Unsa ang algorithmic nga mekanismo sa advertising sa feed sa balita?Pormula sa pag-advertise sa dagan sa impormasyon

Ang pag-advertise usa ka dula nga naggasto og kwarta aron makigkompetensya sa pagpalit sa gidaghanon, ug ang pag-anunsyo sa dagan sa impormasyon dili eksepsiyon. Kinahanglan gihapon kini nga mosunod sa duha ka core indicators sa gasto (CPA=cpm/ctr*cvr) ug volume (conversion volume=exposure* ctr*cvr) Kinahanglan usab nga ma-optimize ang mga hinungdan sa funnel sa tanan nga lebel.

Unsa ang algorithmic nga mekanismo sa advertising sa feed sa balita?

Ang pag-anunsyo sa dagan sa impormasyon tungod lamang sa pagdugang sa mga intelihente nga mga algorithm, kinahanglan naton nga tun-an dili lamang ang mga kakompetensya ug tiggamit, apan usab ang mga algorithm sa makina, tungod kay gibanabana nga una, ug kini nga pagbanabana naglakip kung kini tukma, taas o ubos Ug ang problema sa machine reward (platform advertising return), nga may kalabutan sa kon makatabok ka ba sa lingin (0-1 exposure cold start ug follow-up model maturity scale).

Dugang pa, tungod kay kini usa ka porma sa pag-anunsyo aron makit-an ang mga tawo, ang pag-update sa mga materyales (ang pag-target mao lamang ang pag-delineate sa coverage sa panon sa katawhan, ang pagkamamugnaon mao ang yawe sa pagdani niini) ug mga thresholds (sa usa ka bahin, ang mga tiggamit nag-refresh sa ang plataporma nga walay katuyoan, ug ang plataporma Ang sulud sa sulud taas, ug ang pagsundog sa mga produkto nga nakigkompetensya mosangpot sa kakulang sa atraksyon sa materyal) mas taas kaysa sa ubang mga porma sa advertising.

Pormula sa pag-advertise sa dagan sa impormasyon

Busa, agig tubag sa pag-apelar, ang among pag-analisa sa mga advertisement sa dagan sa impormasyon nakakaplag nga kinahanglan natong sulbaron ang mosunod nga tulo ka pangunang mga problema, nga gipatin-aw sa han-ay: (ang kinauyokan nga tumong mao ang auxiliary nga resulta sa unang duha)

1. Machine Algorithm: Bugnaw nga Pagsugod ug Mga Modelo

Nahibal-an namon nga ang kita sa advertising sa plataporma mao ang pagpadako sa kantidad sa ECPM (ECPM=cpa*Pctr*Pcvr*bid).Gikonsiderar ang lainlaing mga hinungdan sa pagkontrol sa frequency sama sa kasinatian sa gumagamit, ang order gibase sa kantidad sa ECPM.Niini nga pormula, ang bugtong butang nga matino mao ang imong bid cpa (ang bid factor i-adjust sumala sa kung ang mga hinungdan sama sa gasto ug badyet makatubag sa mga panginahanglan sa mga tig-anunsiyo). Ang kalisud anaa sa Pctr ug Pcvr, nga mao ang gibanabana nga posibilidad sa pagkaladlad sa pagkakabig Ang pagbanabana dili hinimo-himo gikan sa manipis nga hangin, kini nagkinahanglan sa kasaysayan data reference, nga gihatag sa usa ka una nga kalagmitan, human sa tinuod nga exposure, ang data feedback makuha ug bag-o nga mga parametro idugang ug unya adjust.Ug kini nga makasaysayanon nga datos mao ang pakisayran sa nangaging nakabig nga mga kinaiya sa tiggamit, materyales, account, industriya, ug uban pa.Human sa matag banabana, ang tinuod nga datos sa feedback mabutyag ug dayon ang mga parametro i-adjust aron matino kung mosulod ba sa sunod nga traffic pool.Ang ubos nga banabana gamay ra ang exposure, mas taas ang banabana, mas taas ang gasto, ug ang banabana nahiuyon sa aktuwal nga datos. (Ang tinuod nga datos taas ug ang gidaghanon nagpadayon sa pagdugang, ug ang tinuod nga datos gamay aron makunhuran ang epekto nga hinungdan sa pag-optimize sa gidaghanon).

