数字时代
6月初约前同事吃饭。
他比我早辞职好几个月，已在新的公司里站稳脚跟。
吃饭间，又聊起工作问题，他说他们公司要做很多平台，不像前公司只做头条渠道，那些没做过的平台，都是拿到手就直接上广告，根本没经过什么平台入门培训。
我说，是啊，市面上几个主流的媒体平台本质上都差不多，除了最基本的账户操作要稍微熟悉一下，其他底层逻辑优化思路都是一样的。
8月份，我另一个朋友去了腾讯乙方代理商公司。
他之前也是一直做头条，没接触过腾讯系广告后台。从入职到正式对接客户，也就三两天的时间，对接流程一样，优化方法一样。
所以，对于有经验的优化来说，换公司，换媒体平台，切换过去是及其容易的。
账户优化不外乎就那么些手段，优化素材，优化定向，调整出价，至于其他的优化技巧，都是细枝末节，锦上添花之物。
广告投放，不论哪个媒体平台，哪个行业，它们的底层逻辑都是相通的。
一条广告的顺利展现，会涉及到哪几个方面？
用户、广告系统、素材。
广告优化师通过广告后台，设置好广告创意，经过广告系统ecpm值竞价排序，最终展现给用户。
在说竞价逻辑之前，我们要先来介绍一下今日头条平台的系统推荐算法。
头条系统推荐算法
玩过头条，刷过抖音的朋友，都有这样的体验。
如果你经常观看某一类型的文章，经常在这类文章/视频下面留言，点赞，回复。那么你以后刷新出来的文章/视频，很有可能就是你之前看到过的类型。
头条以前的Slogan叫什么？
“你关心的，才是头条”
这就是是头条系统推荐算法。它能够根据用户平时的浏览习惯，个性化的推送相关资讯信息。
系统推荐算法简单来说就是一个拟合你对内容满意度的函数，解决你和你所处环境及资讯的匹配，它主要涉及到内容分析、用户标签、评估分析以及内容安全，一个优秀的工业级推荐系统需要非常灵活的算法实验平台，可以支持多种算法组合，这个函数通常需要输入三个维度的变量。
第一个是资讯信息本身
信息本身可以是图文、视频、UGC微头条、问答、短视频等类型；
拿文章举例，每篇文章身上都有特定的关键词属性，文章所属行业，关键词，文章热度，评论转发数等等，都会影响一篇文章是否能被继续推荐，这些关键词组成了文章特征；
第二个是用户特征
就是头条平台一个普通用户身上所带有的标签，属性。比如，他的年龄、性别、职业、兴趣爱好等等；
第三个是环境特征
就是用户当前所处的环境状况。比如工作场合、通勤、旅游。
举个例子，有时候我们刷头条，会刷到某某广告，比如“##地方的火锅周年庆，全场6折起。”而这个地址，极可能就距离你几百米。有时候出去旅游也一样，刷头条会刷到一些“##地方旅游十大必游景点”等等类似资讯，这个也是系统根据环境特征，自动为你匹配相关资讯信息。
算法模型基于以上三种特征，预测你可能喜欢的内容，推荐给你。
三者结合，构成了系统推荐模型
今日头条推荐系统的内容线上分类，采用典型的层次化文本分类算法，比如分类中有科技、体育、财经、娱乐这样的大类，下面再细分足球、篮球、足球会在细分国际足球和中国足球。你的每一次阅读都可能成为你的兴趣标签，各种兴趣标签、主体、关键词、垂直兴趣特征、职业、年龄、性别。
各种标签构成了媒体平台上你的数据模型。
这些数据模型有什么用？
广告精准定向投放。
头条信息流广告竞价逻辑
一条广告能否顺利展现出来，取决于什么？
ECPM值。广告竞价排序。
什么ECPM值？
广告展现预估收益。通俗点讲，就是一条广告能够给媒体平台所带来的的价值，谁的价值越大，谁的广告就能够被优先展现出来。
ECPM值如何计算？
ECPM值=广告质量度*出价*1000。
1000，就是广告展示1000次的收益。
不同的计费方式，ECPM值有不同的计费公式。具体如下：
CPC（按点击扣费）
ECPM=预估点击率*出价*1000；
CPM（按展示扣费）
ECPM=CPM出价
OCPM（目标转化出价，按展示扣费）
ECPM=预估点击率*预估转化率*目标转化出价*1000
CPA（按转化扣费）
ECPM=预估点击率*预估转化率*出价*1000
举个例子：
两个同行，都是在做CPC广告竞价，同一时刻竞争同一广告位。
广告A：出价0.3，系统预估点击率0.015；
广告B：出价0.2，系统预估点击率0.03；
根据CPC广告的ECPM值计算公式。
广告A的ECPM值=0.3*0.015*1000=4.5
广告B的ECPM值=0.2*0.03*1000=6
如果广告A和广告B同一时间竞争，广告B竞价胜出，它的广告就能够被优先展示出来；这里我们也可以看出另外一个结论，广告投放，不是说出价高就一定会被优先展现出来，它还会受到其他因素的影响。
从一个普通头条用户的角度来看，广告竞价是如何发生的？
首先我们来假设一个用户，性别男，年龄30岁，兴趣标签是买房，投资，首付，贷款，借钱，信用卡，日常消费。
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