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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(shí)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(chǔ)的東西,就像上學(xué)要做作業(yè)、上課聽講、課前預(yù)習(xí)、課后復(fù)習(xí),大家具體的學(xué)習(xí)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(zhì)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(yōu)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(jì)劃-創(chuàng)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(gè)部分:一個(gè)是直接的廣告收入,另一個(gè)是用戶體驗(yàn),也就是未來的錢。只有用戶體驗(yàn)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(shí)候,用戶體驗(yàn)一定是很重要的考量因素。
用戶體驗(yàn)可以分成3個(gè)部分:
互動行為:贊、頂、評論、喜歡、分享
觀看行為:點(diǎn)擊、閱讀百分比、讀完、視頻播放時(shí)長、有效播放率、播完率
投訴行為:dislike(不喜歡)、舉報(bào)
如果用戶正面反饋(正面評論、看的時(shí)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(fù)面行為也會對廣告進(jìn)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(jì)投訴次數(shù)的權(quán)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(rèn)你想買
② 看你給多少錢
③ 綜合考慮用戶體驗(yàn)
都OK、就可以展現(xiàn)在用戶面前了。
對應(yīng)到廣告系統(tǒng)里,每一步都對應(yīng)一些設(shè)置:

我們具體來看:

1、確認(rèn)在投狀態(tài)
確認(rèn)在投狀態(tài),需要檢查幾項(xiàng):
首先開關(guān)得打開,然后日期、時(shí)間段是否包含當(dāng)下時(shí)間點(diǎn),是否有可用預(yù)算及余額。對于可用預(yù)算和余額,有一種說法是:取最小值。
a)賬戶預(yù)算、組預(yù)算、計(jì)劃預(yù)算取最小值;
b)預(yù)算最小值-已消耗金額=可用預(yù)算
c)可用預(yù)算、賬戶余額取最小值
確認(rèn)“可用預(yù)算、賬戶余額的最小值”是可消耗的,就可以進(jìn)入在投狀態(tài)。如果可用預(yù)算或余額即將耗盡,那么廣告就會逐步下線。
確認(rèn)在投狀態(tài)的幾個(gè)主要因素:
2、預(yù)估eCPM
預(yù)估eCPM,回到計(jì)算eCPM的公式:
按點(diǎn)擊出價(jià):? eCPM=(點(diǎn)擊出價(jià))×(展示-點(diǎn)擊率)
按轉(zhuǎn)化出價(jià):? eCPM=(轉(zhuǎn)化出價(jià))×(展示-點(diǎn)擊率)×(點(diǎn)擊-轉(zhuǎn)化率)
預(yù)估ecpm就會用到大家總說的“質(zhì)量度”的概念。我們來看一下各媒體對質(zhì)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(xiàn)、推廣商戶的信用
b)創(chuàng)意:點(diǎn)擊率、封面點(diǎn)擊率、有效播放率(主要)、創(chuàng)意歷史點(diǎn)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(shí)長、落地頁的相關(guān)性
d)定向:相關(guān)性(騰訊指創(chuàng)意和用戶的相關(guān)性)
這里邊提到的因素就幾乎是“上學(xué)要做作業(yè)、上課聽講、課前預(yù)習(xí)、課后復(fù)習(xí)”這種層級的,非?;A(chǔ),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(diǎn),值得參考。我們依次來細(xì)看一下。
a)查戶口
流量分配一定要先“查戶口”,看你昨天消費(fèi)多少、以前有沒有被投訴。
所以“賬戶有權(quán)重嗎?”
一定有的。賬戶歷史表現(xiàn)好、對新計(jì)劃測試計(jì)劃是有影響的。
b)創(chuàng)意
創(chuàng)意里邊如果是視頻封面點(diǎn)擊率是有權(quán)重的,創(chuàng)意的歷史表現(xiàn)很重要。對一條創(chuàng)意的預(yù)估很大程度上會參照歷史數(shù)據(jù)。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(chuàng)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(guān)于落地頁優(yōu)化的說明也是這幾個(gè)因素:打開速度、和創(chuàng)意的相關(guān)性等等。
騰訊落地頁優(yōu)化說明:
對于落地頁和定向,頭條的計(jì)劃診斷里有更細(xì)致的說明:
?落地頁加載速度的影響因素主要是網(wǎng)頁的總大小、圖片的數(shù)量和大小。所以落地頁不能做的太大了,要“少、小”——少放點(diǎn)內(nèi)容、網(wǎng)頁小一點(diǎn)。
今日頭條落地頁優(yōu)化說明:
d)定向
定向可以細(xì)分成覆蓋度、精準(zhǔn)度和藍(lán)海度。分別指:覆蓋的人群范圍、定向的精準(zhǔn)程度、和該定向人群中競爭的激烈程度(騰訊的“相關(guān)性”指的就是定向的精準(zhǔn)程度)
今日頭條定向優(yōu)化說明:
很好理解,轉(zhuǎn)化量=轉(zhuǎn)化率*人群范圍,轉(zhuǎn)化率和人群范圍分別對應(yīng)精準(zhǔn)度和覆蓋度。但是找到這些人并不代表你就能轉(zhuǎn)化他們,還有別的廣告主跟你競爭,比如大家都用某個(gè)行業(yè)的人群包,那這部分人競爭一定激烈,你定向了也未必能轉(zhuǎn)化。
各媒體影響eCPM預(yù)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(biāo),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和去重兩個(gè)方面。
· 過濾不喜歡可能的策略是:如果一個(gè)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(guān)的“行業(yè)、產(chǎn)品、來源、落地頁、廣告組”等也不會向該用戶展現(xiàn)。
· 另一個(gè)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(yàn),從廣告效果的角度看,用戶總看重復(fù)的廣告轉(zhuǎn)化的可能性也會比較低,所以要控制廣告對同一個(gè)用戶重復(fù)展現(xiàn)的頻次。而且你在各媒體點(diǎn)擊“×”,無論是內(nèi)容還是廣告,媒體都會提供一條不喜歡的理由選項(xiàng):重復(fù)內(nèi)容。說明大家經(jīng)常因?yàn)榭吹街貜?fù)的內(nèi)容而選擇不喜歡。
各媒體點(diǎn)擊“×”之后提供的理由選項(xiàng),都包含重復(fù)這一條
對于去重有幾個(gè)維度:

