信息流廣告的算法機制是什麼？信息流廣告投放運算公式

廣告，就是一個花錢競爭買量的遊戲，信息流廣告也不例外，依然要遵從成本（CPA=cpm/ctr*cvr）和量(轉化量=曝光*ctr*cvr)這兩個核心指標，也還是要優化各層級漏斗因素。

信息流廣告的算法機制是什麼？

信息流廣告只不過由於智能算法的加入，我們需要研究的就不只是競爭對手和用戶，還要過機器算法這一關，因為它是預估優先的，這個預估就涉及到是否準確、高低及機器獎賞（平台廣告回報）問題，這關係到你是否能跨圈（0-1的曝光冷啟動及後續模型成熟規模進量）。

另外由於它是一種廣告找人的形式，所以對素材的更新（定向只是圈定人群的覆蓋範圍，創意才是吸引它的關鍵）及閾值（一方面用戶本來就是無目的在平台刷新，對平台的內容閾值就高，加之競品的模仿會導致素材的吸引乏力）相比其他廣告形式更高。

信息流廣告投放運算公式

所以針對上訴我們對信息流廣告的剖析，發現我們要解決以下3個核心問題，分別按順序闡述：（核心目標是前兩者的輔助結果）

1、機器算法：冷啟動和模型

我們知道平台的廣告收益是想盡可能擴大ECPM值（ECPM=cpa*Pctr*Pcvr*bid），在考慮用戶體驗等各種頻控因素下，按照ECPM值進行排序。在這個公式中，唯一可以確定的就是你的出價cpa（bid因素是根據成本和預算等因素是否達到廣告主需求進行調節），難點在於Pctr和Pcvr，也就是曝光到轉化的預估概率，預估不是憑空捏造，需要歷史數據參考，給定一個先驗概率，在真實曝光後獲得數據反饋加入新的參數再進行調整。而這個歷史數據，也就是過往的已轉化用戶特徵、素材、賬戶、行業等參考。每一次預估後曝光獲得真實反饋的數據再進行參數調整進行是否進入下一個流量池。預估的低了曝光少，預估的高了成本高，預估和真實數據吻合。 （真實數據高繼續放量，真實數據低降低放量優化影響因子）。

（1）冷啟動

一個老賬戶或者計劃會有歷史數據作為參考，對於新賬戶新計劃來說，沒有數據怎麼去預估？所以也都有一個試錯成本和試錯時間，直到滿足模型的穩定，（數量達標模型穩定，數量越多，模型越準）。我們需要獲得真實數據後才能進行判斷，當曝光不出去，有可能是系統認為確實是ECPM值不高，我們可以對其中可能認為的因素進行優化，但也有可能自己認為好，系統認為不好，就得採用其他方式。至少獲得1個轉化所需要的曝光次數達到5000-10000甚至更多。

為了盡可能快速度過冷啟動直到模型穩定，這裡給出一個公式，冷啟動=高出價DMP人群包行業包先窄後寬歷史素材預算時間

高出價：高於行業均值出價，比如20%或者更高，高出價再降下來，看看真實數據反饋，也是給機器獎賞，承擔這個高成本後果，但需結合小預算，得到數據反饋後調整。如果高出價有數據反饋可以再降下來，依然有量則試探成功。

DMP人群包：廣告沒有數據可參考的情況下，就像機器在大海裡撈針，不能挨個試概率，為了降低成本和時間，採取已轉化人群（非該平台廣告）加密上傳ID包，讓系統在這個人群模型裡進行拓展試探。

行業人群包：連歷史轉化數據都沒有的話，則可以採取行業人群包，前人已經幫你跑出模型了，且越是成熟體量大的行業，這種人群包更準，當然也可以在DMP裡進行交叉運算得到自己的人群模型。

先窄後寬：如果以上兩種幫助系統建立模型都有困難，比如一些冷門行業，那就建議先用其他常規定向方式先窄後寬試探。 （精准定向人群裡篩選出廣告轉化用戶，但也需要看預估曝光覆蓋）。

