一文講透：信息流廣告的“玄學”與“科學”

鳥哥筆記

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2023-06-25 10:03

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前段時間回答了一個關于廣告投放是否是玄學的問題，下來之后再仔細想了想，也看了更多其他行業大佬的信息，覺得可以把關于廣告投放“玄學”和“科學”的內容好好梳理一下。

閱讀提醒：如果你是經驗不太豐富、對算法理解不太多的優化師，建議收藏后有充足時間了再慢慢看，零碎時間閱讀可能沒法完全理解廣告的“玄學”。

在近幾年的廣告投放中，得益于廣告算法的不斷完善推進，OCPM/OCPX的廣告模式大放異彩，它既幫助廣告主的廣告盡可能控制轉化成本，又能一定程度上最大化平臺的CPM收益。

信息流廣告投放過程，經過了非常復雜的策略過濾，召回，粗排，精排以及曝光，最后到轉化。

1.在該流量位上用戶發起的廣告請求數

2.過濾不在廣告定向范圍內的用戶請求后剩余的廣告請求數

3.過濾看過同類型廣告次數太多的用戶請求后剩余的廣告請求數

4.因對廣告不感興趣/素材樣式不合適等被過濾后剩余的廣告請求數

5.過濾沒有足夠可用預算與余額的廣告后剩余的廣告請求數

6.預估進入粗排后最終被成功投放的概率

7.預估進入精排后最終被成功投放的概率

8.可參與ECPM排名9.ECPM競價勝出

10.和用戶內容混排后，ECPM競價勝出

豪無疑問，O系流量的系統智能調價，比cpc或者cpm時代的純人工調價是更先進的。

但它仍然不是一個完美的算法機制，在算法層面，即使是程序員自己，也只能解釋其中的運行邏輯而無法預測算法的結果。

而這個運算過程，具有一定“隨機性”和“規律性”。

因為隨機，所以捉摸不定，所以有人說，這是“玄學”。

但有規律，各種情況總有解法，所以投放也是門“科學”。

廣告投放的“玄學”

上面講了之所以有玄學，是因為有隨機性的問題，具體表現可能是：

明明是同樣的素材或差不多的素材，為什么他的賬戶有量，我的賬戶沒量？

明明跑量很好的計劃，為什么突然沒量了？

我什么都沒操作，為什么賬戶還能突然起量？

為什么出價已經比行業價格還高，賬戶還是沒量？

一條學習期失敗的計劃，為什么復制新建就能“復活”？

為什么這個素材明明賣點不強，甚至很low，居然也跑量了？

暫停時段，比直接關停賬戶，影響更大，真的是這樣嗎？

…………

等等類似的問題還有很多

但是，看似非常玄學的現象，其實都是可以解釋的，雖然我們不一定能知道每一個現象的準確原因，畢竟還有外部流量環境和人工干預的影響我們無法得知，但是總還是能猜到一些可能。

關于算法的隨機性，下面分享幾個個人理解的，全部理解的話能夠解釋大部分現象：

1. 人群模型的探索具有隨機性。

這個既體現在賬戶層級，也體現在計劃層級。用一個簡單例子來理解這個情況：假設你的計劃設置定向了10000個人，其中有3000人是你的精準目標人群，但系統還不知道具體這里面哪些人是高轉化人群，于是先從里面隨機挑1000個人進行廣告展現，看看對廣告反應，假如剛好你運氣不好，這1000個人里面，一個精準人群都不在里面，隨后系統再進行第二次1000個人進行展現的時候，里面也只有100個精準人群，轉化仍然不好，系統一看你這廣告不行啊效果這么差，那么很遺憾這條計劃大概率就跑不出來了。這時候復制新建，讓系統重新探索，反而有幾率能跑出來。

2. 不同時期、不同時段的流量環境具有波動性（好理解，不過多解釋）

3.創意質量的系統判斷，或者是ecpm，具有不可知性。

可能很多人還并不清楚ecpm的算法，這里簡單介紹下：

ECPM = pCTR * pCVR * CPA * f(zg) * f(ocpx)

