面临更多的难题。

以另一家新能源汽车品牌为例，为了帮助其串联公私域生意链路，腾讯广告围绕行业特性提供了诸多后链路产品，如意向表单、城市体量优选、门店智能分发，帮助其统一管理全域的后链路数据，打通全域经营的关键一步——全链路数字化。

同时，品牌希望广告投放能够帮它带来更多促成交易的客户，腾讯广告以“促成交易的核心指标”作为模型优化目标，结合广告主的后链路数据进行建模及优化，并以此持续反哺前端投放，为广告主带来更高效的投放转化结果。最终，帮助品牌实现1个月时间达成0基础快速起量，CTR持续提升至2.02%；起量率达78.22%，达成率达78.49%，稳定性（不超成本率）达79.8%，均高于行业均值。

而对于线上服务类广告主如游戏、网服，他们遇到的难题是，投放平台上能提供的“推广目标”，往往无法满足他们非常精细的投放诉求。以某个网服广告主为例，他们对出价的差异化甚至精细到了“通关3次”和“通关5次”。另一方面，每个行业、每个客户，甚至单个商品都有独特的流量规则与转化路径，以游戏行业为例，在超休闲游戏内，用户看完一次激励视频，就可以称之为完成转化；但对于中重度游戏而言，用户仅仅下载是达不到转化的要求的，必须是成功下载并且上手玩了之后，甚至有了一定程度的付费才能达成客户要求的ROI。

“这一类广告主的转化链路更深、更细，对目标人群的质量要求更高。而这就要求广告平台能对行业细分赛道的不同转化链路有比较深刻的了解和洞察。”蒋杰在接受钛媒体App的采访时如是表示。为此，腾讯广告选择与广告主共同定义用户关键行为并厘清生意目标，并为其深度定制优化模型，才能以广告主的最终目标为导向，在腾讯全域内充分探索人群。有了模型的助力，最终实现买量ROI提升20%，平均出价和eCPM提升50%。

同样是ROI问题，放在商品交易类广告主如润百颜，则是另外一种诉求——它们不仅希望能成功把商品卖出去，还得越快越好——也就是提高交易效率。过往，润百颜会在广告投放平台上通过圈选标签的形式，向它的目标受众投放广告。腾讯广告注意到，虽然润百颜的主要目标用户是20-40岁女性，但这并不意味着男性和40岁以上的女性不会购买它的产品。这已经满足不了润百颜快速找到目标客户，快速转化交易的需求。

对此，腾讯广告给到润百颜以及商品交易类客户的解法是，以全面商品化，系统解决人货匹配问题。首先，腾讯广告基于美妆行业知识图谱，搭建了标准的商品库体系。在此基础上，润百颜可以对自己的商品做全局视角管理，并对商品特征信息进行详细标注与充分表达，颗粒度甚至会细分到功效、价格、使用场景等。如此一来，系统便能够充分理解广告主到底卖的是怎样一款商品，并且把它推荐给会购买它的潜在受众——而不一定只是使用它的受众。

基于商品的丰富表达，润百颜借助腾讯广告电商行业投放平台，从“商品”的视角来管理自己的“货”，并围绕着商品本身创建广告投放，进行管理。广告只是载体，而广告上搭载的商品才是从广告到交易的关键。随着人货匹配效率的提升，润百颜的转化起量率提升了25.43%，空耗率降低了43.68%。从整体数据看，这个思路在其他商品交易类客户中也得到了验证。据钛媒体APP了解，提供了丰富信息的商品，大盘下单ROI均提升了5%。

从这几个典型的案例，我们可以看到腾讯广告在产品技术上深耕行业的决心。“从2021年开始，我们的重点就是行业化，对每个行业各自的转化链路要理解透，对每一个行业人群的特征都要洞察到位。“蒋杰表示。

