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6月初约前同事吃饭。
他比我早辞职好几个月,已在新的公司里站稳脚跟。
吃饭间,又聊起工作问题,他说他们公司要做很多平台,不像前公司只做头条渠道,那些没做过的平台,都是拿到手就直接上广告,根本没经过什么平台入门培训。

我说,是啊,市面上几个主流的媒体平台本质上都差不多,除了最基本的账户操作要稍微熟悉一下,其他底层逻辑优化思路都是一样的。

8月份,我另一个朋友去了腾讯乙方代理商公司。
他之前也是一直做头条,没接触过腾讯系广告后台。从入职到正式对接客户,也就三两天的时间,对接流程一样,优化方法一样。
所以,对于有经验的优化来说,换公司,换媒体平台,切换过去是及其容易的。

账户优化不外乎就那么些手段,优化素材,优化定向,调整出价,至于其他的优化技巧,都是细枝末节,锦上添花之物。
广告投放,不论哪个媒体平台,哪个行业,它们的底层逻辑都是相通的。

一条广告的顺利展现,会涉及到哪几个方面?
用户、广告系统、素材。
广告优化师通过广告后台,设置好广告创意,经过广告系统ecpm值竞价排序,最终展现给用户。
在说竞价逻辑之前,我们要先来介绍一下今日头条平台的系统推荐算法。


头条系统推荐算法
玩过头条,刷过抖音的朋友,都有这样的体验。
如果你经常观看某一类型的文章,经常在这类文章/视频下面留言,点赞,回复。那么你以后刷新出来的文章/视频,很有可能就是你之前看到过的类型。
头条以前的Slogan叫什么?
“你关心的,才是头条”

这就是是头条系统推荐算法。它能够根据用户平时的浏览习惯,个性化的推送相关资讯信息。

系统推荐算法简单来说就是一个拟合你对内容满意度的函数,解决你和你所处环境及资讯的匹配,它主要涉及到内容分析、用户标签、评估分析以及内容安全,一个优秀的工业级推荐系统需要非常灵活的算法实验平台,可以支持多种算法组合,这个函数通常需要输入三个维度的变量。

第一个是资讯信息本身
信息本身可以是图文、视频、UGC微头条、问答、短视频等类型;
拿文章举例,每篇文章身上都有特定的关键词属性,文章所属行业,关键词,文章热度,评论转发数等等,都会影响一篇文章是否能被继续推荐,这些关键词组成了文章特征;
第二个是用户特征
就是头条平台一个普通用户身上所带有的标签,属性。比如,他的年龄、性别、职业、兴趣爱好等等;
第三个是环境特征
就是用户当前所处的环境状况。比如工作场合、通勤、旅游。
举个例子,有时候我们刷头条,会刷到某某广告,比如“##地方的火锅周年庆,全场6折起。”而这个地址,极可能就距离你几百米。有时候出去旅游也一样,刷头条会刷到一些“##地方旅游十大必游景点”等等类似资讯,这个也是系统根据环境特征,自动为你匹配相关资讯信息。
算法模型基于以上三种特征,预测你可能喜欢的内容,推荐给你。
三者结合,构成了系统推荐模型
今日头条推荐系统的内容线上分类,采用典型的层次化文本分类算法,比如分类中有科技、体育、财经、娱乐这样的大类,下面再细分足球、篮球、足球会在细分国际足球和中国足球。你的每一次阅读都可能成为你的兴趣标签,各种兴趣标签、主体、关键词、垂直兴趣特征、职业、年龄、性别。
各种标签构成了媒体平台上你的数据模型。
这些数据模型有什么用?
广告精准定向投放。

头条信息流广告竞价逻辑
一条广告能否顺利展现出来,取决于什么?
ECPM值。广告竞价排序。
什么ECPM值?
广告展现预估收益。通俗点讲,就是一条广告能够给媒体平台所带来的的价值,谁的价值越大,谁的广告就能够被优先展现出来。

ECPM值如何计算?
ECPM值=广告质量度*出价*1000。
1000,就是广告展示1000次的收益。
不同的计费方式,ECPM值有不同的计费公式。具体如下:
CPC(按点击扣费)
ECPM=预估点击率*出价*1000;
CPM(按展示扣费)
ECPM=CPM出价
OCPM(目标转化出价,按展示扣费)
ECPM=预估点击率*预估转化率*目标转化出价*1000
CPA(按转化扣费)
ECPM=预估点击率*预估转化率*出价*1000
举个例子:

两个同行,都是在做CPC广告竞价,同一时刻竞争同一广告位。
广告A:出价0.3,系统预估点击率0.015;
广告B:出价0.2,系统预估点击率0.03;

根据CPC广告的ECPM值计算公式。
广告A的ECPM值=0.3*0.015*1000=4.5
广告B的ECPM值=0.2*0.03*1000=6
如果广告A和广告B同一时间竞争,广告B竞价胜出,它的广告就能够被优先展示出来;这里我们也可以看出另外一个结论,广告投放,不是说出价高就一定会被优先展现出来,它还会受到其他因素的影响。

从一个普通头条用户的角度来看,广告竞价是如何发生的?
首先我们来假设一个用户,性别男,年龄30岁,兴趣标签是买房,投资,首付,贷款,借钱,信用卡,日常消费。
转载至20岁青年

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