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廣告投放從操作層面看各媒體的一些公開算法 | 成都傳媒

時間:2019-12-04

 

媒體的算法是黑核,我們不知道是什么樣的,就算告訴我們、我們也看不明白。但我們可以看一些基礎的東西,就像上學要做作業、上課聽講、課前預習、課后復習,大家具體的學習方法各不相同,但這些基本的邏輯是共性的。

我搜集了頭條、騰訊、快手對質量度的一些定義,理出了一些可能的影響因素,這些東西你可能知道,但可能沒那么確定、或者知道的沒那么全面,我覺得值得優化人員看一看。

我們以頭條為主,其它媒體也可以參考。對于賬戶層級的叫法按照頭條的“賬戶-組-計劃-創意” 。

一、錢

算法就是決定把量分給誰,而把量分給誰的核心就是錢。但錢又會分為兩個部分:一個是直接的廣告收入,另一個是用戶體驗,也就是未來的錢。只有用戶體驗好了,用戶愿意留在APP上,媒體才能長長久久地賺錢。

所以,媒體在做流量分配的時候,用戶體驗一定是很重要的考量因素。
用戶體驗可以分成3個部分:
互動行為:贊、頂、評論、喜歡、分享
觀看行為:點擊、閱讀百分比、讀完、視頻播放時長、有效播放率、播完率
投訴行為:dislike(不喜歡)、舉報
如果用戶正面反饋(正面評論、看的時間比較長等)比較多,那對廣告的流量分配一定會加分;用戶有負面行為也會對廣告進行打壓。
所以“廣告被投訴會影響分量嗎?”

會的,算法里一定有投訴率、累計投訴次數的權重。

二、廣告投放的簡化流程
廣告投放也就是媒體賣流量的過程,可以簡單分成3步:
① 確認你想買
② 看你給多少錢
③ 綜合考慮用戶體驗
都OK、就可以展現在用戶面前了。
對應到廣告系統里,每一步都對應一些設置:

我們具體來看:

1、確認在投狀態
確認在投狀態,需要檢查幾項:
首先開關得打開,然后日期、時間段是否包含當下時間點,是否有可用預算及余額。對于可用預算和余額,有一種說法是:取最小值。
a)賬戶預算、組預算、計劃預算取最小值;
b)預算最小值-已消耗金額=可用預算
c)可用預算、賬戶余額取最小值
確認“可用預算、賬戶余額的最小值”是可消耗的,就可以進入在投狀態。如果可用預算或余額即將耗盡,那么廣告就會逐步下線。
確認在投狀態的幾個主要因素:
2、預估eCPM
預估eCPM,回到計算eCPM的公式:
按點擊出價:? eCPM=(點擊出價)×(展示-點擊率)
按轉化出價:? eCPM=(轉化出價)×(展示-點擊率)×(點擊-轉化率)
預估ecpm就會用到大家總說的“質量度”的概念。我們來看一下各媒體對質量度的影響因素的說明:
快手
騰訊
頭條
可以將影響因素歸成幾類:
a)查戶口:賬戶的歷史表現、推廣商戶的信用
b)創意:點擊率、封面點擊率、有效播放率(主要)、創意歷史點擊率(主要)、新鮮度
c)落地頁:落地頁的加載速度、落地頁的停留時長、落地頁的相關性
d)定向:相關性(騰訊指創意和用戶的相關性)
這里邊提到的因素就幾乎是“上學要做作業、上課聽講、課前預習、課后復習”這種層級的,非常基礎,媒體之間不一定完全重合,但能放在這里的就都是基本要點,值得參考。我們依次來細看一下。
a)查戶口
流量分配一定要先“查戶口”,看你昨天消費多少、以前有沒有被投訴。
所以“賬戶有權重嗎?”
一定有的。賬戶歷史表現好、對新計劃測試計劃是有影響的。
b)創意
創意里邊如果是視頻封面點擊率是有權重的,創意的歷史表現很重要。對一條創意的預估很大程度上會參照歷史數據。騰訊提到了新鮮度的概念我在頭條沒怎么見過,可能對于“新”的創意也有鼓勵。
c)落地頁
接著是落地頁。騰訊這張圖里沒有提到落地頁的部分,但它關于落地頁優化的說明也是這幾個因素:打開速度、和創意的相關性等等。
騰訊落地頁優化說明:
對于落地頁和定向,頭條的計劃診斷里有更細致的說明:
?落地頁加載速度的影響因素主要是網頁的總大小、圖片的數量和大小。所以落地頁不能做的太大了,要“少、小”——少放點內容、網頁小一點。
今日頭條落地頁優化說明:
d)定向
定向可以細分成覆蓋度、精準度和藍海度。分別指:覆蓋的人群范圍、定向的精準程度、和該定向人群中競爭的激烈程度(騰訊的“相關性”指的就是定向的精準程度)
今日頭條定向優化說明:
很好理解,轉化量=轉化率*人群范圍,轉化率和人群范圍分別對應精準度和覆蓋度。但是找到這些人并不代表你就能轉化他們,還有別的廣告主跟你競爭,比如大家都用某個行業的人群包,那這部分人競爭一定激烈,你定向了也未必能轉化。
各媒體影響eCPM預估的主要影響因素:
3、頻率控制
雖然eCPM是很重要的流量分配指標,但不能只看eCPM。對用戶展示廣告的頻率控制也是很重要的策略。頻率控制主要分為過濾掉用戶不喜歡去重兩個方面。
· 過濾不喜歡可能的策略是:如果一個用戶選擇了不喜歡一條廣告,那么不只是這條廣告,和這條廣告相關的“行業、產品、來源、落地頁、廣告組”等也不會向該用戶展現。
· 另一個方面是去重,去重是各媒體基本的策略(包括小型的DSP平臺也會做去重),不只是考慮用戶體驗,從廣告效果的角度看,用戶總看重復的廣告轉化的可能性也會比較低,所以要控制廣告對同一個用戶重復展現的頻次。而且你在各媒體點擊“×”,無論是內容還是廣告,媒體都會提供一條不喜歡的理由選項:重復內容。說明大家經常因為看到重復的內容而選擇不喜歡。
各媒體點擊“×”之后提供的理由選項,都包含重復這一條
對于去重有幾個維度:

