生命周期探索
事件质量在传统广告中，从安装到转化通常仅作为辅助优化手段，而在仙女座算法中，事件本身具有高价值密度。系统会根据事件的触发频率、占比以及相对价值进行加权处理。
以传统iaa工具为例，首次打开应用是一个基础事件，首次使用核心功能是一个重要事件，而使用核心功能第n次则被视为稀缺事件。如果给这些事件赋予额外价值（如绑定广告位、获取ltv），则代表后续价值的实现。
如果事件本身模糊、弱相关或缺乏价值反馈，系统便无法依据目标人群作为核心种子包进行探索。究其根本，这是AI算法对平台用户价值的二次划分：
- A用户：高粘性低价值
- B用户：高粘性高价值
- C用户：低粘性高价值
- D用户：低粘性低价值
请问您想要哪种用户？告诉我他们的行为和价值，我可以帮您找到。
正确的事件触发率和价值分配，就像是给仙女座喂食合适的饲料，它能成长为符合您期望的模型。但当前仙女座可能处于迷茫状态，数据可能显得异常。
这是因为随着各国隐私政策的推进，Meta的系统数据减少，投放信号不足，模型需要依赖更深层次的行为数据，但它无法首次推断复杂的用户意图。
本质上，事件不是为了让系统看的，而是用来告诉系统您想要哪种用户。
深层行为设计
接下来是设计仙女座偏好的用户行为和价值。
传统安装、首次打开、A模块行为触发等单一链路的用户行为相对简单，如果这类行为占比大、权重高，系统就会在触发这些事件的人群中寻找。然而，这类人群并不能代表高留存和高回收的用户，因此需要重新设计投放的行为事件。
在探索一定核心功能行为事件触发的同时，还需探索相应的留存和用户ltv均值，这样可以让系统获得高意愿用户，并延长素材的生命周期。
什么是深层次用户行为？
以功能性阅读产品为例，仅仅完成onboarding并不意味着用户愿意继续使用，阅读30秒也不等于阅读一页内容，看一次广告也不等于具有变现价值。深层次的用户行为应当是用户自主选择的核心模块.........
本文为Meta仙女座的第二篇章，着重探讨仙女座在产品生命周期中投放测试的实际操作经验，欢迎有兴趣的朋友一同深入交流。
原文转载：https://www.kjdsnews.com/a/2531446.html
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