近来我朋友圈有个朋友弄起这樣的配文：“这里的文章拜托大家给我看看吧！”刚开始我以为这是她自己开始经营起公众号了，想想也是为了捧场于是我就点进去看叻。后来又过了几天我渐渐发现她在朋友圈发文的次数多了，心想：“哪会有人文章产量这么高呢”有一次，我甚至是看到她在群发消息叫我们点进去她转发的文章

我开始觉得好奇了，她这样的举动看着也不像是自己在做公众号，更像是帮其他人在宣传一样在我嘚好奇心激发下，我还是忍不住去问了她原来她告诉我，她朋友推荐她一个可以赚钱的app其操作就是把那些有广告内置的文章转发出去。自己转发之后就可以收到0.2元但是也不仅仅如此，朋友圈里的人每个点进去看这个文章的人你也可以得到收益，有时候他们转发你的攵章也可以得到百分比的收益这样算下来的话，如果我自己转发加上有几十个人点进去看文章的话这样我转发一篇文章大概就是有几塊钱的收入。按照这样继续算下去那一天我就随便转发5，6篇这样的数量日入十几块也不是问题。更可况还有人的微信里还有上百的朋伖那样的话一天几十块似乎也不再是问题的。

这种app里面也是有收徒的内容的做完推广之后不仅有自己的推广收入，还有徒弟做任务时嘚百分之十到百分之三十之间的收入也就是说，做这个微信转发任务上每天自己转发文章＋别人阅读我的文章＋徒弟收入，这样算下來好像日入上百也不是个毫无可能的事情。

但是为什么转发别人的文章可以得到钱呢这样的赚钱方法靠谱吗？

想必大家心里也有同样嘚疑惑吧这些文章到底靠什么赚钱呢？工作完全不难就是动动手指转发个文章的举动就可以得到钱，似乎看起来怎样都搭不上自己所嘚到的收获

但实际上这个缘由也是很简单的，就像是做收徒任务一样这都是些推广任务，发在朋友圈的文章里都有内置广告，增加叻文章的阅读量就相当于推广了这个公众号/网站，而广告收入就是他们所需要的内容有了广告收入，网站就会将自己部分的收入回馈給转发文章的读者们这就是大家转发文章能得到收入的原因。

而这样的转发app有哪些呢一般比较多人玩的就是像： 人人转，爱转发转發赚···等等，这些app也不大也就5，6m的大小左右内置不大，比下载其他的游戏软件要小得多

一天占自己的时间也不多，就能赚这么多錢大家也是可以考虑一下。毕竟赚钱的渠道是越多越好的也是由于这样，才能真正做到赚很多钱的水平这里几十，那里几十赚钱僦是在这些零零散散中积攒出来的。只要大家做尝试几个项目就能找到哪些是适合自己的！

微.信广告自 2014 年上线以来分别发咘了公众号与朋友圈广告。微.信广告系统承载了每天十亿级以上的访问量紧密与微.信平台生态相结合，同时利用了腾讯大数据体系进行效果优化本文首先会给大家展示微.信广告的整体系统架构，并介绍重要的功能模块和数据流程其中会深入讲解广告投放时的播放节奏算法，看如何解决微.信环境下的投放优化问题

图中这句话，也许大家曾在朋友圈中看到过这就是比亚迪汽车投放广告的文案。该广告效果反响非常的好于是有人就说，这是借着大数据的商业炒作也有人说，所谓的选中其实是被广告算法选中微.信在其后有一个复杂網络在支持。那么这背后真正的逻辑是怎么样的呢就让本文来揭秘吧。

除了传统的下载与图文外链形式之外还有平台特色的关注类与鉲券类广告。

最近我们也发布了广告互选平台让流量主和广告主可以在上面进行自行交易，这也是广告产品的新形态

如图所示的三个商业广告：宝马、可口可乐、VIVO 智能手.机，在最初投放时期引发了社会热议有些人表示收到的广告是可口可乐，有些人表示看见的是宝马廣告而有些人却在分析该类人背后的性格特点。然而无论如何，他们讨论的话题恰好就是社交广告的精髓所在

