减肥瘦身网站模板源码,企业网站营销推广方案,谷歌搜索引擎为什么国内用不了,平台建设内容行为兴趣定向
1: 行为兴趣的背后是计划的数据
行为是用户在平台的动作#xff1a;点赞、评论、分享、点击、下单、成交等#xff0c;用户发生过的标签
兴趣不一定发生#xff0c;我有打高尔夫的兴趣#xff0c;但是从来没打过#xff0c;因为穷
系统会根据用户的行为标…行为兴趣定向
1: 行为兴趣的背后是计划的数据
行为是用户在平台的动作点赞、评论、分享、点击、下单、成交等用户发生过的标签
兴趣不一定发生我有打高尔夫的兴趣但是从来没打过因为穷
系统会根据用户的行为标签来分类确定你的兴趣推荐给你感兴趣的广告 从以上分析我们可以推测出
行为精准、兴趣宽泛
行为对应的广告计划点击率、转化率相对准确真实
兴趣对应的广告计划点击率、转化率相对比较虚
莱卡的核心重点行为和兴趣的配比 A人群画像宽泛可以先宽后窄行为兴趣三七开把兴趣放大观察2部分数据
千展/点击率/转化率这三个指标看不同展现量节点的变化比如曝光量3000的时候是多少曝光量5000的时候是多少 曝光量最大的计划是多少
消耗/曝光/转化这三个指标看速度 看速度最快的计划千展/点击率/转化率在哪个范围
总结:
千展/点击率/转化率看范围
消耗/曝光/转化: 看速度
看最大的速度在哪个范围
通过上面两组数据的互相对比来确定你的莱卡配比是否合理 B人群画像窄先窄后宽行为兴趣六四开或者五五开根据模型的成熟度在慢慢过渡把兴趣放大 2: 行为兴趣也要分账户处在哪个阶段 新账户
莱卡和系统推荐基建比例建议七三开
比如每天基建10条七条莱卡三条系统推荐
然后对比两种计划的数据差异来调整配比比如系统推荐有1条计划消耗超过了莱卡那么说明账户有种子用户标签有初步模型那么第二天就可以五五开基建在做对比在微调配比一直到系统推荐为主力 如果每天三条系统推荐数据都不行那么说明种子用户还是太少
这时候继续保持七三开继续基建打基础
通过这种配比的调整经过一周二周的建模慢慢过渡到全部系统推荐 行为的人群池就像一个小水库虽然精准但是毕竟有限
而兴趣是更大的水池所以我们需要账户基础模型也就是种子用户
通过观察计划数据和筛选优质计划数据微调计划类型来把基础模型打好
那么接下来计划的跑量概率就会提高种子用户越优质探索成功的概率就越高 如果没有这种底层逻辑今天全部莱卡感觉不行明天又全部系统推荐后天又是人群包折腾的账户种子用户乱七八糟的探索裂变的用户肯定也乱七八糟的跑的时间越长这个账户越不稳定 这个过程有2个关键点
A账户基础模型种子用户要优质
B探索裂变新用户的概率高或者低 A作用BB又反馈AA又作用B如此循环好的越来越好不好的越来越差