(1) Bugnaw nga pagsugod

Ang usa ka daan nga account o plano adunay makasaysayan nga datos ingon usa ka pakisayran. Para sa usa ka bag-ong account ug usa ka bag-ong plano, unsaon pagbanabana nga wala’y datos?Busa, adunay usa usab ka pagsulay ug kasaypanan nga gasto ug panahon sa pagsulay ug kasaypanan hangtud nga ang kalig-on sa modelo matagbaw, (ang gidaghanon sa mga modelo lig-on, mas daghan ang gidaghanon, mas tukma ang modelo).Kinahanglan namon nga makakuha og tinuod nga datos sa dili pa kami makahimo usa ka paghukom. Kung ang pagkaladlad mapakyas, mahimo nga ang sistema naghunahuna nga ang kantidad sa ECPM sa tinuud dili taas. Mahimo namon nga ma-optimize ang mga hinungdan nga mahimong konsiderahon, apan posible usab nga sa atong hunahuna kini maayo, ug ang sistema naghunahuna nga kini dili maayo, kinahanglan nga mogamit sa ubang mga pamaagi.Nagkinahanglan kini og 1-5000 nga mga impresyon o labaw pa aron makakuha og labing menos 10000 nga pagkakabig.

Aron maipasa ang bugnaw nga pagsugod sa labing madali hangtod nga ang modelo lig-on, ania ang usa ka pormula,Bugnaw nga pagsugod = taas nga bid sa DMP crowd package industriya nga pakete pig-ot una ug unya lapad nga makasaysayanon nga materyal nga badyet sa panahon

Taas nga bid: mas taas kay sa kasagaran nga bid sa industriya, sama sa 20% o mas taas pa, ug dayon ipaubos ang taas nga bid aron makita ang tinuod nga feedback sa datos, kini usab usa ka ganti sa makina, magdala sa mga sangputanan niining taas nga gasto, apan kinahanglan nga paghiusa sa gamay nga badyet, pagkuha sa feedback sa datos ug i-adjust kini.Kung adunay feedback sa datos gikan sa taas nga bid, mahimo kini ipaubos pag-usab, ug kung adunay volume pa, malampuson ang pagsulay.

DMP crowd package: Kung wala'y data nga ma-refer sa mga advertisement, kini sama sa usa ka makina nga nangita og dagom sa usa ka haystack ug dili makasulay sa kalagmitan sa tagsa-tagsa. platform's advertisement) gigamit sa pag-encrypt ug pag-upload sa ID package, ug tugoti ang sistema Niini nga modelo sa panon, palapdan ang pagsulay.

Pakete sa panon sa industriya: Kung wala ka bisan sa datos sa pagbag-o sa kasaysayan, mahimo nimong gamiton ang pakete sa panon sa industriya. Ang mga nag-una nakatabang kanimo gikan sa modelo, ug kung labi ka hamtong ang industriya, labi ka tukma kini nga pakete sa panon. Siyempre, mahimo usab kini gamiton sa Crossover nga operasyon nga gihimo sa DMP aron makuha ang kaugalingon nga modelo sa panon.

Pikit una, unya lapad: Kung ang labaw sa duha ka mga sistema sa pagtabang lisud nga magtukod mga modelo, sama sa pipila nga dili popular nga mga industriya, girekomenda nga gamiton ang ubang mga naandan nga pamaagi sa oryentasyon aron una nga makitid ug dayon lapad aron masulayan. (Ang mga tiggamit sa advertising gisusi gikan sa tukma nga target nga panon sa katawhan, apan ang gibanabana nga pagkaladlad sa coverage kinahanglan usab nga tan-awon).

