뉴스피드 광고의 알고리즘 메커니즘은 무엇입니까?정보 흐름 광고 공식

광고는 양을 사기 위해 돈을 쓰는 게임이고 정보 흐름 광고도 예외는 아닙니다. 여전히 비용(CPA=cpm/ctr*cvr)과 ​​양(전환량=노출*)이라는 두 가지 핵심 지표를 준수해야 합니다. ctr*cvr) 또한 모든 수준에서 깔때기 요소를 최적화해야 합니다.

뉴스피드 광고의 알고리즘 메커니즘은 무엇입니까?

정보 흐름 광고는 지능형 알고리즘이 추가되었기 때문에 경쟁자와 사용자뿐만 아니라 기계 알고리즘도 연구해야 합니다. 왜냐하면 먼저 추정하고 이 추정은 정확한지, 높거나 낮은지 여부를 포함하기 때문입니다. 원을 넘을 수 있는지 여부와 관련된 기계 보상(플랫폼 광고 수익)(0-1 노출 콜드 스타트 ​​및 후속 모델 성숙도 척도).

또한 사람을 찾는 광고의 한 형태이기 때문에 자료의 업데이트(타겟팅은 군중의 범위를 설명하기 위한 것일 뿐이며 창의성이 그것을 끌어들이는 열쇠임) 및 임계값(한편으로 사용자는 무의미한 플랫폼, 그리고 플랫폼 콘텐츠의 문턱이 높고, 경쟁 제품의 모방은 소재의 매력 부족으로 이어질 것입니다) 다른 광고 형식보다 높습니다.

정보 흐름 광고 공식

따라서 항소에 대한 응답으로 정보 흐름 광고에 대한 우리의 분석은 다음 세 가지 핵심 문제를 해결해야 함을 발견했으며 순서대로 설명됩니다. (핵심 목표는 처음 두 가지의 보조 결과입니다)

1. 기계 알고리즘: 콜드 스타트 ​​및 모델

우리는 플랫폼의 광고 수익이 ECPM 값을 극대화하는 것임을 알고 있습니다.(ECPM=cpa*Pctr*Pcvr*bid) 사용자 경험과 같은 다양한 빈도 제어 요소를 고려하여 순위는 ECPM 값을 기반으로 합니다.이 공식에서 결정할 수 있는 유일한 것은 귀하의 입찰 CPA입니다.(비용 및 예산과 같은 요소가 광고주의 요구를 충족하는지 여부에 따라 입찰 계수가 조정됩니다.) 어려움은 예상 확률인 Pctr 및 Pcvr에 있습니다. 전환에 대한 노출의 추정치는 허구로 조작되지 않으며 사전 확률이 주어지면 과거 데이터 참조가 필요합니다. 실제 노출 후 데이터 피드백이 얻어지고 조정 전에 새 매개변수가 추가됩니다.그리고 이 과거 데이터는 과거 전환된 사용자 특성, 재료, 계정, 산업 등의 참조입니다.각 추정 후에 실제 피드백 데이터가 노출되고 매개변수를 조정하여 다음 트래픽 풀에 들어갈지 여부를 결정합니다.추정된 낮은 값은 노출보다 낮고 예상 비용은 더 높으며 추정치는 실제 데이터와 일치합니다. (실제 데이터는 높고 볼륨은 계속 증가하며 실제 데이터는 볼륨 최적화의 영향 요인을 줄이기 위해 낮습니다).

(1) 콜드 스타트

이전 계정이나 계획에는 과거 데이터가 참조로 포함됩니다. 새 계정과 새 계획에 대해 데이터 없이 어떻게 추정합니까?따라서 모델의 안정성이 충족될 때까지 시행착오 비용과 시행착오 시간도 있습니다(모델 수가 안정적일수록 모델이 많을수록 더 정확합니다).판단을 내리기 전에 실제 데이터를 얻어야 합니다. 노출이 실패하면 시스템이 ECPM 값이 실제로 높지 않다고 생각할 수 있습니다. 고려할 수 있는 요소를 최적화할 수 있지만 우리는 그것이 좋다고 생각하고 시스템은 그것이 좋지 않다고 생각합니다. 다른 방법을 사용해야 합니다.최소 1회의 전환을 얻으려면 5000-10000회 이상의 노출이 필요합니다.

모델이 안정될 때까지 가능한 한 빨리 콜드 스타트를 통과하기 위한 공식은 다음과 같습니다.콜드 스타트 ​​= 높은 입찰가 DMP 크라우드 패키지 산업 패키지는 먼저 좁고 역사적 자료 예산 시간이 넓습니다.

