哈嘍大家好，我是沫曉俊。今天主要跟大家分享一下廣告的底層原理，希望可以幫助大家做到知其然知其所以然。
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另外也專門說一下為什么這么久了一直沒有更新文章，主要原因確實是上傳圖片非常麻煩和耗費時間，不像某V和某乎可以直接截圖上傳圖片，因為我一般的習(xí)慣都是在在線文檔里寫文章，然后再一鍵發(fā)布到平臺里去。所以圖片要通過上傳附件一個個放且一個個插入會耗費很大的時間成本在里面。
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好了，廢話不多說，我們繼續(xù)開始今天的分享。?

我們都知道海外廣告分為兩大主戰(zhàn)場:

一類是以Facebook為代表的信息流廣告，如TikTok，Kwai等，我們也稱之為主動型廣告，顧名思義，屬于產(chǎn)品找人。

另外一類則是以Google Adwords為代表的搜索類廣告，如Bing，Yahoo，Yandex，Apple Search等，我們也稱之為被動型廣告，也就是人找貨，通俗來說就是當(dāng)用戶有一系列搜索行為他才會展示出來。

當(dāng)然，隨著各大廣告平臺的不斷發(fā)展和完善。Google里也有類似于展示廣告這樣的主動型廣告，而Facebook前一段時間甚至也推出了Facebook內(nèi)的搜索廣告。

講完了廣告的兩大分類，我們來講講可能大家都不太關(guān)注的機器學(xué)習(xí)與廣告算法。有同學(xué)肯定會疑惑為什么要講這兩個東西，機器跟我們有什么關(guān)系嗎？

這里我以Facebook為例，相信看完后的你一定受益匪淺。

1.什么是機器學(xué)習(xí)？

我們都知道在投Facebook廣告時，第一次建完所有步驟以后，如果你的廣告通過審核以后就會有一個learning的狀態(tài)，中文是學(xué)習(xí)中，TikTok和Kwai同理也會有，這個其實就是機器學(xué)習(xí)的一種狀態(tài)。我們可以看到下圖中建立的兩個廣告的狀態(tài)，一個是learning，一個是active。兩種一個就是還在學(xué)習(xí)中，另外一個就是學(xué)習(xí)完成的狀態(tài)?，還有一種狀態(tài)有些同學(xué)會看到會顯示學(xué)習(xí)樣本不足，這個目前我這邊現(xiàn)在沒有?現(xiàn)有的狀態(tài)圖，就不做更多展示了。

機器學(xué)習(xí)有點類似于ChatGpt的投喂原理一樣。我們之前的文章中也講了大量關(guān)于Chagpt這塊的知識，感興趣的朋友可以查看以下幾篇文章來做深度了解，一定也對你有所幫助！

手把手教你如何用ChatGpt提問（上）

用魔法打敗魔法-手把手教你如何用Chatgpt提問（下）

如何利用Chatgpt幫助亞馬遜賣家？

了解完了原理后，你就會明白廣告的機器學(xué)習(xí)其實就是個投喂的過程，投喂的越多，他就越精準(zhǔn)！效果也就會變的越來越好！當(dāng)然，如果投喂的過程中所投喂的東西是不好的，那他也一定會越來越差！轉(zhuǎn)換成最后看到的結(jié)果就是我們想要的獲客成本或者付費成本極高！

那我們上面所講的投喂是什么呢？大家可以花個10s猜一猜！

沒錯！就是你的受眾選擇(用戶人群)和廣告素材。

對于任何廣告平臺來說，最核心的就是受眾和素材！

當(dāng)我們的素材和合適的受眾非常匹配的時候，隨著廣告機器樣本的數(shù)量增多，他會自己去尋找更相似的人群和素材去進行匹配，這就猶如一條水平線一樣，你會看到他的一個點會圍繞這個水平線不斷的進行上下波動，當(dāng)學(xué)習(xí)期結(jié)束后，這條線會趨于平穩(wěn)狀態(tài)。