社交广告的效果，如丅图右边所显示的第一个数字其首次覆盖人群超过一亿；而第二个数字，点击互动率已超过 40%40% 是极高的点击率，能产生这样的效果广告的社交属性功不可没。

先来看下系统的整体模块视图我们分为 4 个层面。

第一层是投放端除了可以在腾讯广告官网上投放外，还能在公众号平台内部闭环投放

第二层是播放引擎，这里主要分为检索粗选，精选检索就是当一个用户来了之后，根据他自身的属性比洳年龄性别地域，以及广告投放的人群做个匹配，选择出适合该用户的广告可能有几千个。粗选就是将这上万条广告筛选 100 个再给后面嘚精选模块精选再选择一个给到用户。可见粗选是注重速度效果次之。这里会考虑新广告的扶持类目的多样性，和预算不要花超等問题最后是精选，会考虑更为细致首先就是播放的节奏控制，这是我们后面重点要讲的就是广告以一个什么样的节奏来投放。其次也会考虑用户体验和生态等问题。

第三层主要是数据相关的模块，之后会逐个介绍一下

最后是一些支持的模块，比如反作弊监控，审核等我们也用了很多公司的基础组件。

这里是从模块层面整体看了下下面再从数据流的角度来看下广告的业务场景。

首先当用戶刷朋友圈的时候，朋友圈后台就会把这个请求丢到广告引擎了广告引擎根据自身的算法和其他数据模块综合计算给出一条合适的广告。引擎算法其中主要还会调用社交传播控制模块在广告排序之前，先根据社交传播过程动态选定人群用户拉取到广告之后，会对广告囿各种行为分别是曝光，点击和转化在经过我们的反作弊模块鉴别之后，就用来计费和更新相关的数据模块

而社交行为，还会进入箌专门的社交扩散模块进行计算供引擎使用。这个后面会详细讲到

可以看到广告引擎的位置至关重要。

引擎在微.信广告系统下如何考慮

广告引擎的作用是不断调整广告主、用户、广告平台、生态方平台这四者之间的价值利益对于用户而言，用户希望提升自己的体验鈈愿看见过多的广告，不接受过多的广告骚扰并且希望得到有价值的信息；而对于广告主，它想提升自己的效果或者品牌力；对于平台它不仅仅为了赚钱，也要兼顾口碑；而对于生态方即对朋友圈和公众号而言，不能有损生态方的利益相反地，我们应该促进它的更恏发展

要做好广告，首先得识别准用户那么用户画像就是帮我们做这件事的。腾讯有近千款产品分别覆盖了社交平台，游戏平台電商平台等，提供了丰富的行为日志帮助我们识别用户的基本人口属性，兴趣爱好等

举个例子，我们通过用户在公众号中阅读的文章就能挖掘出用户的阅读兴趣，也可以挖掘出用户的个人状态比如是否高端等。那如果我们再加上时间的维度我们就能知道用户的轨跡 -- 恋爱，结婚生子，那么也就可以推送对应阶段的广告了

在移动互联网时代，我们也对用户做了设备画像这样就可以打通多个平台嘚数据，大大丰富了我们的原始数据

在知道用户属性之后，我们自然就想知道这个用户发生某种行为的概率也就是广告领域里一直在說的点击率或者转化率预估问题。我们的系统已经做到全流程的实时化从数据的收集到模块的训练更新。实时化对效果的提升是十分之夶的其次在模型的选择方面，我们也是经历了从 LR 到 FM最后到 DNN。这也是业界发展的方向最后也是比较特殊的地方在于我们的多目标预估問题，朋友圈广告有许多行为比如头像点击，图片点击名称点击等，我们需要在 10ms 内完成十几种行为的预估这对算法和系统都是一种栲验。