높은 입찰가: 20% 이상과 같은 업계 평균 입찰가보다 높고 실제 데이터 피드백을 보기 위해 높은 입찰가를 낮추는 것도 기계에 대한 보상이며 이 높은 비용의 결과를 부담하지만 적은 예산으로 결합하고 데이터 피드백을 받은 후 조정해야 합니다.높은 입찰가에서 데이터 피드백이 있으면 다시 낮출 수 있으며, 여전히 볼륨이 있으면 테스트에 성공합니다.

DMP 군중 패키지: 광고에서 참조할 데이터가 없을 때 마치 기계가 건초더미에서 바늘을 찾는 것과 같으며 확률을 하나씩 테스트할 수 없습니다. 비용과 시간을 줄이기 위해 변환된 군중( 플랫폼 광고가 아님)는 ID 패키지를 암호화하고 업로드하는 데 사용되며 시스템이 이 군중 모델에서 테스트를 확장하도록 합니다.

업계 군중 패키지: 과거 전환 데이터가 없는 경우 업계 군중 패키지를 사용할 수 있습니다.전임자는 이미 모델에서 벗어나도록 도왔고 업계가 성숙할수록 이 군중 패키지는 더 정확합니다. 물론, 자체 군중 모델을 얻기 위해 DMP에서 수행되는 Crossover 작업에서도 찾을 수 있습니다.

먼저 좁고 넓게: 위의 두 가지 도움말 시스템이 일부 인기 없는 산업과 같이 모델을 구축하기 어려운 경우 다른 기존 방향 방법을 사용하여 먼저 좁고 넓게 테스트하는 것이 좋습니다. (광고 사용자는 정확한 타겟팅 군중에서 제외되지만 예상 노출 범위도 살펴볼 필요가 있습니다.)

히스토리 자료: 추정은 사용자의 특성(어필 모델이 있음)을 결합할 뿐만 아니라 창의성 및 페이지에 따라 달라집니다. 여기에서 히스토리는 다른 계정 또는 광고 트래픽 자료 및 산업 트래픽 자료와 결합될 수 있습니다. 과거.실행 자료의 핵심 요점을 복사하거나 배우십시오. (카피 라이팅, 사진, 장면,캐릭터, 소품, 음악, 지속시간 등 창작물을 쪼개서 분해했다가 다시 조립합니다. )

예산: 거래량에 영향을 미치는 전제로 계정, 잔액, 플랜, 그룹, 광고를 합산하여 최소값을 취합니다. (기타 자세한 내용은 아래에서 설명)

시간: 현재 각 플랫폼은 콜드 스타트 ​​시간이 다르며 적어도 2-7일 동안 관찰하는 것이 좋습니다.

2. 정보흐름 광고 게재 계산 모델

1. 수량

전환 수가 많을수록 데이터 차원이 더 충분하고 추정이 더 정확해질 수 있습니다.이제 플랫폼은 지능형 알고리즘에 직접 0개의 숫자를 갖습니다(유사 산업의 충분한 데이터를 기반으로 함).각 플랫폼의 요구 사항은 6, 10, 20, 50 또는 그 이상으로 다릅니다. 즉, 광고 예산은 모델 안정성을 달성하기에 충분해야 합니다.그러나 그것은 또한 당신의 산업과 당신의 예산 능력에서 이러한 변화의 비용에 달려 있습니다.업계가 몇 위안 또는 수십 위안인 경우 전환 50회도 천 위안의 예산이 될 수 있지만 일부 업계에서는 평균 CPA가 수백 또는 수천에 도달할 수 있으므로 최소 전환 데이터 예산을 설정하여 비용을 방지할 수 있습니다. 너무 높다..

2. (군중 전환 자료)

모델을 분해하는 측면에서 인구 통계에 따라 다른 재료에 대해 다른 변환 방법이 표시되고 입찰 수준조차도 모델에 영향을 미친다는 것을 이해할 수 있습니다(테스트를 위한 트래픽 풀이 다름).보다 심층적인 변환 방법(예: 직접 구매 또는 1위안 및 9위안, 49위안 제품과 같은 다른 고객 단가 구매 등) 산업. (교육형태, 인기구매 등 업종이 있는 경우 참고자료를 통해 학습하는 것과 동일한 방법을 사용하는 것을 권장함).