Makasaysayan nga materyal: Ang pagbanabana dili lamang maghiusa sa mga kinaiya sa tiggamit (modelo sa apela), apan nagdepende usab sa pagkamamugnaon ug panid. Dinhi, ang kasaysayan mahimong ikombinar sa ubang mga account o mga materyales sa trapiko sa advertising ug mga materyales sa trapiko sa industriya kaniadto .Kopyaha o pagkat-on gikan sa kinauyokan nga mga punto sa running material. (Copywriting, mga hulagway, mga eksena,kinaiya, props, musika, gidugayon, ug uban pa, bungkagon ang usa ka mamugnaon nga materyal, bungkagon kini, bungkagon kini, ug i-assemble kini pag-usab. )

Badyet: Kini ang premyo nga makaapekto sa gidaghanon, ug ang minimum nga kantidad kuhaon sa kombinasyon sa account, balanse, plano, grupo, ug advertisement. (Ang ubang mga detalye gipasabut sa ubos)

Oras: Sa pagkakaron, ang matag plataporma adunay lain-laing panahon alang sa bugnaw nga pagsugod, labing menos kini girekomendar sa pag-obserbar niini sulod sa 2-7 ka adlaw.

2. Calculation model sa information flow advertisement placement

1. Gidaghanon

Kon mas daghan ang gidaghanon sa mga pagkakabig, mas igo ang dimensyon sa datos, ug mas tukma ang pagbanabana.Karon ang plataporma adunay 0 nga mga numero nga direkta sa intelihenteng algorithm (gibase usab sa igo nga datos sa parehas nga mga industriya).Ang mga kinahanglanon sa matag plataporma managlahi, 6, 10, 20, 50 o labaw pa, nga mao, ang badyet sa usa ka ad kinahanglan nga igo aron makab-ot ang kalig-on sa modelo.Apan nagdepende usab kini sa gasto sa kini nga pagbag-o sa imong kaugalingon nga industriya ug sa imong kaugalingon nga kapabilidad sa badyet.Kung ang industriya usa ka pipila ka yuan o napulo ka yuan, bisan ang 50 nga mga pagkakabig mogasto ug usa ka libo nga yuan, apan sa pipila nga mga industriya, ang kasagaran nga CPA mahimong makaabut sa gatusan o liboan, mahimo ka magbutang usa ka minimum nga badyet sa datos sa pagkakabig aron mapugngan ang gasto nga mahimong sobra. taas..

2. (Kadaghanan sa pagkakabig nga materyal)

Sa mga termino sa pag-disassembling sa modelo, masabtan nga ang lain-laing mga demograpiko makakita sa lain-laing mga pamaagi sa pagkakabig alang sa lain-laing mga materyales, ug bisan ang lebel sa mga bid makaapekto sa modelo (ang traffic pool alang sa pagsulay lahi).Ang mas lawom nga mga pamaagi sa pagkakabig (sama sa direkta nga pagpalit, o bisan ang pagpalit sa lainlaing mga presyo sa yunit sa kostumer, sama sa 1 yuan ug 9 yuan, 49 yuan nga mga produkto.) Ang labi ka lisud, siyempre, nagdepende usab kini sa industriya. (Kung adunay mga industriya sama sa mga porma sa edukasyon ug mga sikat nga pagpalit, girekomenda nga gamiton ang parehas nga pamaagi aron makat-on gikan sa reference data).

2. Pag-update sa materyal

Magkuha kami sa among kaugalingon o data sa kasaysayan sa industriya ingon nga gibanabana nga una nga kantidad aron ang modelo makit-an nga hapsay.Apan human sa pag-agi sa modelo, kini kinahanglan nga atubangon ang pagkunhod sa materyal.Dugang pa, sama sa gihisgutan sa ibabaw, ang kinauyokan sa advertisement sa dagan sa impormasyon mao ang materyal, ug ang oryentasyon naghubit lamang sa usa ka sakop nga grupo, nga nagtugot sa sistema sa pagpangita niini nga mga kinaiya, apan sa katapusan, kung ang tiggamit molihok o dili depende sa materyal.Naglakip kini sa gidaghanon sa materyal, sa kasubsob sa bag-ong pagpagawas, sa punto sa pagbaligya, sa porma sa ekspresyon, ug sa tinubdan sa inspirasyon. (detalye sa ubos)