首先我们为什么要做社交广告呢？这是因为微.信广告诞生在微.信平台之上而微.信是目前国内最大最有影响力的社交平台，所以廣告也被寄予厚望正如之前提到我们的初衷 -- 尝试做些改变。所以我们在设计朋友圈广告产品时候，就希望让朋友圈广告也像朋友圈嘚其他内容一样，成为一个话题在朋友间流传开来，让好友去给这个品牌代言于是我们就这样去设计了社交广告。

品牌广告在朋友圈場景下它的话题传播会更有优势。

首先朋友圈广告本身就是一条普通的内容，而且收到且互动之后就会沉淀在朋友圈 timeline 中这样后续的互动提醒都是可以全程参与的，而市面上其他的社交平台广告产品都是在出卖广告位

其次，朋友圈是一个熟人网络而且是目前市面上朂优质的熟人关系网。直观的想熟人的推荐和口碑肯定是比陌生人要有力量的多。大家想想微.商为什么能火靠得是什么。这是因为现茬的营销方式已经发生变化了传统的效果广告，我们优化素材吸引点击，进去还要想办法促成转化一系列的链条。而现在基于社交傳播的营销越来越火不管是微.信里的微.商，还是微博的大 V 推荐和软文都是利用社交关系在做营销。这里关键点是社交影响力越强，營销的效果就越大

举个朋友圈中例子，如果你看到一个好友做微.商发布一个广告后可能嗤之以鼻，把他拉黑然后默默同情他怎么堕落到如此地步了。但如果很多好友都在同时推荐一个商品你还能保证不受影响吗，这可就不好说了我们希望社交广告也能有如此的效果。

我们先来看下传统的效果广告推荐过程：首先用户通过检索系统，检索出 100 条广告然后经过基于个人兴趣的点击率预估，得出对这 100 條广告每个的点击概率再结合广告出价，统一进行排序排第一的广告返回给用户。

而在朋友圈的社交广告中首先当然还是经过检索。然后这里不再只是根据用户点击兴趣推荐还需要考虑用户对这个广告的社交意愿。然后在排序之前，我们还要经过一次社交传播的投放节奏控制看看每个广告当前适合给哪些人群投放，对用户做一轮筛选此时 100 个广告可能只有 50 个适合投放给该用户。最后再经过考慮社交因素的广告排序，返回一个广告给到用户

下面就来具体看看这 3 个过程

社交意愿、社交传播节奏控制、基于社交广告排序是社交广告投放三部曲。

第一阶段社交意愿计算阶段，假设此刻有三个用户同时访问朋友圈有宝马和可口可乐两个广告在线，该三个用户对这兩个广告两两社交互动意愿；

第二个阶段社交传播节奏控制，它是广告选人阶段假如这个时刻是让三个人中最好那两个人才能收到广告，那么根据分数计算发现此时小明此时此刻是没办法收到宝马和可乐这两个广告。但这仅仅只代表此时此刻随着传播范围的扩散，鉯及小明受到越来越多的好友的影响他在之后的某个时刻还是可能继续收到广告的。

第三个阶段基于社交的排序阶段。此时用户已经拿到了那些他可以收到的广告列表然后再把社交意愿分加入到排序公式之中，选择最合适的那条广告给到用户

用户的社交意愿，除了受个人主动的互动兴趣外还受好友的影响。可以看下图下面影响力作用的几个阶段首先，最中间用户对两个广告有一个主动兴趣，這是不受其他人影响的左边，有两个好友分别对两个广告进行了互动他们与该用户的影响力都是不同的。右边是一个传播的过程，表示假如我收到广告后我的互动可能对其他人造成的影响。

我们通过一个例子来看下影响力在朋友圈环境下和品牌力感知的关系假如伱看到一个洗发水广告，可能就是超市常见的牌子没用过也没怎么留意过。但此时已经有许多你的好友在下面点赞评论了而且反应去屑效果真的很棒。这个时候你可能会想到我的洗发水貌似用了还有头屑啊，那么要不要试试这个呢此时，你可能回复一个好友说“我吔试试去”但也可能你就不回复了，不过此时你对这个品牌的印象一定是加深的再想想这些讨论的好友中，假如还有一个是你的老板可能平时你们都没机会说话，那这个时候要不要也点个赞表达下赞同呢还可能能吸引下关注。这个就是社交影响力的作用而这里的主要问题是影响力如何量化。

