作者：康乐，微博商业产品部算法技术专家，中科院博士，曾就职于搜狗，新浪微博。负责过广告和用户反作弊算法，Feed流分发控制算法，商业数据挖掘算法等领域，对相关的算法工作有长期实战经验和系统方法论。

　　责编：郭芮，关注大数据领域，寻求报道或投稿请联系[email protected]。

　　本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2017年《程序员》。

　　本文主要介绍微博商业数据挖掘的体系及方法，但并不注重模型和算法这些细节，而是阐述数据如何贴近、支持和引导业务，如何建立合理的评价体系，以及如何围绕这两点建设数据挖掘架构。

　　业务及产品

　　微博广告生态的复杂程度在业界数一数二。由于微博本身的开放性，微博广告客户天生就有如下多样性：

　　类型

电商类型：投放方式大多比较传统，投放目标主要是注册或购买；

App类型：投放目标主要是App下载或者用户唤醒；

O2O：投放目标包括电话、到店、销售线索等；

媒体/品牌类：投放目标主要是带粉，扩大影响力和传播范围。

　　投放方式

　　不同客户对微博广告产品这项营销工具的理解和应用程度相去甚远，有一部分客户已经能熟练使用不同的自助广告产品，设置不同的创意模板，撰写有针对性的创意来达到不同的营销目的，甚至经常使用时间和空间上的组合营销形式，这些客户通常效果较好，粘性也很强；但也有一部分客户还停留在传统联盟广告的时代，投放方式比较单一，对创意的生成欠缺足够思考，效果也不尽人意。客户梯度共同构成了微博广告生态，最直接的后果就是——优秀的广告与毫无吸引力的广告并存。

　　定向要求

　　由于微博的强账号属性以及由此带来的用户画像挖掘方面的潜力，客户对广告定向工具的要求非常精细。主要包括如下几类定向条件：

基础定向：用户的年龄，性别，城市，手机型号等；

兴趣定向：用户感兴趣的实体类目，甚至兴趣关键词；

关系定向：指定大号或竞品的粉丝投放；

状态定向：指定处于某一人生状态的用户，比如车房、婚恋阶段；

情景定向：一类粒度非常细的实时触发类投放，这类需求经常来自于SCRM（社交客户关系管理）之类的业务，譬如客户可以指定投放给跟他的某条微博有互动的所有用户，或是正在首都机场的所有用户。

　　图1 广告客户对微博广告的细分需求

　　微博推出了多种计算广告产品来满足多样化需求，并且还在持续迭代和改进。每一种广告产品专门抽象一大类投放需求，有不同的广告模板、计费方式、定向条件、投放平台以及专业人员配备。这是近两年微博商业化顺畅进行的主因。

　　图2 主要微博广告产品矩阵商业数据体系

　　广告投放业务对数据的需求主要是流量细分及描述反馈，因此微博商业数据挖掘体系也是以流量细分，即通常说的以用户画像为核心来建设。周边辅助的数据挖掘模块主要包括：

内容挖掘：微博用户的一切属性都由他们的行为及其客体来描述，而这些用户行为（包括转发、评论、关注、赞、点击短链/视频）和客体（微博、广告主、大号）构成了微博产品的绝大部分，因此内容挖掘一直都是商业数据挖掘的重点工作。

关系挖掘：包括所有用户跟客体对象之间联系方式的挖掘。关系挖掘的难点主要是发现在每一个业务场景下，不同关系的产生对于广告效果的意义及影响。

App数据挖掘：微博作为开放平台接入了相当数量的第三方App，用户使用这些App的行为记录能帮助我们获取他们作为自然人的信息，用于判断用户在实际生活中的某些状态。另外，用户的App喜好能够直接帮助App类广告进行投放。

LBS数据挖掘：微博的签到数据能帮助判断用户的某些状态，同时也能满足部分客户在投放上的某些需求，比如O2O类的客户会更加关心附近的本地用户。

　　在长期业务实践中，我们最终将用户画像体系分为如下3个部分：

(责任编辑：本港台直播)