信息流广告学习博客今天，我们来详解哔哩哔哩平台的信息流广告的玩儿法！以下是有5年信息流广告投放经验的优化师分享的广告投放经验，各位请收好！
首先，信息流推荐的主流技术是google提出的Wide &
Deep框架，不知道B站走到什么程度了。虽然影响信息内容最终排序的因数有很多，但其中这个内容本身的点击率始终是很重要的。B站是视频，因此它可能会更关心播放完成率，即播放时长大于一定阈值的用户量/被展示过的用户量，而不是简单看点击率，这个和YouTube会比较类似。所以内容质量要符合某些用户的喜欢，这个完成率不能太低。
其次，个性化的因数。虽然会有很多文章说视频的主题、风格、之类等等，但其中非常重要的是视频和视频之间的相关性，即行业内称为类似item2item的技术。抱大腿是很重要的，你的视频里面本身存在一些相关的热门视频，容易给你带来流量，和知乎的蹭热点是一个道理。
再者，不要把现在技术想的太高大上，比如认为模型在实时理解视频的内容含义，所以标题还是很重要的，一个好的标题，不仅能吸引人的眼球，还要尽量让算法解析出足够多的信息。在PC时代，SEO风靡一时，其实在app内，SEO也是要做的。一般都是用搜索引擎去处理这些视频内容，而搜索引擎会对文本切词、建索引，再与视频的标题、描述文本等去匹配。多一些可能会被搜的关键词，匹配到的概率会变高，也是为什么淘宝之类的商品会堆砌标题的关键词。
最后，机器学习在里面，始终是在预估一定的概率，模型最求的是全局最优解。所以容易存在各种badcase，流量会上下波动，这些是不可避免的。模型如果做得好，特征数量有可能会几十亿、几百亿，再加上一些非线性的组合，解释性并不强。但大家只要想清楚一个问题就行，模型在优化什么，新闻类的一般是点击率，视频类的一般就是播放完成率，各个业务定义不一样。你需要做的事情是，让自己的作品或内容，尽量往模型追求的结果去靠，剩下的交给系统去吧。
补充一点，所有上述的因子，对新的视频都是不友好的，所以模型在设计时，有些策略是直接扶持新品，比如新品期的视频有流量扶持。也有些策略是尝试Explorer&Exploit，简单来讲就是先拿一部分流量给这些新品试下，好的继续，差的淘汰。
再补充一点，不存在只有好处的系统，大家看看今日头条起来后，新闻的标题都变成啥样了，虽然头条内部用各种技术去打压标题党，但这个是系统的结果导向导致的，不可能根绝，就像电商的刷单一样。所以各位在做类SEO的事情时，还是要注意底线，作品的质量始终是核心，积累自己的粉丝，争取拿到一部分非系统分发的流量，至少赢在起跑线
好了，今天的分享到这里就结束了~
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