广告投放“骚操作”｜多事件、多价值回传，真能提升广告效果？
Ken就这样被老板盯着，身体半蜷缩在会议室掉了皮的高档PU座椅里，做了半天内心斗争才鼓起勇气回答：
“这些都是小问题，先给一段时间，我们可以试试‘多事件，多价值回传’的方法，短期内能让数据好起来，blabla......”（Information Overload Strategy）
Ken讲的知识点太多，老板脑子太好使了，宕机了；其实老板也没大听懂，但是又不能显得自己无知：
“听起来有点意思…好吧，试试看吧，再相信你一次...”
Ken：“好啊，试试就试试。”
实际情况：试试就逝世，试了就完了哥们。
（以上内容都是虚构，如有雷同，纯属巧合）
在现实情况中，投放面对短期压力和不确定因素，各种指标不符预期的情况下，经常会被迫实施一些充满“创意”但有些许矛盾的解决方案：
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多事件回传：认为增加数据量能加速平台学习和模型优化；
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多价值回传：Value多次上传，或者分割一个用户事件为多个值；认为更精细的分类能帮助模型找到高净值用户。
但是数据世界真的想我们像的那么简单吗？答案在风中飞。
下面我会从多个角度来给出我的一些想法（不一定正确，如有错误，也希望能得到纠正）
如何理解广告平台（程序化广告生态系统）在这场游戏中的角色
如果说LLM核心是Scaleable和Predict Next Token，那么广告算法模型核心就是动态的了解“抽象”市场和Predict用户的下一个行为；设想一下如果ChatGPT的训练数据不是基于真实存在的信息，它是否还能在如今产生如此深远的影响呢？
我们可以把广告投放平台简单想象成一个“探求世界规律”的世界模型---通过数据来找出用户的喜好和最有效的广告投放手段。那么数据的真实与否就显得尤为重要了：
IF大部分数据为假：这就像Agent Ken去调查案子，但是只有一堆虚假的线索。他花了很多时间，最终还是找不到真相：算法也是一样，错误数据太多，就无法找到真实规律。
IF小部分数据为假：Ken的线索中夹杂着零散的假消息，虽然不会有显著影响，但会让他判断变得不够精准，可能偶尔走些弯路，但多数会找到真相：算法在这种情况下会受到影响，投放效果有所下降（成本上升）。
IF数据真假不明：Ken拿到了一堆线索，却无法辨别真假。他只能猜测，而猜错的概率很高，即便是拥有多年经验的老侦探：平台算法面对这种情况会变得很混乱，效果无法保证。
这样看来，真实数据的准确性和完整性，似乎是支撑这平台高效运转的核心。
Amazon/Marketplace/PDD这一类产品通过数据，善于结合用户的行为数据（购买历史、搜索行为、浏览习惯）为用户推荐相关的商品，而这些数据无一不来自真实的用户行为。
数据收集&行为追踪：平台从多个渠道收集用户行为数据进行追踪。
机器学习：平台利用机器学习算法分析收集到的海量数据，识别出潜在的用户行为模式。
实时反馈：平台通过实时用户行为反馈实现精准投放，并根据反馈即时调整策略。用户点击广告后，平台分析并进一步推送更相关的广告内容。
个性化推荐：随着行为数据的积累，机器学习算法会动态调整广告推荐，优化效果。若广告CTR持续偏低，平台将减少其曝光，并推送更符合用户兴趣的内容。
用户画像：通过用户行为追踪与数据分析，构建精准用户画像，洞察兴趣、消费习惯与购买意图来优化广告投放定位。
如果说广告平台的成功本质上是对用户行为的深刻洞察，那么一个好的、长期发展的商业模式，就是一个不断求真的过程。
在这个过程中，平台需要识别真实Signal，排除Bias带来的干扰，持续优化决策，找到与用户需求真正匹配的路径。
求真，似乎是平台在复杂数据与用户行为中，做出正确决策的唯一途径。
那么从数据和用户旅程的角度来看又会是什么样的呢：
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