ECPM : 即預估的每千次曝光的廣告價值，這個是廣告競價排序的核心因子，沒有之一；

pCRT 和pCVR：即廣告在AUC（廣告主/賬戶、用戶、產品/上下文環境）多個條件的約束下的預估點擊率和預估轉化率。

CPA：可以簡單理解為淺層的轉化目標下的目前價格（出價）

f(zg) * f(ocpx)都是動態調價因子，這里不是講算法就不展開了。

這一點其實很關鍵，我們知道ecpm受到預估點擊率、預估轉化率影響，而投放的玄學，玄就玄在“所有的預估”我們無從得知。

其實系統的預估，更多的是參考行業既往流量情況，比如即使是你的計劃設置是通投，但實際你投放的人群模型是有“行業人群包”的，即投教育行業的廣告主，大概率不可能定向到商務咨詢的老板人群。

同時，你的素材大概率賣點也大差不差的，你的文案、形式肯定有同行競品投過，所以在系統的算法庫里是有大量先例的，這個行業人群下這個賣點的效果到底怎么樣系統是可以知道的，在進行人群和素材的匹配后，就可以給出一個預估的點擊率和轉化率并給出ecpm值。

但是由于上面講的人群探索隨機性，以及素材相似但并不相同，用戶其實會有不同反饋，所以系統在預估的時候，難免錯判，就出現了素材很好卻不跑量，素材很low反而跑量的“玄學現象”。

但長期跑量的前提，一定是你的素材優質，的確能承接得住大量的流量曝光，有的素材，由于系統“錯判”，一開始給了很高的預估點擊率和轉化率，素材一上線就跑量了，但是沒兩天，突然衰減，可能原因就是系統發現給你流量后，實際表現的點擊率和轉化與預估的不符，實際素材質量并不高，自然流量就沒有了。

4. 同行業流量競爭具有不確定性（好理解，不過多解釋）

5. 你容易忽略的：OCPM/OCPC受監控的指標

OCPM涉及廣告的整個基本流程。所以很多指標與廣告系統有比較重合的監控指標。常見的指標如下:

1) 預估點擊率和轉化率指標（不可算）

2) 廣告主成本偏差指標（可算，也有人叫計費比）：即廣告主的真實廣告成本與廣告主投放廣告時的目標成本的偏差，通常成本偏差目標在±20%以內為正常浮動；

3) OCPM/OCPC的廣告數達成率（可算）：即廣告主實際成本在目標出價±20%以內的廣告數量/總廣告數量的一個比例，目標是衡量廣告平臺所創建的OCPX廣告的個數的實際完成的情況。長期不跑量的賬戶可以以此檢查整個賬戶質量情況。

4) OCPM/OCPC的消耗達成率（可算）：上一個指標表示的是廣告數量維度的達成率，消耗達成率這個指標主要描述的是消耗維度的達成指標，指的是廣告主目標成本在±20%以內的消耗占總OCPX消耗的百分比情況。

5) 分不同轉化類別統計指標：OPCM/OCPC通常會分不同類型進行統計，主要包括IOS激活（轉化），android激活（轉化），表單提交，外鏈下單，游戲注冊（付費）等等，不同轉化類型由于轉化回傳數據效率以及數據的稀疏程度不同需要單獨進行評估分析。

6) GMV（可算，但不可控）,這個指標在在廣告行業里，代表的是廣告主價值，即廣告主的轉化量 * 平均出價。代表著廣告真實轉化的效果數據，所以在行業內也有稱為廣告主價值的一個說法。這個指標的主要作用是跟當前的消耗進行對比，用于檢測預估效果與廣告主轉化效果的一個指標。

如果消耗與GMV出現了背離（即趨勢不一致）那么就代表廣告的模型預估算法不準確，有可優化的空間。

舉例來說，如果消耗是增長10%，但是GMV卻是下跌20%，由于OCPX是按預估收費的，這個表示當前的模型對轉化率的預估偏高，將實際上沒有轉化的廣告認為有轉化，這就導致預估消耗是提升，而實際隨著廣告主價值的下降。GMV指標與pctr、pcvr 相輔相成，GMV是整體的一個指標，而PCVR/PCTR則是過程指標。