3. Panguna nga mga katuyoan: gasto ug gidaghanon

Ang pag-optimize sa duha ka mga problema sa ibabaw kinahanglan pa nga ibalik sa among katapusan nga kinauyokan nga mga katuyoan: gasto (CPA=cpm/ctr*cvr) ug volume (volume sa pagkakabig=exposure*ctr*cvr), nga kinahanglan i-disassemble sama sa mga ad sa SEM. mao ang pagsulbad sa mga hinungdan sa impluwensya sa pagkaladlad, cpm, ctr, ug cvr ug ang mga aksyon sa pag-optimize nga mahimo.

(1) Pagkaladlad

1. External nga mga hinungdan: adlaw-adlaw nga mga kalihokan sa plataporma, gidugayon, tonality sa tiggamit, mga produkto nga nakigkompetensya (gidaghanon, iskedyul, bid), holidays, frequency control (sama sa dagkong mga hulagway, ang gidaghanon sa susama nga mga ad, ug uban pa)

2. Internal nga mga hinungdan: orientation, ecpm value (cpa*Pctr*Pcvr*bid), budget, time period, multiple accounts, advertising space, material type (bisan ang tanan nga mga kategorya), billing mode, running volume mode, etc.

(2) ctr

Advertising space, material, style, time period, crowd, etc.

(3) cvr

Kadaghanon, panid (pagsulod sa pagkakabig sa sulud), kalambigitan sa panid sa paglalang, ug uban pa.

(4) cpm nga bili

Kaugalingong bidding, kompetisyon sa industriya, bidding nga nakabase sa plataporma

0. Ang 1~XNUMX entry rule sa information flow advertising algorithm model

Dinhi atong pauswagon pa o dugangan, unsa nga mga lakang ang kinahanglan nga buhaton sa 0-1 nga proseso sa usa ka advertisement sa dagan sa impormasyon?

Ang usa ka maayo nga ad mao ang pagdani sa husto nga mga tawo (target, modelo sa panon) sa husto nga paagi (mga produkto, materyales, mga punto sa pagbaligya) sa husto nga oras ug sa husto nga senaryo (plataporma, espasyo sa advertising), ug sa parehas nga oras, kini kinahanglan nga sukdon sa ubos nga gasto.

produkto sa kompanya:

Kung ang produkto adunay bentaha sa monopolyo nga pagkalainlain, ang produkto adunay bentaha sa pagbag-o, kung dili kini magdepende sa kompetisyon sa channel.Kadaghanan kanila nag-analisar sa mga bentaha sa mga produkto sa ilang kompanya sa kaso sa bug-os nga kompetisyon sa merkado, paglikay sa kusog sa mga produkto nga nakigkompetensya, ug mahimong maigo ang mga punto sa kasakit sa mga tiggamit, aron kini makita sa mga follow-up nga materyales.Pagkahuman masabtan ang mga bentaha sa mga produkto sa kompanya, makit-an nimo ang punto sa pagbaligya sa mga materyales nga mahimong ma-externalized.

(1) Kompanya: Naglakip sa panahon sa pagtukod, background, kinaiyahan, sukdanan, kadungganan, serbisyo, mga kaso ug uban pang mga sukat aron analisahon, kung adunay usa ka eksternal nga punto sa pagbaligya.

(2) Produkto: Pagkuha sa mga punto nga mahimong ma-externalize gikan sa mga kabalaka sa tiggamit sama sa presyo, function, emosyon, ug eksena.

Impormasyon sa plataporma:

(1) Algoritmo sa datos: lakip ang adlaw-adlaw nga mga kalihokan sa plataporma, mga batasan ug gidugayon sa paggamit, mga sukod sa datos, ug mga pamaagi sa oryentasyon.