在团队的组成上，钛媒体App也了解到，腾讯广告去年也依据行业以及转化链路的不同，成立了相应的行业服务团队，为客户提供定制化的技术和数据应用服务。不仅如此，当前腾讯广告已经将更多的行业知识和经验封装成产品，以行业化投放平台提供行业视角的个性化营销解决方案。比如刚刚在润百颜案例中提到的，便是今年8月份发布的、基于全面商品化的腾讯广告电商行业投放平台，从此类客户亟需提升交易效率的视角出发，帮助广告主从生意视角，以商品维度进行广告投放。

除了行业化演进，腾讯广告基于自身特性，从通用层面还注重两个维度的突破：一方面，从投放一体化层面，给予广告主更全局的生意视角。目前，腾讯广告投放平台（ad.qq.com）已经能够支持全流量、全场景、全模式投放，最大程度地降低了投放的使用门槛，提升了广告投放的效率。

另一方面，从全域经营的视角，腾讯通过营销云串联公私域，并结合七大平台产品，在腾讯获得实现全链路、一体化、智能化的数字营销服务，帮助品牌在腾讯全域中实现精细化运营，达成高效增长。

从产品技术层面，各家践行全域经营的大致思路都是打造全链路、全媒体、全数据、全渠道的体系。而腾讯广告则回归“起量”“成本”“稳定性”这三个最受广告主关心的效果提升指标，以始为终进行产品技术的升级。

而这一切，都离不开一系列底层技术的支持。

正如蒋杰在2022腾讯智慧营销峰会上所言，“凭借强大的底层技术，升级后的腾讯广告系统，为广告主提供全链路营销服务，并进一步驱动‘起量’‘成本’和‘稳定性’这三大效果指标的高效达成，最终助力生意增长。”腾讯广告要想真正实现全域经营，对广告系统及配套的模型算法及数据应用能力，都提出了更高的要求。

作为腾讯公司副总裁，蒋杰全面负责腾讯广告的平台产品技术业务，同时在TEG（技术工程事业群）管理多个部门，涉及数据平台、计费平台和机器学习平台。此外，蒋杰还在CSIG（云与智慧产业事业群）分管营销产品部，负责产研工作。这也为广告系统的升级以及如何为广告主提供更全面的商业服务，提供了更全局的视角。

腾讯广告系统

腾讯广告深知，一个强大的机器学习平台，是助力大模型顺利运转的关键。腾讯自研的太极机器学习平台便承载着这个功能。“‘太极’可支持10TB级模型训练、TB级模型推理和分钟级模型发布上线，具备超大规模在线推理服务，它将为腾讯广告系统提供强大的基建体系。”蒋杰介绍道。

基于太极机器学习平台，腾讯广告打造了两大千亿参数模型——“混元AI大模型”“广告大模型”。混元AI大模型能提升广告系统理解能力，提高用户体验以及广告转化效果；而广告大模型则是提升广告系统运算能力的关键，其单模型推理参数达千亿级别，浮点数计算量最高每秒超过10亿次，可有效提升数据运算的精度、维度与速度，在更短的时间进行更高效的广告推荐。而模型背后的理解和运算能力，也已经以产品和工具的形式在投放平台提供给广告主和优化师，提升日常投放效率。

相对于之前的十亿维、百亿维模型，千亿维模型对于广告业务会产生哪些有利影响？蒋杰对钛媒体App表示，更高维的模型能够极大改善广告的实时归因能力，也由于模型训练所依托的数据维度足够全面，在进行人群定向、效果预估的判断时，也能够更加准确和高效。另外，大模型的另外一个好处是具备普适性，其训练出来的模型可以作为通用模型的底座，赋能不同领域的广告业务，并根据业务情况不断迭代。

随着全域经营的深化，互联网广告平台将沿着什么样的路径持续提升交易效率和确定性？对于这个问题，腾讯广告给出了产品技术层面上的一些思考和探索。我们也有理由相信，随着系统的持续迭代，腾讯广告将带来更多智能化实践，助力广告主在全域生态中乘风破浪。

（本文首发钛媒体APP 作者 | 秦聪慧）