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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。
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5)羞辱:贬低他人的能力、行为、生理或身份特征,让对方难堪;
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3)伪造身份、冒充他人,通过头像、用户名等个人信息暗示自己具有特定身份,或与特定机构或个人存在关联。
6. 传播封建迷信,主要表现为:
1)找人算命、测字、占卜、解梦、化解厄运、使用迷信方式治病;
2)求推荐算命看相大师;
3)针对具体风水等问题进行求助或咨询;
4)问自己或他人的八字、六爻、星盘、手相、面相、五行缺失,包括通过占卜方法问婚姻、前程、运势,东西宠物丢了能不能找回、取名改名等;
7. 文章标题党,主要表现为:
1)以各种夸张、猎奇、不合常理的表现手法等行为来诱导用户;
2)内容与标题之间存在严重不实或者原意扭曲;
3)使用夸张标题,内容与标题严重不符的。
8.「饭圈」乱象行为,主要表现为:
1)诱导未成年人应援集资、高额消费、投票打榜
2)粉丝互撕谩骂、拉踩引战、造谣攻击、人肉搜索、侵犯隐私
3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
5)通过「蹭热点」、制造话题等形式干扰舆论,影响传播秩序
9. 其他危害行为或内容,主要表现为:
1)可能引发未成年人模仿不安全行为和违反社会公德行为、诱导未成年人不良嗜好影响未成年人身心健康的;
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3)美化、粉饰侵略战争行为的;
4)法律、行政法规禁止,或可能对网络生态造成不良影响的其他内容。
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