广告投放从操作层面看各媒体的一些公开算法

在数字媒体的领域，算法的运作机制往往被比喻为“黑核”，其复杂性与透明度常常令人难以捉摸。尽管我们可能无法完全理解其内部运作，但通过对基础逻辑的剖析，我们可以类比于教育过程中的学习步骤，如作业、听讲、预习和复习，尽管具体方法各异，但基本的学习逻辑是普遍适用的。

本研究旨在梳理各大媒体平台如头条、腾讯、快手对广告质量度（Quality Score, QS）的定义，并分析可能影响QS的因素。以下是对这些因素的分析，旨在为优化人员提供参考。

一、广告质量度的影响因素

1. 用户体验的重要性

广告质量度的核心在于如何分配流量，而这一分配的核心因素是金钱。然而，金钱的考量分为两部分：直接的广告收入和用户体验。用户体验是媒体长期盈利的关键，因为只有当用户体验良好时，用户才会持续使用APP，从而为媒体带来持续的收益。

用户体验可以细分为以下三个方面： - 互动行为：包括点赞、评论、分享等。 - 观看行为：包括点击率、阅读百分比、视频播放时长等。 - 投诉行为：包括不喜欢、举报等。

用户的正面反馈（如正面评论、长时间观看等）会提升广告的流量分配，而负面行为（如投诉）则会降低。

2. 广告投放的简化流程

广告投放可以简化为三个步骤： 1. 确认投放意向：包括开关状态、日期、时间段和预算。 2. 出价：根据预算和预期效果确定出价。 3. 用户体验评估：综合考虑用户体验后，广告得以展示。

二、广告系统的设置与优化

1. 确认在投状态

在投状态需要检查开关、日期、时间段、预算和余额。可用预算和余额的最小值决定了广告的投放能力。

2. 预估eCPM

eCPM（每千次展示的费用）的预估涉及质量度概念，包括账户历史表现、创意效果、落地页质量和定向策略。

3. 频率控制

频率控制旨在减少用户对广告的疲劳感，包括过滤用户不喜欢的广告和去重策略。

三、算法的运作机制

算法通过分析广告和用户特征来预估转化概率，进而影响eCPM。以下是一个简化的算法示例：

• 打分：根据不同维度（如视频时长、音乐热度、创意历史表现等）对广告进行打分。
• 总分计算：将各维度得分加权求和，得到eCPM总分。
• 流量分配：根据总分排名分配流量。

四、总结

用户体验是广告质量度评估的关键因素，而各大媒体对质量度的定义和影响因素提供了优化广告投放的参考。通过对这些基础要素的深入理解，广告主和优化人员可以更有效地提升广告效果。

此外，对视频内容的深入分析，如音乐、拍摄手法、视频结构等，也可能是影响广告质量度的因素。本研究的目的是为广告主提供更全面的理解，以优化广告策略，提升广告效果。

欢迎进一步讨论和交流。