廣告主

安裝包

落地頁鏈接

賬戶

來源

計劃

創意

你先知道這些都是可能被頻控的維度,媒體會把這些項作為一個考慮的層級,但具體是不是這些層級都會被頻控、各媒體也不一樣。
所以“同一個賬戶、同一個組之間真的有競爭嗎?”
真的。本來所有的廣告之間就都是競爭關系,又因為賬戶、組層級有頻控,對一個用戶一個賬戶或者一個組可能只展現一條廣告,這個競爭就會更明顯。
同時,不同的媒體會有不同的側重,比如有的媒體對重復的創意嚴格控制,有的媒體就沒那么嚴,甚至一些初期的媒體可能就沒頻控。
廣點通強調“重復廣告”是導致曝光量少的原因,重復廣告只會展現一條,但頭條對優秀的廣告系統就會給你自動建一條一樣的計劃
除了去重以外,還會有廣告形式的限制:大圖、下載。以前頭條明確說明大圖和下載是有頻率控制的,但后來也不說了,所以這個可能有的媒體有、有的媒體沒有;以及新用戶一般會有保護, 也不出廣告,或者出的少。
頻率控制可能的維度
總結一下,我們可以把廣告投放簡化成3個部分,每個部分對應了一些設置項。可以把它當成個地圖來看,知道這些是可能的影響因素,廣告效果不好的時候,可以改這些東西試試。
三、一種可能的算法
知道媒體預估的時候有這么多可能的影響因素,但它們具體是怎么預估的呢?
這就涉及到了“算法”—— “算法”就是根據廣告和用戶的一些特征來預估轉化概率的方法(這個概率最終可換算成ecpm)。
為了便于大家直觀理解“算法”,這里舉一個簡單的算法作為例子。
有一種算法是這樣,每一項有不同的權重,來了一條廣告之后從各個維度給它打分,然后算出一個總分,舉個栗子:

視頻時長? ? ?0.003分

音樂熱度? ? ?0.03分

視頻模特顏值? ?0.02分

封面顏色? ? ?0.001分

創意歷史表現? ?0.2分

落地頁加載時長 ?0.04分

落地頁圖片數量?0.01分

落地頁頁面長度?0.01分

……

得出一個eCPM的總分,對總分進行排名,然后按照排名分配流量。做算法的都是很優秀的技術,是非常聰明的人。而算法越聰明,預估的結果就會越接近實際數據。

四、總 結
·用戶體驗是算法中必須考慮的因素,用戶的互動行為、觀看行為和投訴行為會對廣告分量有影響;
互動行為:贊、頂、評論、喜歡、分享
觀看行為:點擊、閱讀百分比、讀完、視頻播放時長、有效播放率、播完率
投訴行為:dislike(不喜歡)、舉報
·我們梳理了幾個媒體對質量度公開的一些解釋,知道這些是可能的影響因素,可以長期作為優化的點。
附:對視頻的分析可以到什么程度?
很細的程度。這些分析在技術上都是能夠實現的,可能都會作為預估的影響因素。在頭條,這些音樂啊、拍攝手法啊、視頻前后反轉的表現方式啊,都可能是預估的影響因素。

以上,歡迎留言討論。

 

作者:寧阿姨

來源:三里屯信息流

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