廣告主

安裝包

落地頁鏈接

賬戶

來源

組

計(jì)劃

創(chuàng)意

你先知道這些都是可能被頻控的維度,媒體會把這些項(xiàng)作為一個(gè)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(gè)賬戶、同一個(gè)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(guān)系,又因?yàn)橘~戶、組層級有頻控,對一個(gè)用戶一個(gè)賬戶或者一個(gè)組可能只展現(xiàn)一條廣告,這個(gè)競爭就會更明顯。
同時(shí),不同的媒體會有不同的側(cè)重,比如有的媒體對重復(fù)的創(chuàng)意嚴(yán)格控制,有的媒體就沒那么嚴(yán),甚至一些初期的媒體可能就沒頻控。
廣點(diǎn)通強(qiáng)調(diào)“重復(fù)廣告”是導(dǎo)致曝光量少的原因,重復(fù)廣告只會展現(xiàn)一條,但頭條對優(yōu)秀的廣告系統(tǒng)就會給你自動建一條一樣的計(jì)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(gè)可能有的媒體有、有的媒體沒有;以及新用戶一般會有保護(hù), 也不出廣告,或者出的少。
頻率控制可能的維度
總結(jié)一下,我們可以把廣告投放簡化成3個(gè)部分,每個(gè)部分對應(yīng)了一些設(shè)置項(xiàng)??梢园阉?dāng)成個(gè)地圖來看,知道這些是可能的影響因素,廣告效果不好的時(shí)候,可以改這些東西試試。
三、一種可能的算法
知道媒體預(yù)估的時(shí)候有這么多可能的影響因素,但它們具體是怎么預(yù)估的呢?
這就涉及到了“算法”—— “算法”就是根據(jù)廣告和用戶的一些特征來預(yù)估轉(zhuǎn)化概率的方法(這個(gè)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(gè)簡單的算法作為例子。
有一種算法是這樣,每一項(xiàng)有不同的權(quán)重,來了一條廣告之后從各個(gè)維度給它打分,然后算出一個(gè)總分,舉個(gè)栗子:

視頻時(shí)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(chuàng)意歷史表現(xiàn)? ?0.2分

落地頁加載時(shí)長 ?0.04分

落地頁圖片數(shù)量?0.01分

落地頁頁面長度?0.01分

……

得出一個(gè)eCPM的總分,對總分進(jìn)行排名,然后按照排名分配流量。做算法的都是很優(yōu)秀的技術(shù),是非常聰明的人。而算法越聰明,預(yù)估的結(jié)果就會越接近實(shí)際數(shù)據(jù)。

四、總 結(jié)
·用戶體驗(yàn)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(diǎn)擊、閱讀百分比、讀完、視頻播放時(shí)長、有效播放率、播完率
投訴行為:dislike(不喜歡)、舉報(bào)
·我們梳理了幾個(gè)媒體對質(zhì)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(yōu)化的點(diǎn)。
附:對視頻的分析可以到什么程度?
很細(xì)的程度。這些分析在技術(shù)上都是能夠?qū)崿F(xiàn)的,可能都會作為預(yù)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(zhuǎn)的表現(xiàn)方式啊,都可能是預(yù)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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