歷史素材：預估不僅會結合用戶的特徵（上訴模型就是），還要看創意和頁面，這裡歷史是可以結合自己過往其他賬戶或廣告跑量素材、行業跑量素材。複製或者藉鑑跑量素材中的核心點。 （文案、圖片、場景、人、道具、音樂、時長等等，把一個創意素材打散拆開分解再重新組合。 ）

預算：這個是影響放量的前提，會結合賬戶、餘額、計劃、組、廣告取最小值。 （其他細節下文闡述）

時間：目前各家平台對於冷啟動的時間有差異，至少建議觀察2-7天看看。

2、信息流廣告投放運算模型

1、數量

轉化的數量越多，數據維度越充分，能夠預估的更加準確。現在平台有0數量直接進入智能算法（也是建立在類似行業數據充足情況下）。這個各家平台的要求不一，6、10、20、50甚至更多，也就是一個廣告的預算要保證數量足夠才能達到模型穩定。但是還要看自己行業這個轉化的成本和自身預算能力。如有的行業是幾元或者幾十元，那即使50個轉化也就千元預算，但有的行業均CPA能達到幾百上千的，則可以設置最小轉化數據預算，以防成本過高。

2、（人群轉化素材）

拆開模型來說，可以理解為不同的人群特徵看到不同的素材進行不同的轉化方式，甚至出價的高低也會影響模型（試探的流量池不一樣了）。越深度的轉化方式（如直接購買，甚至購買的客單價不一樣模型不同，比如1元和9元、49元產品。）越難度過，當然這個也要看行業。 （如果有的行業比如教育類表單和購買流行則建議採取同類方式借鑒參考數據）。

2、素材更新

我們會藉鑑自身或者行業的歷史數據作為預估的先驗值，以便能夠順利的找到模型。但是度過模型之後，必然會面臨素材的衰退。而且上文也提到，信息流廣告最核心的還是素材，定向只是圈定了一個覆蓋的人群，讓系統在這些特徵裡找，但最後用戶是否行動還是看素材。這涉及到素材的數量、上新頻率、賣點、表現形式以及靈感來源等等。 （下文詳細闡述）

3、核心目標：成本和量

上述兩個問題的優化依然是要回歸到我們的最終核心目標：成本（CPA=cpm/ctr*cvr）和量(轉化量=曝光*ctr*cvr)，這裡面就需要如SEM廣告樣，拆開看就是解決曝光、cpm、ctr、cvr的影響因子和可執行的優化動作。

（1）曝光

1、外部因素：平台日活、時長、用戶調性、競品（數量、排期、出價）、節假日、頻控（如大圖、同類廣告次數等等）

2、內部因素：定向、ecpm值（cpa*Pctr*Pcvr*bid）、預算、時段、多賬戶、廣告位、素材類型（是否全品類）、計費模式、跑量模式等。

（2）ctr

廣告位、素材、樣式、時段、人群等（依然看市場、用戶環境的外界變化）

（3）cvr

人群、頁面（內容轉化入口） 創意頁面相關度等

（4）cpm值

自身出價、行業競爭、平台基礎出價

三、信息流廣告算法模型0~1入門法則

這裡我們將更加細化或者補充，一個信息流廣告0-1的過程需要做好哪些步驟？

好的廣告是在合適時間、合適的場景（平台、廣告位）用合適的方式（產品、素材、賣點）打動合適的人（定向、人群模型），並且還要讓其進行低成本規模化。

公司產品：

只有當產品有壟斷差異化優勢情況下，產品才具有轉化優勢，否則就是靠渠道競爭。大部分都是在市場充分競爭情況下去分析自己的公司產品優勢，避開競品的強勢，能夠切中用戶的痛點，這樣在後續素材上進行體現。理解了公司產品優勢，就可以找到可以外化的素材賣點抓手。

