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信息流广告投放是通过‘机器代码’过滤分发广告的

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发表于 2019-5-14 18:36 | 显示全部楼层 |阅读模式
信息流广告投放是通过‘机器代码’过滤分发广告的
  1、 信息流广告投放基本都是是通过‘机器代码’过滤分发广告的。
  2、 信息流广告投放内部步骤:预分配曝光——预估CTR——广告排序——频次过滤


  预分配曝光:
  分段式分配流量,当某个阶段分配的流量,回报的CTR很低时,广告投放机器人会认为用户不喜欢该条广告,这就会导致广告在下个阶段的消耗变得困难。所以广告先有量比较重要,但是也不一定,和你广告创意文案,着陆页有很大的关系,这个到后面再说。
  预估CTR(点击率):
  根据1,账户历史表现(花的钱、历史计划的整体表现),2,行业广告的投放数据;具体内容是(根据大图、小图、组图、行业属性、文案内容、图片内容、受众用户特征,出价等作为加权,将新广告与历史广告的展示点击情况做匹配,输出一个预估的CTR值,同时在后续分段式投放中根据广告的实际表现对预估的CTR做调整)。
  广告排序:
  主要是根据账户质量度,计划质量度,出价来决定,出价是自己决定的,账户和计划质量度主要是由点击率来决定,没错点击率很重要,最近头条出了一个计划质量度指标,很大程度都是由点击率来决定。还有头条扣费是有时差的所以调价频率不能太高。
  频次过滤:
  一个用户每天看到多少广告,大图广告多少次,小图,组图多少次,这些都是有机器算法在控制,每个平台不一样,但大体是相通的,所以投放的时候要考虑这个问题,比如,大图创意多少,小图多少,组图多少,一点时间内文案,创意的更新次数等等都要考虑到。


  其他:
  经验有时候是不靠谱的。在广告投放领域也是如此变化千千万万,尤其是互联网行业变化更快,因此不同平台的经验和习惯不要轻易照搬,尤其是搜索类这类“传统”平台的经验在信息流这样的新广告系统上会水土不服,让部分新接触的市场人员偶尔倍感茫然,投放也变得缩手缩脚。因此,保持“冒险”和“学习”的态度至关重要。

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