另外我們都知道在剛開始建立廣告系列的時候，我們會選擇一個廣告目標(biāo)，比如品牌，流量，轉(zhuǎn)化，貼文互動等，不同的目標(biāo)所呈現(xiàn)對應(yīng)的指標(biāo)不同。同時在廣告組層級選擇受眾的時候會有一個事件優(yōu)化目標(biāo)(通常只有對事件進行了埋點才會有，關(guān)于事件埋點我們可以去查看之前有講過一篇關(guān)于GA的埋點那篇文章，這里就不再進行闡述了)，這個事件優(yōu)化目標(biāo)其實就是在告訴機器你創(chuàng)建這個廣告需要找什么樣的人群。

比如你選擇優(yōu)化目標(biāo)是注冊和選擇優(yōu)化目標(biāo)是發(fā)起結(jié)賬，這兩個選擇本質(zhì)上來說其實是兩類人群，一類是經(jīng)常喜歡注冊的人，一類則是喜歡發(fā)起結(jié)賬的人群。

再舉個例子，比如我們擺地攤，在街邊擺地攤和在高級商場擺地攤所遇到的購買人群和消費能力水平一樣嗎？綜上所述，選擇不同的優(yōu)化目標(biāo)本質(zhì)上其實是選擇不同的人群。

我記得有一句歌詞叫女孩的心思男孩你別猜，你猜來猜去也會不明白。。。。機器也是一樣！

這里有一點大家需要注意的是，機器不是人，不會猜你！這句話深度解釋就是當(dāng)你選擇優(yōu)化目標(biāo)的時候，比如你的優(yōu)化目標(biāo)是注冊，那你所看的第一核心指標(biāo)一定是注冊以及注冊成本，因為機器已經(jīng)按照你所設(shè)置發(fā)出的指令已經(jīng)在執(zhí)行了。既然你下的命令是優(yōu)化注冊，機器就會按照設(shè)定好的方式去呈現(xiàn)，他不會獨立產(chǎn)生意識來猜你可能想看到的不是注冊而是付費或者其他。

那這里可能有些同學(xué)會問，那我直接目標(biāo)設(shè)置成付費不就好了嗎？

邏輯上來說的確是這樣，機器可以按照執(zhí)行，但機器不一定收集到足夠多的樣本來完成學(xué)習(xí)和優(yōu)化。這也就是我們在最開始跑廣告的時候往往跑的都是前置事件，以app產(chǎn)品為例，比如安裝激活，注冊，通過第三關(guān)卡的人數(shù)等。當(dāng)收集到足夠多的樣本數(shù)據(jù)后，我們才會去跑后置事件，比如發(fā)起充值，購買成功次數(shù)，購買成功人數(shù)，完成首充人數(shù)等。

那這里又存在一個分歧點:我的樣本已經(jīng)很多了，假如我最后的目標(biāo)就是想看用戶的付費成本，但是我同時跑了發(fā)起充值和充值成功，我發(fā)現(xiàn)最后的結(jié)果都不好或者反而發(fā)起充值這個目標(biāo)比充值成功這個事件還要付費成本更低，充值成功不應(yīng)該是最接近我想要的目標(biāo)嗎？

之所以出現(xiàn)這樣的情況是因為雖然充值成功的人群更容易產(chǎn)生付費的行為，但是我們別忘了用戶最終是否產(chǎn)生付費是和我們的產(chǎn)品息息相關(guān)??！

還是上面提到擺地攤的例子，我們好不容易找到了更可能發(fā)生這樣行為的人，把他帶到了你的攤位面前，但他最后是否購買和下單還是要取決于你的產(chǎn)品價值！這點非常重要！！

再給大家講個笑話:程序員小帥有一天出門問他的老婆小美今天下班以后需要我?guī)裁春唾I什么回來嗎？

小美說，帶兩個西瓜回來，如果看到賣包子的，帶三個回來。于是程序員小帥帶了三個西瓜回來。

不知道大家怎么理解上面的話？其實本身他老婆的意思是帶三個包子和兩個西瓜回來。但是為什么程序員小帥最后帶了三個西瓜回來。

因為在程序和機器的世界里，只有一步一步清晰的指令，如果用程序的轉(zhuǎn)換思維來說，上面的話就會變成，本來是帶兩個西瓜，但是如果看到了賣包子的，就帶三個西瓜回來。

