哈喽大家好，我是沫晓俊。今天主要跟大家分享一下广告的底层原理，希望可以帮助大家做到知其然知其所以然。
 
另外也专门说一下为什么这么久了一直没有更新文章，主要原因确实是上传图片非常麻烦和耗费时间，不像某V和某乎可以直接截图上传图片，因为我一般的习惯都是在在线文档里写文章，然后再一键发布到平台里去。所以图片要通过上传附件一个个放且一个个插入会耗费很大的时间成本在里面。
 
好了，废话不多说，我们继续开始今天的分享。 

我们都知道海外广告分为两大主战场:

一类是以Facebook为代表的信息流广告，如TikTok，Kwai等，我们也称之为主动型广告，顾名思义，属于产品找人。

另外一类则是以Google Adwords为代表的搜索类广告，如Bing，Yahoo，Yandex，Apple Search等，我们也称之为被动型广告，也就是人找货，通俗来说就是当用户有一系列搜索行为他才会展示出来。

当然，随着各大广告平台的不断发展和完善。Google里也有类似于展示广告这样的主动型广告，而Facebook前一段时间甚至也推出了Facebook内的搜索广告。

讲完了广告的两大分类，我们来讲讲可能大家都不太关注的机器学习与广告算法。有同学肯定会疑惑为什么要讲这两个东西，机器跟我们有什么关系吗？

这里我以Facebook为例，相信看完后的你一定受益匪浅。

1.什么是机器学习？

我们都知道在投Facebook广告时，第一次建完所有步骤以后，如果你的广告通过审核以后就会有一个learning的状态，中文是学习中，TikTok和Kwai同理也会有，这个其实就是机器学习的一种状态。我们可以看到下图中建立的两个广告的状态，一个是learning，一个是active。两种一个就是还在学习中，另外一个就是学习完成的状态​，还有一种状态有些同学会看到会显示学习样本不足，这个目前我这边现在没有​现有的状态图，就不做更多展示了。

机器学习有点类似于ChatGpt的投喂原理一样。我们之前的文章中也讲了大量关于Chagpt这块的知识，感兴趣的朋友可以查看以下几篇文章来做深度了解，一定也对你有所帮助！

手把手教你如何用ChatGpt提问（上）

用魔法打败魔法-手把手教你如何用Chatgpt提问（下）

如何利用Chatgpt帮助亚马逊卖家？

了解完了原理后，你就会明白广告的机器学习其实就是个投喂的过程，投喂的越多，他就越精准！效果也就会变的越来越好！当然，如果投喂的过程中所投喂的东西是不好的，那他也一定会越来越差！转换成最后看到的结果就是我们想要的获客成本或者付费成本极高！

那我们上面所讲的投喂是什么呢？大家可以花个10s猜一猜！

没错！就是你的受众选择(用户人群)和广告素材。

对于任何广告平台来说，最核心的就是受众和素材！

当我们的素材和合适的受众非常匹配的时候，随着广告机器样本的数量增多，他会自己去寻找更相似的人群和素材去进行匹配，这就犹如一条水平线一样，你会看到他的一个点会围绕这个水平线不断的进行上下波动，当学习期结束后，这条线会趋于平稳状态。

另外我们都知道在刚开始建立广告系列的时候，我们会选择一个广告目标，比如品牌，流量，转化，贴文互动等，不同的目标所呈现对应的指标不同。同时在广告组层级选择受众的时候会有一个事件优化目标(通常只有对事件进行了埋点才会有，关于事件埋点我们可以去查看之前有讲过一篇关于GA的埋点那篇文章，这里就不再进行阐述了)，这个事件优化目标其实就是在告诉机器你创建这个广告需要找什么样的人群。

比如你选择优化目标是注册和选择优化目标是发起结账，这两个选择本质上来说其实是两类人群，一类是经常喜欢注册的人，一类则是喜欢发起结账的人群。

再举个例子，比如我们摆地摊，在街边摆地摊和在高级商场摆地摊所遇到的购买人群和消费能力水平一样吗？综上所述，选择不同的优化目标本质上其实是选择不同的人群。

我记得有一句歌词叫女孩的心思男孩你别猜，你猜来猜去也会不明白。。。。机器也是一样！

这里有一点大家需要注意的是，机器不是人，不会猜你！这句话深度解释就是当你选择优化目标的时候，比如你的优化目标是注册，那你所看的第一核心指标一定是注册以及注册成本，因为机器已经按照你所设置发出的指令已经在执行了。既然你下的命令是优化注册，机器就会按照设定好的方式去呈现，他不会独立产生意识来猜你可能想看到的不是注册而是付费或者其他。

那这里可能有些同学会问，那我直接目标设置成付费不就好了吗？

逻辑上来说的确是这样，机器可以按照执行，但机器不一定收集到足够多的样本来完成学习和优化。这也就是我们在最开始跑广告的时候往往跑的都是前置事件，以app产品为例，比如安装激活，注册，通过第三关卡的人数等。当收集到足够多的样本数据后，我们才会去跑后置事件，比如发起充值，购买成功次数，购买成功人数，完成首充人数等。