(2) Mga hulagway sa tiggamit: nag-una sa pag-analisar sa tonality sa mga tiggamit sa plataporma, ug unsa nga estilo sa pagkopya ug estilo ang ilang gusto.

Impormasyon sa user: mga hulagway sa user, panginahanglan sa user, kabalaka sa user, konsumo sa user

(1) Hulagway sa tiggamit: natural nga mga hiyas, mga hiyas sa device, mga hiyas sa interes, mga kinaiya sa kinaiya (pagpangita,E-commerce, sosyal, APP, LBS)

(2) Kinahanglanon sa tiggamit: ang nagpahiping kadasig ug mga punto sa kasakit sa mga tiggamit sa paggamit sa imong produkto/serbisyo

(3) Pokus sa gumagamit: kana, ang hinungdan ngano nga gipili ka sa mga tiggamit. (gikan sa produkto ug endorsement)

(4) Pagkonsumo sa tiggamit: abilidad sa pagkonsumo, sikolohiya sa pagkonsumo, konsepto sa pagkonsumo

Ang impormasyon sa ibabaw mahimong magamit sa mga himan sa indeks, mga mapa sa panginahanglan sa keyword, mga taho sa industriya, pagtuki sa kompetisyon sa produkto, feedback sa interbyu sa survey sa gumagamit, mga platform sa komentaryo sa katilingban sa komunidad, pag-analisar sa hulagway sa DMP nga plataporma sa advertising, mga interbyu sa pagbaligya sa serbisyo sa kustomer, pagtuki sa datos sa CRM, ug uban pa.

Kompetisyon nga impormasyon sa produkto: Kini nag-una sa pag-analisar sa iyang materyal nga externalization nga mga punto sa pagbaligya ug impormasyon sa produkto sa kompanya, ug nakit-an ang nagkalainlain nga mga punto sa pagbaligya nga makalikay sa mga bentaha niini apan makatagbaw sa mga target nga tiggamit.

Pagbahinbahin sa panon: kinauyokan, target, potensyal nga mamiminaw ug kung giunsa sila pag-target

Panguna nga pag-target: mga pulong (sama sa mga tatak, kakompetensya), mga pagbag-o sa dmp, pamatasan (pagsunod, pagpangita, pagpalit, pag-download, LBS mismo o mga kakompetensya)

Pag-target: mga pulong (sama sa mga generic nga produkto), mga pakete sa industriya, nag-una nga kinauyokan nga interes

Potensyal nga oryentasyon: mga pulong (sama sa panon sa katawhan, mga pulong sa industriya), sekondarya ug tertiary nga may kalabutan nga mga pakete sa interes

Mamugnaon nga panid:

(1) Ang lain-laing mga grupo sa mga tawo mahimong mogamit sa lain-laing mga mamugnaon nga mga punto sa pagbaligya, sama sa panguna nga brand ug mga kalihokan sa kinauyokan nga grupo, ang nag-unang kalainan sa produkto nga punto sa pagpamaligya sa target nga grupo, ug ang potensyal nga grupo nga nag-unang pokus sa mga diskwento sa kaayohan ug paghimo sa mga tinguha sa interes, mga punto sa kasakit ug pagpadako sa kabalaka, ug uban pa.

(2) Himoa nga ehemplo ang edukasyon: mga tawo (mga magtutudlo, estudyante, katabang sa pagtudlo, ginikanan, single/multi-person), makina (props), materyales (textbook, gift box, libro, pen, notes, mind maps), mga pamaagi. (mga pamaagi, Kahanas, mga punto sa kahibalo), ug ang may kalabutan nga mga hinungdan nga nalambigit sa singsing (klasehanan, pamilya, komunidad) gibungkag ug gihiusa.

(3) Mga porma sa ekspresyon: graphic (tulo ka hulagway, dako nga hulagway, gamay nga hulagway, grid, anggulo), video (oral broadcast, plot, gipintalan sa kamot, ppt...).