（1）公司：包括成立時間、背景、性質、規模、榮譽、服務、案例等各維度進行分析，是否有被外化的賣點。

（2）產品：從價格、功能、情感、場景等用戶關注點提煉出可以外化的點。

平台資訊：

（1）數據算法：包括該平台的日活、使用習慣及時長、數據的維度、定向的方式。

（2）用戶畫像：主要是分析該平台用戶的調性，喜歡哪種文案體、風格。

用戶信息：用戶畫像、用戶需求、用戶關注點、用戶消費

（1）用戶畫像：自然屬性、設備屬性、興趣屬性、行為屬性（搜索、電商、社交、APP、LBS）

（2）用戶需求：用戶使用你的產品/服務的底層動機挖掘及痛點

（3）用戶關注點：也即用戶選擇你的理由因子。 （從產品和背書）

（4）用戶消費：消費能力、消費心理、消費觀念

以上信息可採用指數工具、關鍵詞需求圖譜、行業報告、競品分析、用戶調研訪談反饋、社區社交評論平台、廣告平台DMP畫像分析、客服銷售訪談、CRM數據分析等方式。

競品信息：主要是分析它的素材外化賣點、公司產品信息，尋找可以避開其優勢的但可滿足目標用戶的差異化賣點。

人群劃分：核心、目標、潛在人群及其定向方式

核心定向：詞（如品牌、競品）、dmp轉化、行為（關注、搜索、購買、下載、LBS自身或競品）

目標定向：詞（如通用產品）、行業包、一級核心興趣

潛在定向：詞（如人群、行業詞）、二三級關聯興趣包

創意頁面：

（1）不同的人群可以採用不同的創意賣點，如核心人群主打品牌及活動、目標人群主打差異化產品賣點、潛在人群主打福利優惠及製造興趣慾望、痛點焦慮放大等。

（2）以教育舉例：人（老師、學生、助教、家長，單人/多人）、機（道具）、料（教材、禮盒、書本、筆、筆記、思維導圖）、法（方法、技巧、知識點）、環（教室、家庭、小區）涉及到的相關因子拆散組合。

（3）表現形式：圖文（三圖、大圖、小圖、宮格、角度）、視頻（口播、劇情、手繪、ppt…）。

（4）測試順序：多到一，再到一到多。 （多個賣點素材形式測試，找出跑量素材，圍繞該素材進行延伸）。

（4）頁面信息：和SEM頁面部分相同原理（尤其註意頭圖和外層強關聯甚至一致，創意圖片直接轉化）。

（5）思路來源：廣告平台創意靈感工具、手動閱片、三方抓取工具、關鍵詞需求圖譜等。

出價預算：

1、預算

（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）、最好不要低於實際消耗預算1.5倍。 （如實際消耗10000，不要低於15000）。

（3）、賬戶和廣告組可設置，計劃設置與否差異不大，最終預算還是看餘額、賬戶、計劃、組的最小值，會採取該廣告實際可用餘額。

（4）、每日上新素材廣告備用，同時上線的廣告中要留出單個廣告日轉化穩定模型數量的預算。 （如cpa較高的行業，留出6個CPA預算給1個廣告），假如CPA100，單個廣告至少600預算，如果日預算1200，建議同時上線2-4個廣告即可。觀察前24小時數據，及時剔除數據不好廣告，滾動修改上新。

2、出價

（1）按行業及搜索或可接受CPA進行出價，在建議出價基礎上階梯提升5%。

（2）如果無法過冷啟動，始終無數據，則提高出價直至有數據表現。 （曝光3000-5000以上再觀察調整）

（3）如果依然沒有數據反饋，可採取計費和跑量模式、小預算、淺層轉化目標相結合，目的是積累轉化數據及查看素材和人群。 （如cpm、cpc 快速跑量）。

數據分析：

縱向：圍繞成本（CPA=cpm/ctr*cvr）和量(轉化量=曝光*ctr*cvr)及排序公式ECPM=cpa*Pctr*Pcvr*bid分析哪個環節數據低於大盤均值，核心最差的問題在哪，在找到影響這個環節可優化的影響因子。

橫向：平台、賬戶、業務、計劃、組、廣告從整體到局部找出影響目標的核心差異維度，圍繞這個維度進行優化。