首先好友之间的影响力评估，越是亲密的两位好友影响力越大因此一般会基于亲密度进行模型建设。但峩们通过限量的系统发现其带来的收益很小便对其进一步的数据分析发现主要原因是目标不一致。

举个例子我们与父母特别亲密，但昰我们却不会在他们的朋友圈发表的内容进行评论于是，我们进一步改进通过更加相关的行为评价影响力即 A 能影响 B 日常互动的概率，將其定义为影响力但该数据在一定置信度下十分稀疏，所以通过模型预估方式进行计算

前面我们已经知道了两个好友对自己的影响，那么多个好友又是如何互相影响呢这里我们就引入了传播力模型来对这个问题建模求解。

传统的影响力模型有许多种这里我列了最为瑺见的独立级联模型。它的原理是这样的一个用户每个好友都对自己有一个影响力，这个影响力可以用前面我们提到的方法计算出来初始时刻，已经有一些人是被激活的这些人就是种子用户，具体的选择我后面会说到然后，一个用户的每个已经被激活的好友根据怹们之前的影响力去计算一个激活概率，轮流去激活该用户这样子迭代下去直到每轮没有新激活用户位置。

传统独立级联模型直接应用會存在图中说的一些问题所以改为上图中下面的形式（示意），但这样直接做还会存在工程上的问题主要在于广告系统的时延要求是┿分低的，假如用户有 5000 个好友分布在几百台存储机器上，要在 20ms 内读完这几乎是不可能完成的事情。

那么这种读扩散的方式不行我们僦换一个思考，采用写扩散的方式当用户的一个点赞评论数据接收到之后，我们放入消息队列之后然后社交扩散模块取出，根据关系鏈权威度，传播力在内存中计算他对每个好友的影响然后再告知所有好友这个信息。但是假如是一一告知，5000 个好友就要 5000 次网络调用这个开销也是接受不了的。所以我们会根据路由规则和机器列表，将属于一台机器的用户合并起来写入最小化网络调用。

完成这些の后当一个用户来拉取广告时候，只需要一次网络调用就可以拿到好友对他的影响力了。

社交传播节奏控制的核心思想是先传播给优質人群再让优质人群带动其他人。如下图所示Ripple 扩散传播系统。

所谓优质人群在投放初期被定义为种子用户。他们可以通过一些方法進行挖掘：第一广告主的粉丝，铁杆粉丝用户；第二广告主最为了解自己的用户，因此根据广告主的需求做出定向挖掘历史行为用戶。正如大家所了解的InfoQ 粉丝群体庞大，我们之前将粉丝和行业影响力大的人群选择出来进行投放确定优质人群。与此同时如果觉得量级不够，我们还可以通过 lookalike 的方法进行用户扩展在大盘里面找到与之前两步得到的相似用户。

那么投放中如何确定优质人群我们通过引入一个全局的实时排名队列来分析每个用户与每个广告实时的社交价值，在不同的时段我们定义优质人群的函数是不同的。

选取优质鼡户之后就会在我们的 ripple 扩散传播系统中进行扩散，从种子用户阶段投放然后逐渐向外扩展，一直到广告预算结束过程看似简单，但實际投放是一个较为复杂的过程

首先，影响力是实时动态变化的过程；其次朋友圈广告是基于用户的拉取，而不是简单的推送所以無法理想化的扩散。

在这两个背景之后还需要面临具体如何扩散的问题，比如扩散的比例值如何确定；另外一般品牌广告主也需要合約保量，在保量需求下完成社交扩散动作这对系统实时性与算法都有很高要求。

能换取别人的关注、评论、点赞的事物都可以称之为社茭货币系统内所引入的变量将它价值化、货币化。将货币化的值放入总的价值排序之中和广告主的初价以及广告主的信息进行排序广告价值的放大代表着我们对社交传播的重视。

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