那这里又存在一个分歧点:我的样本已经很多了，假如我最后的目标就是想看用户的付费成本，但是我同时跑了发起充值和充值成功，我发现最后的结果都不好或者反而发起充值这个目标比充值成功这个事件还要付费成本更低，充值成功不应该是最接近我想要的目标吗？

之所以出现这样的情况是因为虽然充值成功的人群更容易产生付费的行为，但是我们别忘了用户最终是否产生付费是和我们的产品息息相关啊！

还是上面提到摆地摊的例子，我们好不容易找到了更可能发生这样行为的人，把他带到了你的摊位面前，但他最后是否购买和下单还是要取决于你的产品价值！这点非常重要！！

再给大家讲个笑话:程序员小帅有一天出门问他的老婆小美今天下班以后需要我带什么和买什么回来吗？

小美说，带两个西瓜回来，如果看到卖包子的，带三个回来。于是程序员小帅带了三个西瓜回来。

不知道大家怎么理解上面的话？其实本身他老婆的意思是带三个包子和两个西瓜回来。但是为什么程序员小帅最后带了三个西瓜回来。

因为在程序和机器的世界里，只有一步一步清晰的指令，如果用程序的转换思维来说，上面的话就会变成，本来是带两个西瓜，但是如果看到了卖包子的，就带三个西瓜回来。

讲到这里，相信你应该已经明白机器学习了吧？

2.什么是广告算法？

那么我们讲完了机器学习，下来我们就讲讲广告平台的算法。为什么一定要讲算法呢？

很简单，利润＝收入➖支出，如果我们想要提升利润，要么增加收入，要么降低支出。为什么我们知道增加收入和降低支出，因为公式，因为算法！

同理，广告平台本身也有算法，要不然假如有10万个人投广告，他通过什么数据来判断你投的广告到底对用户是好还是坏呢？我们别忘了，Facebook本质就是个社交平台，社交平台比一般产品都要更注重用户体验，如果用户体验差，用户早就流失完了。所以平台本身肯定有自己的算法和排名机制，无论是对广告还是已有内容。只不过往往一个广告平台尤其是巨头平台的算法是极其复杂的，没有人知道算法的具体权重，但是就算你了解的是基本的算法，对你来说，也一定受益匪浅！

废话不多说，我们直接上算法:

总价值＝广告主出价✖️预估行动率➕用户价值(广告质量)

我们可以通过上面的公式看到，影响总价值的因素主要有三个:广告主出价，预估行动率以及用户价值，用户价值我们通常也会称为广告质量。

这里的预估行动率主要是看账号数据的表现以及用户贴文的反馈(正向反馈就是好评点赞等行为，负向反馈就是差评或者发怒的表情等行为)

用户价值则是指转化率，页面访问深度，页面停留时长，跳出率。

广告主出价就不用多讲了。

知道了这些以后，相信大家就清楚我们需要提升哪里，需要避免哪里吧？这也就是为什么以Facebook和Google平台为代表的广告平台并不是说出价越高效果越好，流量就一定越多。不像我了解到的有些国内广告平台，只要出价高就一定拿的到流量。也正是因为这样的算法，当你的总价值越高，你的成本单价会越来越低。很多同学可能不太理解这一块，单价越来越低，那Facebook和Google的广告收入不就变少了吗？

其实并没有，你可是帮他提升了用户体验并且留住了他的用户啊！！！

讲到这里，你应该明白了为什么真的有些广告越跑，价格反而越来越低了吧？这也就是我们经常说的优化广告。相信你也应该明白了为什么刚跑了一两天广告你问一些优化同学效果怎么样的时候他们回复你的时候说广告还在学习中。

像Facebook对外宣称，机器学习期间，每天所发生的目标样本数量最好不要低于20，不然会很难撑过学习期。当我们想要通过数据分析得出一个结论时，只有发生足够多的样本数据后所得出的结论才有说服力，机器学习亦是如此。这就好像假如我们投了一个app产品，目标是Install，有10个用户激活打开了应用，5个用户在app中进行了注册，数据层面得出的注册率是50%，但我们没办法立马就去下结论说这个app产品的注册率就是50%，原因就是样本数据太少！

PS：可能有一点大家还不知道吧？像Facebook以及Google还有Amazon这样的超级公司每年也在花费大量的钱在买流量，这个大家感兴趣可以自行Google去搜索一下这些巨头公司每年从其他地方买流量究竟花了多少钱，由此你就会完全明白了刚才我所提到的他为什么综合算法高，竞价会越来越低的底层原理。

好了，今天的分享到这里就结束了。不知道对大家是否有所启发和帮助？如果有关于这块的疑问也欢迎大家评论区留言提问以及发表自己的看法见解。
 

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