信息流广告学习博客信息流广告的算法逻辑是怎样的？冷启动期是什么意思？如何才能快速度过冷启动期？
有很多做过信息流广告的朋友们都说信息流投放是玄学，而广告投放的第一关就是要经历冷启动期。
为什么有些广告计划总是冷启动失败呢？
通过冷启动后就一定能够起量吗？
其实很多朋友对于冷启动有误解，总认为它是个门槛，通过就能万事大吉。
事实上冷启动是任何投放计划都要经历的，它仅仅代表着系统识别投放目标的过程，而这和投放起量没有必然联系。
为了让更多的目标用户看到自己的广告，很多人在建广告计划之后，采用各种方法祈求广告之神的保佑。
那么到底是心诚则灵，还是要相信科学呢?
我建议你：相信科学！
今天我们就针对信息流广告的算法逻辑及冷启动为大家详细、深入的进行介绍，帮助大家更快的理解信息流的推荐逻辑，并且找到快速度过冷启动的秘诀。
信息流算法逻辑
我们广告展现在广告位的过程，就好比经历了一次严格的导演筛选演员，每一个觉得自己适合的演员都想要被选中，而我们的总导演——系统，将会对所有的角色(广告计划)进行一个初步的了解，然后根据特定的规则去筛选，判断由哪个演员上台亮相。
而这次导演选角的过程，其实就是广告推荐逻辑，只是系统的每一次选择，并不是基于个人喜好，而是基于用户特征，由算法去熟悉每条广告计划，然后完成最终的匹配。
所以每一条新建的广告计划，对于系统来说都是一张新面孔，而系统认识广告计划的过程，就是我们所熟知的冷启动了。
对于新建计划，系统的了解很少，所以根本不知道哪类用户会对它真正感兴趣，只能根据用户的历史行为或者参考广告库中相似的广告去猜测。
另外，由于系统需要先理解广告内容才能推荐，但是基本每个广告内容都是全新的，过去成功广告的经验很难帮助系统识别新的广告，所以系统对于广告计划的理解受限，这就再次增加了推荐难度。
不仅如此，还有大量的相似广告同时在竞争有限的用户，最后往往导致每个广告都没有机会好好表现，这也进一步增加了系统推荐的难度。
冷启动的本质
冷启动的本质其实是让机器不断学习广告计划的过程，通过学习，一个好的广告才能展示在合适的用户面前，在这个过程中，每一个因素都会带来影响。
所以为了判断一条广告是否已经被系统所熟悉，我们一般会用冷广告和热广告来区分他们，他们的唯一区别就是算法对广告的熟悉程度。
算法对于冷广告只能凭借经验和猜测去推荐，在得到了足够的反馈之后，才能比较准确的预估匹配程度。
通过冷启动的广告叫热广告，系统已经认识它，并且能准确的进行推荐，所以被称为热广告。
如何快速通过冷启动
那么如何更快的让广告计划变成热广告呢?基于巨量AD大量的数据积累，我为大家总结出了以下四大锦囊：
保证时间充足
一定要给算法充足的学习时间，它才能更好的熟悉计划，提供更好的解决方案，不仅如此，如果短时间内没有看到预期效果，就频繁修改广告计划，或者半途而废，都会干扰冷启动成功。
素材个性化
撞衫很可怕，谁没消耗谁尴尬，不要生搬硬套过往成功的广告计划，要个性对待优化素材，才有可能在众多广告中脱颖而出，拔得头筹。
合理出价
一定要结合实际情况进行合理的出价，一味地加价只能是白白浪费我们的预算，当然了，预算太少也难以达到预期效果。
相信系统
系统推荐每秒识别的人，比我们这一生认识的人都多，我们要对系统的运算能力有信心，而不是企图靠幸运数字打破玄学瓶颈，更不要以为多开账户就能增加成功的几率，在一望无际的数据海洋里，多开账户也不过是九牛一毛而已。
对于系统推荐的诊断结果与解决方案，我们也要充分的予以信任，毕竟只有对症下药，才能药到病除。
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