信息流广告投放是通过‘机器代码’过滤分发广告的
信息流广告投放是通过‘机器代码’过滤分发广告的
1、 信息流广告投放基本都是是通过‘机器代码’过滤分发广告的。
2、 信息流广告投放内部步骤：预分配曝光——预估CTR——广告排序——频次过滤
预分配曝光：
分段式分配流量，当某个阶段分配的流量，回报的CTR很低时，广告投放机器人会认为用户不喜欢该条广告，这就会导致广告在下个阶段的消耗变得困难。所以广告先有量比较重要，但是也不一定，和你广告创意文案，着陆页有很大的关系,这个到后面再说。
预估CTR(点击率)：
根据1，账户历史表现(花的钱、历史计划的整体表现)，2，行业广告的投放数据;具体内容是(根据大图、小图、组图、行业属性、文案内容、图片内容、受众用户特征，出价等作为加权，将新广告与历史广告的展示点击情况做匹配，输出一个预估的CTR值，同时在后续分段式投放中根据广告的实际表现对预估的CTR做调整)。
广告排序：
主要是根据账户质量度，计划质量度，出价来决定，出价是自己决定的，账户和计划质量度主要是由点击率来决定，没错点击率很重要，最近头条出了一个计划质量度指标，很大程度都是由点击率来决定。还有头条扣费是有时差的所以调价频率不能太高。
频次过滤：
一个用户每天看到多少广告，大图广告多少次，小图，组图多少次，这些都是有机器算法在控制，每个平台不一样，但大体是相通的，所以投放的时候要考虑这个问题，比如，大图创意多少，小图多少，组图多少，一点时间内文案，创意的更新次数等等都要考虑到。
其他：
经验有时候是不靠谱的。在广告投放领域也是如此变化千千万万，尤其是互联网行业变化更快，因此不同平台的经验和习惯不要轻易照搬，尤其是搜索类这类“传统”平台的经验在信息流这样的新广告系统上会水土不服，让部分新接触的市场人员偶尔倍感茫然，投放也变得缩手缩脚。因此，保持“冒险”和“学习”的态度至关重要。
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