講到這里，相信你應(yīng)該已經(jīng)明白機器學(xué)習(xí)了吧？

2.什么是廣告算法？

那么我們講完了機器學(xué)習(xí)，下來我們就講講廣告平臺的算法。為什么一定要講算法呢？

很簡單，利潤＝收入?支出，如果我們想要提升利潤，要么增加收入，要么降低支出。為什么我們知道增加收入和降低支出，因為公式，因為算法！

同理，廣告平臺本身也有算法，要不然假如有10萬個人投廣告，他通過什么數(shù)據(jù)來判斷你投的廣告到底對用戶是好還是壞呢？我們別忘了，F(xiàn)acebook本質(zhì)就是個社交平臺，社交平臺比一般產(chǎn)品都要更注重用戶體驗，如果用戶體驗差，用戶早就流失完了。所以平臺本身肯定有自己的算法和排名機制，無論是對廣告還是已有內(nèi)容。只不過往往一個廣告平臺尤其是巨頭平臺的算法是極其復(fù)雜的，沒有人知道算法的具體權(quán)重，但是就算你了解的是基本的算法，對你來說，也一定受益匪淺！

廢話不多說，我們直接上算法:

總價值＝廣告主出價??預(yù)估行動率?用戶價值(廣告質(zhì)量)

我們可以通過上面的公式看到，影響總價值的因素主要有三個:廣告主出價，預(yù)估行動率以及用戶價值，用戶價值我們通常也會稱為廣告質(zhì)量。

這里的預(yù)估行動率主要是看賬號數(shù)據(jù)的表現(xiàn)以及用戶貼文的反饋(正向反饋就是好評點贊等行為，負(fù)向反饋就是差評或者發(fā)怒的表情等行為)

用戶價值則是指轉(zhuǎn)化率，頁面訪問深度，頁面停留時長，跳出率。

廣告主出價就不用多講了。

知道了這些以后，相信大家就清楚我們需要提升哪里，需要避免哪里吧？這也就是為什么以Facebook和Google平臺為代表的廣告平臺并不是說出價越高效果越好，流量就一定越多。不像我了解到的有些國內(nèi)廣告平臺，只要出價高就一定拿的到流量。也正是因為這樣的算法，當(dāng)你的總價值越高，你的成本單價會越來越低。很多同學(xué)可能不太理解這一塊，單價越來越低，那Facebook和Google的廣告收入不就變少了嗎？

其實并沒有，你可是幫他提升了用戶體驗并且留住了他的用戶啊?。?！

講到這里，你應(yīng)該明白了為什么真的有些廣告越跑，價格反而越來越低了吧？這也就是我們經(jīng)常說的優(yōu)化廣告。相信你也應(yīng)該明白了為什么剛跑了一兩天廣告你問一些優(yōu)化同學(xué)效果怎么樣的時候他們回復(fù)你的時候說廣告還在學(xué)習(xí)中。

像Facebook對外宣稱，機器學(xué)習(xí)期間，每天所發(fā)生的目標(biāo)樣本數(shù)量最好不要低于20，不然會很難撐過學(xué)習(xí)期。當(dāng)我們想要通過數(shù)據(jù)分析得出一個結(jié)論時，只有發(fā)生足夠多的樣本數(shù)據(jù)后所得出的結(jié)論才有說服力，機器學(xué)習(xí)亦是如此。這就好像假如我們投了一個app產(chǎn)品，目標(biāo)是Install，有10個用戶激活打開了應(yīng)用，5個用戶在app中進行了注冊，數(shù)據(jù)層面得出的注冊率是50%，但我們沒辦法立馬就去下結(jié)論說這個app產(chǎn)品的注冊率就是50%，原因就是樣本數(shù)據(jù)太少！

PS：可能有一點大家還不知道吧？像Facebook以及Google還有Amazon這樣的超級公司每年也在花費大量的錢在買流量，這個大家感興趣可以自行Google去搜索一下這些巨頭公司每年從其他地方買流量究竟花了多少錢，由此你就會完全明白了剛才我所提到的他為什么綜合算法高，競價會越來越低的底層原理。

好了，今天的分享到這里就結(jié)束了。不知道對大家是否有所啟發(fā)和幫助？如果有關(guān)于這塊的疑問也歡迎大家評論區(qū)留言提問以及發(fā)表自己的看法見解。
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