6. 關于OCPX的兩點認知：

1.oCPX不是向高轉化的人出高價，低轉化的人出低價，而是對每一個人，針對他對這條廣告的匹配度，預估他應得的pCVR*pCTR；

2.調價策略只跟實際達成的CPAbias有關(bias過大，出價降低，bias過低，出價提升)，并不會因為對這個人的預估很高，而出高價。

一文講透：信息流廣告的“玄學”與“科學”

以上可以算作是對“玄學現象”的原因進行了一些分析，里面部分內容是看了@PMCoder以及@梁麗麗兩位大佬的一些分享得到的啟發，可能有我理解有誤的地方，歡迎小伙伴們指正。

廣告投放的“科學”

雖然我們能夠明白廣告投放的原理，但是也的確，該控制不了的數據，仍然是沒法直接控制的。

那廣告投放“科學性”應該怎么做呢？

1.將“看不見的指標”可視化分析

所謂看不見的指標，就是我去猜，在系統里面，跑量或者不跑量，是存在一個指標的，這個指標受很多因素影響，點擊率、轉化率只是一方面，本質上在于系統會基于素材和賬戶的歷史情況進行跑量預估，但我們難以得知。

簡單來說就是，將競價指標、播放指標、互動指標、負反饋這些這些我們能看見的指標進行綜合性分析，同時需要結合流量的消耗趨勢，而不能只盯著展現、點擊這些很基礎的東西。

2.基于對“玄學”的理解，針對性做出優化

在面對很多“玄學現象”的時候，我們現在知道他背后的原因，在具體操作的時候也會更加有的放矢，這里舉幾個例子：

A.明明跑量很好的計劃，為什么突然沒量了？

原因其實很多，檢查如果是單一時段的突然起量計劃，可能是只是那個時段的流量和人群模型后，第二天流量環境發生變化，你的素材支撐不住其他流量了；也可能是受到外部流量環境影響、或內部其他計劃影響，有其他潛質計劃在起量把這個擠下去了；或是負面反饋增多。

這些猜測在排查之后都可以通過新建計劃、競品調研、評論區處理、素材優化等手段進行調整。

B.相同設置和差不多素材，為什么不同賬戶表現差很多？

素材一樣但人群不一樣，一方面各個賬戶積累的歷史人群不一樣，或者說是人群量級不一樣，甚至就是這個賬戶的優質計劃比較多，賬戶權重比較高，在這個賬戶這個素材就是好跑；另一方面也在于每個新計劃的探索初期的隨機性，運氣問題你確實沒跑起來；可以給素材重新增加計劃，測試其他定向和創意文案可以進行測試，或者把重心放在其他方向素材上讓新素材跑量。

C.什么都沒操作，為什么賬戶還能突然起量？

可以用人群模型的隨機性來理解，前面給到的2000次曝光數據反饋很差，ecpm已經很低了，大概率也不起量了，但是后面1000次曝光集中了大量精準人群，ecpm又突然起來了，在進一步3000、5000次曝光后，該計劃也承接住了相應的流量，自然就跑量了。當然，也可能是外部環境的因素。

D.暫停時段，比直接關停賬戶，影響更大，真的是這樣嗎？

本質上講，停了就是停了，不管是停時段，還是直接暫停，這個計劃就是停止了對人群模型的探索和調整的，理論上影響是一致的。但是控預算讓消耗變慢但仍然保持投放，以及停的時間不要太長，影響會相對較小。

網上很多投放優化的小技巧，這里不詳細展開了，但是可能現在大家對于各種技巧的操作原理和原因，會有更深的理解，包括“學習期”這個東西。

3.永恒不變的真理：好素材

你可以說運氣問題，好素材也不跑量。

但你不能否認，跑量的，一定是好素材。

什么是好素材？

既能“對抗用戶”——能吸引核心目標用戶、能讓用戶感興趣、能抓取用戶需求、能讓用戶停下來看你的廣告、能讓用戶“控制不住自己”……

也能“對抗系統”——畫面節奏判重這些就不說了，網上還有一堆跑量視頻公式，但核心能力是能總結出在這個行業這個賬戶這種素材形式是更容易跑量的。

4. 細節操盤力