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孙子曰:上兵伐谋，其次伐交，其次伐兵，其下攻城。谋攻即策略，指的根据形势发展而制定的行动方针和方法。互联网上名词很多，比如，打法、玩法，抓手其实表达的基本是相同的意思。只是不变化下说辞，就会显得拾人牙慧，互联网人对此尤为热衷。
在互联网的产品中，策略在前期通常会表现成一种规则或者专家经验。越到后期，紧跟着大数据和个性化，部分策略通常会与算法搭在一起，变成了一个多目标优化的算法模型。比如在信息流的推荐算法中，既要保证信息推荐的CTR要好，还要保证文章的阅读完成率要高，同时要保证用户会继续阅读更多其他信息等多目标的优化模型。
在数据反馈及时、指标计算清晰的系统中，算法模型能起到很好的作用。而在数据指标延后的场景里，更多是需要使用策略来进行处理，比如周留存和月留存指标或者生态的培养，更多是通过人工的策略来进行。
在某些产品的生态中，需要进行生态多样性的平衡，比如某些短视频平台，内容是生态的基础，如果仅仅是为了时长的指标，那么影视综搬运的内容账号可能会得到非常多的流量，但是产品生态需要鼓励更多的原创内容，所以对原创内容需要有一定的扶持策略，从而使得生态内部可以有更多的原创内容，形成内容“活水”，最终使得产品生态内容正循环。问渠那得清如许，为有源头活水来。这也是策略的一方面。
策略其实一直存在在产品策划里面。从实际产品设计来说，极少纯粹的“界面产品经理”，因为即使是简单的登录操作，也必须要处理登录密码限制等安全策略的问题。
相对于界面有交互的产品经理，策略产品更多涉及后台的逻辑，不容易被人所感知。广告策略尤其如此，对于普通用户来说，看到的就是适合她的广告而已。背后的策略和逻辑隐藏在冰山之下。
商业化变现中，通常需要面对两个广告主和流量媒体（用户）这两个参与者进行策略的设计。
对于广告主侧，常见有以下策略:
消耗平滑策略主要是控制广告主在投放广告期间，让广告进行相对平滑的投放，不至于一下子就消耗完毕。
消耗平滑主要解决了两个问题：
1）部分中小广告主或者电商客户广告主前期预算相对较少，比如SMB电商或者教育广告主，投放广告后需要进行人工的及时对接或者服务，如果一下子涌入太多的客户，客服在当时却支持不过来，而当流量消耗完成后，客户就会戛然而止。所以需要流量相对均匀的消耗。
2）有部分广告主希望避免预算在每天初期耗尽，无法参加后期的竞价，也无法触及媒体更多的不同用户。所以提出了广告预算消耗平滑的要求。
平滑策略基础的策略是参考媒体流量每个时间点的流量的波动情况进行拟合。当然，广告主的预算也不能太低，太低就没有任何意义，相对于腾讯，字节或者百度的流量，预算低于1000的广告，几分钟就消耗掉了。
优质的品牌对自己的产品的广告还是会有所追求甚至吹毛求疵的。比如科技巨头苹果公司对旗下品牌产品的保护一直不遗余力。有媒体报道称，在各大影视节目的拍摄中，所有扮演反面角色、坏人等的演员，都禁止使用苹果产品上镜。
所以，在实际的广告投放中，尤其是在信息流的广告投放中，信息流上下文充斥着一些擦边球，犯罪，**等信息，品牌广告对于其曝光位置的上下文是有要求的，比如某产品的信息流上支持品牌安全的能力，为了控制战争、灾害、法制（涉黄赌毒暴的新闻报道）、政治敏感（违纪）、疾病等歧义内容在品牌广告上下文环境中不出现。要处理这个问题，要么是信息规避广告，要么是广告规避信息。而实际的请求下发链路里，通常是广告对内容进行规避，如果当次的信息流的上下文发现是危及品牌安全的内容，那么就会出竞价广告。品牌合约的广告需要等下次的机会。
顺便的多说几句，最近马保国在各大视频网站非常的火爆。我认为，马保国的火爆是一种癫狂症，病根不在马身上，而在于各个哗众取宠的视频平台上。
3 )新广告的扶持策略
我们知道，广告系统主要是按照预估ECPM的值的高低进行排序的。而新的广告由于其历史积累的数据非常少，在实际的竞价中，如果与“老广告”相比就会出现预估值不准，有些甚至新广告创建后迟迟拿不到曝光。因此需要单独开辟一部分的流量分到新的广告进行训练，这样可以保证新广告可以拿到“足够”的曝光量（样本量统计学上置信），从而使得新旧广告竞价更加健康。
针对新广告，一般是先引入泛化特征，利用广告自身属性数据，比如广告行业，商品的属性，广告标题、文案或者相似广告的点击、转化历史数据，进行初期的转化率预估。
继而设定基础的训练流量策略，比如从流量里取5%~10%的流量池专门用于进行新广告训练，在广告曝光达到一定的量级（比如5000-10000），点击量或者转化量达到相对应置信度水平时停止训练，从而获取广告从新广告变成已经训练完成的广告。
越到后面的精细化，算法介入会越多，策略规则就会演变成自动的算法。
4 ）广告主素材规格的复用和整合策略
从投放的逻辑上看，素材是否统一对于投放来说理论上区别不大。而且，在实际产品的发展过程中，媒体资源越多，涉及到的素材就越多。很多广告平台的产品规划前期没有坚持素材统一和复用的原则，导致广告素材非常凌乱，比如腾讯和手机厂商的投放平台就有非常多的广告素材规格，越到后期就越难以收敛。不仅导致不同的素材获取的流量分散影响广告模型的预估能力，同时也增加了广告主投放制作与更新素材的成本。
因此，素材的复用和整合策略就需要在投放平台建立起来后，逐步减少素材的样式，尽量统一规格，对素材和平台进行整合。
素材样式规格的修改，牵一发动全身，不仅牵扯到媒体端、投放端的改动和适配，更重要的是模型的数据与素材样式规格密不可分，一旦修改，就是非常大的一个工程。
目前，Facebook和头条的投放平台，对于素材规划和整合就比较到位，通常使用相对少的广告素材规格，就可以覆盖绝大多数的流量场景。
实际工作中，每一个策略的产生，都对应着相应的需求或者痛点。
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