2. 재료 업데이트

모델을 원활하게 찾을 수 있도록 자체 또는 업계 이력 데이터를 예상 이전 값으로 사용합니다.그러나 모델을 거치고 나면 재료의 쇠퇴에 직면할 수밖에 없다.더욱이 위에서 언급한 바와 같이 정보흐름 광고의 핵심은 소재이고 방향은 커버된 그룹만을 정의하여 시스템이 이러한 특성을 찾을 수 있도록 하지만 결국 사용자의 행동 여부는 소재에 달려 있습니다.여기에는 자료의 양, 새 릴리스의 빈도, 판매 포인트, 표현 형식 및 영감의 원천이 포함됩니다. (아래에 자세히 설명)

3. 핵심 목표: 비용 및 수량

위의 두 가지 문제의 최적화는 여전히 최종 핵심 목표인 비용(CPA=cpm/ctr*cvr)과 ​​볼륨(conversion volume=exposure*ctr*cvr)으로 돌아가야 하며, 이는 SEM 광고처럼 분해되어야 합니다. 노출, cpm, ctr 및 cvr의 영향 요인과 수행할 수 있는 최적화 조치를 해결하는 것입니다.

(1) 노출

1. 외부 요인: 플랫폼 일일 활동, 지속 시간, 사용자 톤, 경쟁 제품(수량, 일정, 입찰가), 휴일, 빈도 제어(예: 큰 그림, 유사 광고 수 등)

2. 내부 요인: 방향, ecpm 값(cpa*Pctr*Pcvr*bid), 예산, 기간, 다중 계정, 광고 공간, 재료 유형(모든 카테고리 여부), 청구 모드, 실행 볼륨 모드 등

(2) 클릭률

광고 공간, 소재, 스타일, 기간, 군중 등 (아직 시장 및 사용자 환경의 외부 변화에 따라 다름)

(3) 이력서

군중, 페이지(콘텐츠 전환 항목), 크리에이티브 페이지 관련성 등

(4) CPM 값

자체입찰, 업계경쟁, 플랫폼기반입찰

0. 정보 흐름 광고 알고리즘 모델의 1~XNUMX 항목 규칙

여기서 우리는 정보 흐름 광고의 0-1 프로세스에서 수행해야 하는 단계를 추가로 수정하거나 보완할 것입니다.

좋은 광고는 적시에 적절한 시나리오(플랫폼, 광고 공간)에서 적절한 사람(타겟팅, 크라우드 모델)을 적절한 방식(제품, 재료, 판매 포인트)으로 감동시키는 동시에, 저렴한 비용으로 확장해야 합니다.

회사 제품:

제품이 독점 차별화 우위를 가질 때만 제품이 변형 우위를 가지며 그렇지 않으면 채널 경쟁에 달려 있습니다.그들 대부분은 완전한 시장 경쟁의 경우 자사 제품의 장점을 분석하고, 경쟁 제품의 강점을 피하고, 사용자의 고충을 때릴 수 있으므로 후속 자료에 반영될 수 있습니다.회사 제품의 장점을 파악한 후, 외부화할 수 있는 소재의 판매 포인트를 찾을 수 있습니다.

(1) 회사 : 설립 당시, 배경, 성격, 규모, 명예, 서비스, 사례 및 기타 분석 할 차원을 포함하여 외부화 된 판매 포인트가 있는지 여부.

(2) 제품: 가격, 기능, 감성, 장면 등 사용자의 관심사에서 외부화할 수 있는 포인트를 추출합니다.

플랫폼 정보:

(1) 데이터 알고리즘: 플랫폼의 일상 활동, 사용 습관 및 기간, 데이터 차원 및 방향 방법을 포함합니다.

(2) 사용자 초상화: 주로 플랫폼 사용자의 음색과 그들이 좋아하는 복사 스타일 및 스타일을 분석합니다.

사용자 정보: 사용자 초상화, 사용자 요구, 사용자 포커스, 사용자 소비

(1) 사용자 초상화: 자연 속성, 장치 속성, 관심 속성, 행동 속성(검색,전자 상거래, 소셜, 앱, LBS)

(2) 사용자 요구: 사용자가 귀하의 제품/서비스를 사용하는 근본적인 동기 및 고충

(3) 사용자 중심: 사용자가 당신을 선택하는 이유입니다. (제품 및 보증에서)

(4) 사용자 소비 : 소비능력, 소비심리, 소비개념

위의 정보는 인덱스 도구, 키워드 수요 맵, 산업 보고서, 경쟁 제품 분석, 사용자 설문 조사 인터뷰 피드백, 커뮤니티 소셜 댓글 플랫폼, 광고 플랫폼 DMP 초상화 분석, 고객 서비스 영업 인터뷰, CRM 데이터 분석 등에 사용할 수 있습니다.

경쟁 제품 정보: 주로 물질적 외부화 판매 포인트와 회사 제품 정보를 분석하고, 장점을 회피할 수 있지만 대상 사용자를 만족시킬 수 있는 차별화된 판매 포인트를 찾습니다.