(4) Pagsunodsunod sa pagsulay: kutob sa usa, dayon gikan sa usa ngadto sa daghan. (Multiple selling point material forms test, hibal-i ang running volume material, ug i-extend ang materyal).

(4) Impormasyon sa panid: parehas nga prinsipyo sa bahin sa panid sa SEM (ilabi na timan-i nga ang imahe sa header ug ang gawas nga layer kusganon nga konektado o bisan makanunayon, ug ang imahen nga mamugnaon direkta nga nakabig).

(5) Mga tinubdan sa mga ideya: mamugnaon nga inspirasyon nga mga himan sa mga plataporma sa advertising, manwal nga pagbasa, tripartite nga mga himan sa pag-crawl, keyword demand nga mga mapa, ug uban pa.

Badyet sa bid:

1. Badyet

（1）、1.5-2倍转化目标数量预算。（如单日100转化量，cpa为100，则可设置15000-20000）。

(2), labing maayo nga dili moubos sa 1.5 ka pilo sa aktuwal nga badyet sa konsumo. (Kung ang aktuwal nga konsumo kay 10000, dili kini muubos sa 15000).

(3) Mahimong itakda ang mga account ug ad group. Adunay gamay nga kalainan tali sa mga setting sa plano ug ang katapusan nga badyet nagdepende sa minimum nga kantidad sa balanse, account, plano, ug grupo, ug ang aktwal nga magamit nga balanse sa ad ang kuhaon.

(4) Ang bag-ong materyal nga mga paanunsiyo gidugang matag adlaw alang sa pag-backup, ug ang badyet alang sa gidaghanon sa mga lig-on nga modelo nga nakabig matag adlaw kinahanglan nga igahin alang sa mga paanunsyo nga online sa parehas nga oras. (Pananglitan, sa mga industriya nga adunay taas nga CPA, paggahin ug 6 ka CPA nga badyet para sa 1 ka advertisement). Kung ang CPA 100, ang badyet alang sa usa ka ad kinahanglan nga labing menos 600. Kung ang adlaw-adlaw nga badyet 1200, girekomenda nga ilunsad 2-4 nga mga ad sa parehas nga oras.Pag-obserbar sa datos sa unang 24 ka oras, kuhaa dayon ang mga ad nga adunay dili maayo nga datos, ug ilunsad ang mga bag-o.

2. Bid

(1) Pag-bid pinaagi sa industriya ug pagpangita o madawat nga CPA, ug pagtaas sa 5% base sa gisugyot nga bid.

(2) Kung dili posible nga magsugod sa usa ka bugnaw nga palibot ug wala pa’y datos, dugangi ang bid hangtod adunay pasundayag sa datos. (Exposure labaw pa sa 3000-5000 ug unya obserbahan ug adjust)

(3) Kung wala pa'y feedback sa datos, ang kombinasyon sa mga modelo sa billing ug running volume, gagmay nga mga badyet, ug mabaw nga mga tumong sa pagkakabig mahimong magamit sa pagtigum sa datos sa pagkakabig ug pagtan-aw sa mga materyales ug mga tawo. (sama sa cpm, cpc paspas nga pagdagan nga gidaghanon).

pagtuki sa datos:

Vertical: Pagtutok sa gasto (CPA=cpm/ctr*cvr) ug volume (conversion volume=exposure*ctr*cvr) ug sorting formula ECPM=cpa*Pctr*Pcvr*bid aron analisahon kung unsang link data ang mas ubos kaysa average sa merkado, ug ang kinauyokan mao ang pinakagrabe Ang problema anaa sa pagpangita sa mga hinungdan nga makaimpluwensya nga mahimong ma-optimize niini nga link.

Horizontal: Ang plataporma, account, negosyo, plano, grupo, advertisement hibal-i ang kinauyokan nga dimensyon sa kalainan nga makaapekto sa target gikan sa kinatibuk-an ngadto sa bahin, ug pag-optimize sa palibot niini nga dimensyon.