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广告投放从操作层面看各媒体的一些公开算法

广告投放从操作层面看各媒体的一些公开算法

 

媒体的算法是黑核,我们不知道是什么样的,就算告诉我们、我们也看不明白。但我们可以看一些基础的东西,就像上学要做作业、上课听讲、课前预习、课后复习,大家具体的学习方法各不相同,但这些基本的逻辑是共性的。

我搜集了头条、腾讯、快手对质量度的一些定义,理出了一些可能的影响因素,这些东西你可能知道,但可能没那么确定、或者知道的没那么全面,我觉得值得优化人员看一看。

我们以头条为主,其它媒体也可以参考。对于账户层级的叫法按照头条的“账户-组-计划-创意” 。

一、钱

算法就是决定把量分给谁,而把量分给谁的核心就是钱。但钱又会分为两个部分:一个是直接的广告收入,另一个是用户体验,也就是未来的钱。只有用户体验好了,用户愿意留在APP上,媒体才能长长久久地赚钱。

广告投放从操作层面看各媒体的一些公开算法
所以,媒体在做流量分配的时候,用户体验一定是很重要的考量因素。
用户体验可以分成3个部分:
互动行为:赞、顶、评论、喜欢、分享
观看行为:点击、阅读百分比、读完、视频播放时长、有效播放率、播完率
投诉行为:dislike(不喜欢)、举报
如果用户正面反馈(正面评论、看的时间比较长等)比较多,那对广告的流量分配一定会加分;用户有负面行为也会对广告进行打压。
所以“广告被投诉会影响分量吗?”

会的,算法里一定有投诉率、累计投诉次数的权重。

二、广告投放的简化流程
广告投放也就是媒体卖流量的过程,可以简单分成3步:
① 确认你想买
② 看你给多少钱
③ 综合考虑用户体验
都OK、就可以展现在用户面前了。
对应到广告系统里,每一步都对应一些设置:
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我们具体来看:

1、确认在投状态
确认在投状态,需要检查几项:
首先开关得打开,然后日期、时间段是否包含当下时间点,是否有可用预算及余额。对于可用预算和余额,有一种说法是:取最小值。
a)账户预算、组预算、计划预算取最小值;
b)预算最小值-已消耗金额=可用预算
c)可用预算、账户余额取最小值
确认“可用预算、账户余额的最小值”是可消耗的,就可以进入在投状态。如果可用预算或余额即将耗尽,那么广告就会逐步下线。
确认在投状态的几个主要因素:
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2、预估eCPM
预估eCPM,回到计算eCPM的公式:
按点击出价:  eCPM=(点击出价)×(展示-点击率)
按转化出价:  eCPM=(转化出价)×(展示-点击率)×(点击-转化率)
预估ecpm就会用到大家总说的“质量度”的概念。我们来看一下各媒体对质量度的影响因素的说明:
快手
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腾讯
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头条
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可以将影响因素归成几类:
a)查户口:账户的历史表现、推广商户的信用
b)创意:点击率、封面点击率、有效播放率(主要)、创意历史点击率(主要)、新鲜度
c)落地页:落地页的加载速度、落地页的停留时长、落地页的相关性
d)定向:相关性(腾讯指创意和用户的相关性)
这里边提到的因素就几乎是“上学要做作业、上课听讲、课前预习、课后复习”这种层级的,非常基础,媒体之间不一定完全重合,但能放在这里的就都是基本要点,值得参考。我们依次来细看一下。
a)查户口
流量分配一定要先“查户口”,看你昨天消费多少、以前有没有被投诉。
所以“账户有权重吗?”
一定有的。账户历史表现好、对新计划测试计划是有影响的。
b)创意
创意里边如果是视频封面点击率是有权重的,创意的历史表现很重要。对一条创意的预估很大程度上会参照历史数据。腾讯提到了新鲜度的概念我在头条没怎么见过,可能对于“新”的创意也有鼓励。
c)落地页
接着是落地页。腾讯这张图里没有提到落地页的部分,但它关于落地页优化的说明也是这几个因素:打开速度、和创意的相关性等等。
腾讯落地页优化说明:
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对于落地页和定向,头条的计划诊断里有更细致的说明:
 落地页加载速度的影响因素主要是网页的总大小、图片的数量和大小。所以落地页不能做的太大了,要“少、小”——少放点内容、网页小一点。
今日头条落地页优化说明:
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d)定向
定向可以细分成覆盖度、精准度和蓝海度。分别指:覆盖的人群范围、定向的精准程度、和该定向人群中竞争的激烈程度(腾讯的“相关性”指的就是定向的精准程度)
今日头条定向优化说明:
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很好理解,转化量=转化率*人群范围,转化率和人群范围分别对应精准度和覆盖度。但是找到这些人并不代表你就能转化他们,还有别的广告主跟你竞争,比如大家都用某个行业的人群包,那这部分人竞争一定激烈,你定向了也未必能转化。
各媒体影响eCPM预估的主要影响因素:
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3、频率控制
虽然eCPM是很重要的流量分配指标,但不能只看eCPM。对用户展示广告的频率控制也是很重要的策略。频率控制主要分为过滤掉用户不喜欢去重两个方面。
· 过滤不喜欢可能的策略是:如果一个用户选择了不喜欢一条广告,那么不只是这条广告,和这条广告相关的“行业、产品、来源、落地页、广告组”等也不会向该用户展现。
· 另一个方面是去重,去重是各媒体基本的策略(包括小型的DSP平台也会做去重),不只是考虑用户体验,从广告效果的角度看,用户总看重复的广告转化的可能性也会比较低,所以要控制广告对同一个用户重复展现的频次。而且你在各媒体点击“×”,无论是内容还是广告,媒体都会提供一条不喜欢的理由选项:重复内容。说明大家经常因为看到重复的内容而选择不喜欢。
各媒体点击“×”之后提供的理由选项,都包含重复这一条
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对于去重有几个维度:

广告主

安装包

落地页链接

账户

来源

计划

创意

你先知道这些都是可能被频控的维度,媒体会把这些项作为一个考虑的层级,但具体是不是这些层级都会被频控、各媒体也不一样。
所以“同一个账户、同一个组之间真的有竞争吗?”
真的。本来所有的广告之间就都是竞争关系,又因为账户、组层级有频控,对一个用户一个账户或者一个组可能只展现一条广告,这个竞争就会更明显。
同时,不同的媒体会有不同的侧重,比如有的媒体对重复的创意严格控制,有的媒体就没那么严,甚至一些初期的媒体可能就没频控。
广点通强调“重复广告”是导致曝光量少的原因,重复广告只会展现一条,但头条对优秀的广告系统就会给你自动建一条一样的计划
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除了去重以外,还会有广告形式的限制:大图、下载。以前头条明确说明大图和下载是有频率控制的,但后来也不说了,所以这个可能有的媒体有、有的媒体没有;以及新用户一般会有保护, 也不出广告,或者出的少。
频率控制可能的维度
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总结一下,我们可以把广告投放简化成3个部分,每个部分对应了一些设置项。可以把它当成个地图来看,知道这些是可能的影响因素,广告效果不好的时候,可以改这些东西试试。
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三、一种可能的算法
知道媒体预估的时候有这么多可能的影响因素,但它们具体是怎么预估的呢?
这就涉及到了“算法”—— “算法”就是根据广告和用户的一些特征来预估转化概率的方法(这个概率最终可换算成ecpm)。
为了便于大家直观理解“算法”,这里举一个简单的算法作为例子。
有一种算法是这样,每一项有不同的权重,来了一条广告之后从各个维度给它打分,然后算出一个总分,举个栗子:

视频时长     0.003分

音乐热度     0.03分

视频模特颜值   0.02分

封面颜色     0.001分

创意历史表现   0.2分

落地页加载时长  0.04分

落地页图片数量 0.01分

落地页页面长度 0.01分

……

得出一个eCPM的总分,对总分进行排名,然后按照排名分配流量。做算法的都是很优秀的技术,是非常聪明的人。而算法越聪明,预估的结果就会越接近实际数据。

四、总 结
·用户体验是算法中必须考虑的因素,用户的互动行为、观看行为和投诉行为会对广告分量有影响;
互动行为:赞、顶、评论、喜欢、分享
观看行为:点击、阅读百分比、读完、视频播放时长、有效播放率、播完率
投诉行为:dislike(不喜欢)、举报
·我们梳理了几个媒体对质量度公开的一些解释,知道这些是可能的影响因素,可以长期作为优化的点。
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附:对视频的分析可以到什么程度?
很细的程度。这些分析在技术上都是能够实现的,可能都会作为预估的影响因素。在头条,这些音乐啊、拍摄手法啊、视频前后反转的表现方式啊,都可能是预估的影响因素。
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以上,欢迎留言讨论。

 

作者:宁阿姨

来源:三里屯信息流

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