군중 세분화: 핵심, 표적, 잠재 군중 및 표적 방법

핵심 타겟팅: 단어(예: 브랜드, 경쟁업체), dmp 전환, 행동(팔로우, 검색, 구매, 다운로드, LBS 자체 또는 경쟁업체)

타겟팅: 단어(예: 일반 제품), 산업 패키지, 주요 핵심 관심사

잠재적 오리엔테이션: 단어(예: 군중, 업계 단어), XNUMX차 및 XNUMX차 관련 관심 패키지

크리에이티브 페이지:

(1) 다른 그룹의 사람들은 핵심 그룹의 주요 브랜드 및 활동, 대상 그룹의 주요 차별화된 제품 판매 포인트 및 잠재적인 그룹의 복지 할인 및 관심 욕구, 고충 및 생성에 대한 주요 초점과 같은 서로 다른 창의적인 판매 포인트를 채택할 수 있습니다. 불안 증폭 등

(2) 교육을 예로 들면 사람(교사, 학생, 조교, 부모, 독신/여러 사람), 기계(소도구), 재료(교과서, 선물 상자, 책, 펜, 노트, 마인드 맵), 방법( 방법, 기술, 지식 포인트) 및 링에 관련된 관련 요소(교실, 가족, 커뮤니티)가 해체되고 결합됩니다.

(3) 표현 형식: 그래픽(XNUMX장의 그림, 큰 그림, 작은 그림, 격자, 각도), 비디오(구두 방송, 플롯, 손으로 그린, ppt...).

(4) 테스트 순서: 하나만큼 많은 다음 하나에서 많은 수로. (여러 셀링 포인트 재료 형태 테스트, 실행 볼륨 재료 찾기, 재료 주변 확장).

(4) 페이지 정보: SEM 페이지 부분과 동일한 원칙(특히 헤더 이미지와 외부 레이어가 밀접하게 관련되거나 심지어 일관성이 있으며 크리에이티브 이미지가 직접 변환된다는 점에 유의).

(5) 아이디어의 출처: 광고 플랫폼을 위한 창의적인 영감 도구, 수동 읽기, 삼자 크롤링 도구, 키워드 수요 맵 등

입찰 예산:

1. 예산

（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) 실제 소비예산의 1.5배 이상 되지 않는 것이 좋다. (실제 소비량이 10000인 경우 15000보다 낮아서는 안됩니다.)

(3) 계정과 광고그룹을 설정할 수 있으며, 플랜 설정의 차이는 거의 없으며, 최종예산은 잔액, 계정, 플랜, 그룹의 최소값에 따라 달라지며, 실제 광고의 가용 잔액이 사용됩니다.

(4) 신소재 광고는 백업을 위해 매일 업로드되며, 동시에 온라인 광고를 위해 단일 광고일에 변환된 안정적인 모델 수에 대한 예산을 따로 확보해야 합니다. (예를 들어 CPA가 높은 업종의 경우 6개의 광고에 1개의 CPA 예산을 따로 설정합니다.) CPA가 100이면 단일 광고에 대한 예산은 600 이상이어야 합니다. 일일예산이 1200이면 런칭하는 것이 좋습니다. 동시에 2-4개의 광고.처음 24시간 동안의 데이터를 관찰하고 잘못된 데이터가 포함된 광고를 즉시 제거하고 수정 버전을 출시하여 업데이트합니다.

2. 입찰

(1) 업종 및 검색 또는 허용 가능한 CPA별로 입찰하고 제안된 입찰가를 기준으로 5% 증액합니다.

(2) 추운 환경에서 시작할 수 없고 여전히 데이터가 없는 경우 데이터 성능이 나올 때까지 입찰가를 높입니다. (3000~5000 이상 노출 후 관찰 및 조정)

(3) 여전히 데이터 피드백이 없으면 청구 및 실행 볼륨 모델의 조합, 작은 예산 및 얕은 전환 목표를 사용하여 전환 데이터를 축적하고 자료 및 군중을 볼 수 있습니다. (예: cpm, cpc 빠른 실행 볼륨).

데이터 분석:

수직: 비용(CPA=cpm/ctr*cvr) 및 거래량(전환량=노출*ctr*cvr) 및 정렬 공식 ECPM=cpa*Pctr*Pcvr*bid에 중점을 두어 어떤 링크 데이터가 평균보다 낮은지 분석 핵심은 최악이고 문제는 이 링크에서 최적화할 수 있는 영향 요인을 찾는 데 있습니다.

수평: 플랫폼, 계정, 비즈니스, 계획, 그룹 및 광고 전체에서 부분으로 대상에 영향을 미치는 핵심 차이 차원을 찾고 이 차원을 중심으로 최적화합니다.