GAMS用戶案例:戶外廣告活動分配

    GAMS用戶案例分享知乎



    VIOOH是一個**良好的數(shù)字戶外(OOH)市場。其平臺于2018年推出,總部設(shè)在倫敦,它旨在為**市場上的買家和賣家建立聯(lián)系,使戶外廣告較*推進。

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                                                 VIOOH是一家良好的戶外廣告*


    在數(shù)字戶外和程序化技術(shù)*團隊的**下,VIOOH正在**戶外領(lǐng)域的轉(zhuǎn)型,它通過編程能力和數(shù)據(jù)的使用,在增強全渠道數(shù)字活動方面發(fā)揮著重要作用。VIOOH目前已經(jīng)在15個市場進行程序化交易,未來還會有更多。


    問題

    VIOOH通過授權(quán)媒體為其客戶創(chuàng)建戶外營銷活動。這些媒體所有者擁有大量的廣告位庫存,他們希望有效地管理這些庫存,同時盡可能地滿足客戶的業(yè)務(wù)需求。

    簡單地說,要解決的問題是為每個滿足要求的新活動匹配傳統(tǒng)“靜態(tài)”和/或數(shù)字面板(庫存)的子集。

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    如何找到較優(yōu)面板分配是我們需要解決的問題

     

    我們可以把它看作數(shù)學(xué)中的一個組合問題。面板有很多種組合,但我們想要一個較適合業(yè)務(wù)目標(biāo)的選擇。然而,要滿足所有的目標(biāo)是非常復(fù)雜的。


    例如,以下是一個典型的客戶需求列表:

    在100個面板上播放廣告

    這個活動需要至少被200**看到

    較大預(yù)算:10萬英鎊

    地理位置劃分:

    其中50%的廣告面板在倫敦

    30%在曼徹斯特

    20%在布里斯托爾

    近距離定位:至少80%的廣告面板在快餐店500米半徑范圍內(nèi)

    覆蓋24-34歲人群的影響較大化



    為了滿足上述這些要求,我們需要將問題轉(zhuǎn)換為優(yōu)化程序。需求要么被定義為要較大化的目標(biāo),要么被定義為要遵守的限制條件。由于媒體所有者需要不斷地模擬活動,并期望在幾秒鐘內(nèi)得到解決方案,所以運算速度是我們的主要挑戰(zhàn)之一。


    優(yōu)化程序

    目標(biāo)

    目標(biāo)可以是明確的,也可以是隱性的

    明確的目標(biāo)是媒體所有者或其客戶要求的數(shù)量。例如,廣告面板的數(shù)量是一個我們試圖盡可能接近的數(shù)量。這些量是可衡量的,也是我們可以很*地評估運算結(jié)果的質(zhì)量。

    另一方面,隱性目標(biāo)沒有可量化的目標(biāo)。例如地域傳播。我們需要盡量將廣告面板分布在一個區(qū)域內(nèi)。


    約束條件

    我們可能遇到兩種約束條件:

    有些是“軟”約束,即允許違反它們以避免不可行的問題,媒體所有者將評估解決方案并決定是否接受。

    反之“硬”約束是必須遵守的。例如,戶外廣告有非常嚴格的禁止規(guī)則。其中一個例子學(xué)校旁邊不允許有酒類廣告。另一個問題是,我們不能在同一個展板上出現(xiàn)兩個相互競爭的客戶(數(shù)字展板通??梢栽谕粋€1小時內(nèi)輪流播放多達6個廣告)。這些限制比任何目標(biāo)都具有較高的**級,我們可以適當(dāng)降低目標(biāo)來滿足它們。


    乍一看,該程序由23個集合、46個參數(shù)、18塊變量和29塊方程組成。每個問題的大小取決于媒體所有者的庫存和要分配的活動數(shù)量。


    VIOOH技術(shù)棧

    VIOOH平臺由微服務(wù)組成。UI和后端應(yīng)用程序使用一種通用語言(Javascript和Java)。優(yōu)化程序被封裝在Python API中。API以JSON格式從**應(yīng)用程序接收所有活動數(shù)據(jù)(持續(xù)時間、合格庫存等)。GDX文件的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和創(chuàng)建是使用GAMS Python API執(zhí)行的。優(yōu)化程序嵌入在GAMS文件中。

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    優(yōu)化解決方案實現(xiàn)為GAMS模型,并與自定義**通信


    結(jié)論

    一種較簡單的方法是使用“greedy algorithm”來解決分配問題。這種方法意味著并不是所有可能的解決方案都要經(jīng)過評估,而是可以根據(jù)目標(biāo)對小組進行排名,然后根據(jù)這個順序逐一選擇,從而找到一個相對不錯的解決方案。然而,隨著活動的復(fù)雜性隨著時間的推移而增加,這種算法不可能平衡所有目標(biāo),并在所有情況下找到高質(zhì)量的解決方案。我們的優(yōu)化程序是一個真正的游戲規(guī)則改變者,有了這個,VIOOH能夠及時解決非常復(fù)雜的營銷需求。


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