剩余/長尾流量如何售賣廣告

“ 在互聯網行業中，如何利用流量快速變現，售賣廣告絕對是首選手段，尤其是存量市場狀態下，流量的整體價值變得彌足珍貴，而如何對尾部資源進行售賣成為變現道路上的絆腳石！”

挖掘長尾流量價值

在互聯網廣告平臺發展中后期，自家媒體的主流調性已經被廣大廣告主認可，紛紛出手競拍自洽流量，熱門流量更是一路熱銷，

作為平臺，這個階段為了進一步擴大營收，主要從兩個方面著手，一方面，進一步挖掘廣告主需求，提升廣告曝光/填充，以優質的轉化及可量化的效果吸引更多的客戶；另一方面，尋求平臺無人問津的長尾流量的價值，以實作平臺整體流量的價值最大化，

長尾流量，顧名思義即是主流的末尾，被剩下的部分流量，舉個例子，在主互娛調性平臺中的一些學術流量，這部分流量在平臺幾乎是賣不出去的，是剩余的；因為這部分的流量是平臺主調性外的垂類衍生物，對娛樂互動類廣告主沒有價值，又對學術類廣告主顯的雞肋，這就是剩余的流量，

長尾流量的出路

那么剩余流量該何去何從呢？

其中一種常見的業界做法是，將這部分流量轉接給第三方，由第三方進行流量售賣，今天就以此介紹一個進行剩余流量標記到轉接第三方的專案，

2.1 長尾流量的判定

從產品角度我們介紹了什么是剩余流量，那么我們在實際流量判定時，該如何做呢？

這里我們采取由資料分析師推薦的一種策略：區域性實時決策，

2.1.1 資料區域性

我們知道在 Linux 系統中，CPU訪問存盤器時，為了提高存取效率，無論是存取指令還是存取資料，所訪問的存盤單元都趨于聚集在一個較小的連續區域中，這里就是運用了資料的區域性原理，

區域性原理又分為時間區域性、空間區域性和順序區域性，

時間區域性：如果一個資訊項正在被訪問，那么在近期它很可能還會被再次訪問，

空間區域性：在最近的將來將用到的資訊很可能與正在使用的資訊在空間地址上是臨近的，

順序區域性：在典型程式中，除轉移類指令外，大部分指令是順序進行的，

據此我們以廣告是否分發作為判定的依據：通過用戶維度廣告24小時投放頻率，判定用戶是否為剩余流量，【若存在廣告投放，則為非剩余流量；若無廣告投放，則為剩余流量并做次數標記】

長尾流量實時標記

我們有了判定的策略，就需要以此去實作，為了策略的效果更佳，我們將設計 “剩余流量實時打標服務”[實時標記剩余流量 —— FlowRemainer]，

我們把服務資料處理模式定位為流處理模式，通過實時消費 Trace 資料流，進行流量標記，部署方式采用基于docker 容器的方式，

3.1 Trace流服務整體鏈路布局

Trace 是依托于廣告系統平臺為資料源，這里不做重點，簡單描述上下鏈路關系，

在這里插入圖片描述

ADS 將 Trace 寫入 Kafka ,資料進行 Hive 落地進行大批量的異步任務處理；同時基于 Kafka 消費構建實時的流處理服務，FlowRemainer 就是其中之一，其他服務可以以此模式進行擴展構建，

3.2 架構層次圖

我們以經典的 MVC 架構模式做基礎進行業務化進行 FlowRemainer 的架構設計，

在這里插入圖片描述

整體架構分為三層，入口為代理層，將進行服務通信協議及資料格式的轉換；中間為業務層，集中進行業務邏輯的處理；最下層為部署層，支撐服務部署交付，

業務層分為三層，上層為 Service 層，封裝各個業務對外介面；中層為 Dao 層，構建業務依賴的實體物件；底層為 Level 層，是支持業務實作的基礎服務，

3.3 物件類圖

我們以抽象介面為主設計物件類，最大支撐服務的可擴展性及可維護性，

在這里插入圖片描述

圖中的 … 都為可擴展部分，

3.4 邏輯分布圖

由于服務目前主要業務是剩余流量的實時標記，比較簡單，這里只描述整體邏輯分布，

在這里插入圖片描述

服務以 Goland 編程語言設計實作，利用其并發編程特性可支持橫向擴展，單節點一般可支持 15w+ QPS[具體資料以資源規格為標準]，P99 耗時在 20ms，

服務可觀測性

這里的服務遙測，選取擁抱云原生的 prometheus 組件，由于篇幅有限，可關注公眾號，見后續文章，

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