360信息流开户：360信息流投放效果不好是什么原

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身为一名广告人，您是否曾经因为360信息流媒体的传输效果不稳定而受到处罚？你们还不如静下心来，用这种媒介进行10分钟的充电。原因与现象交完后突然没有了流量，还有素材、文案、定向、竞价等等。不变；相同

　　身为一名人，您是否曾经因为信息流的传输效果不稳定而受到处罚？你们还不如静下心来，用这种媒介进行10分钟的充电。
原因与现象
交完后突然没有了流量，还有素材、、定向、等等。不变；
相同的素材，相同的创意，相同的定位，在360的信息流渠道上表现出稳定的成本，稳定的流量，但是在360的信息流渠道上却完全没有；
流变持续存在并，但形最新危机公关处理方法态质量继媒体投放持续小幅下降，从香型到肉质。

就连超级广告商也无法逃脱这种典型的情况。

这次讨论有什么问题没有效果？比如：
360信息流的基本玩法尚未掌握；
创新与媒体的协调不一致。
创新疲倦，长期不更新创意；
简而言之，广告商自身原因造成的媒体效果不佳并不在讨论之列。这次，我们专门讨论了困扰360信息流老手的问题。
若想不出这些现象的原因，痛苦的代价就是成为市场部门的背锅侠，更要深刻理解其背后的原因。
在360信息流展开的时候，虽然市场动态瞬息万变，但也能掌握一些基本信息：
01.媒体类别中相对固定的因素：媒体流量的规模、群体层次、群体区域、媒体的调和；
02.由于媒体内容具有协调性，决定了每个人每天在媒体上看到的数量；
03.对于特定人群(不同行业的广告客户)，这类媒体的平均每日信息条数量各不相同，但在一段时期内相对稳定；
04.在一段时期内，网络上针对特定人群的特定媒体投放需求也受到限制，如金融储蓄、消防员报名、手机升级、三年级学生英语学习和培训等等。
根据以下恒定因素，360信息流媒体能够提高流量执行效率：
广告展示机会：广告负荷决定每N条信息之间插入一条广告，然后决定每个人每天在该媒体中有多少广告的机会。
360信息流广告按点击付费，需要大数据/机器学习/AI。简单地说，需要估计每一个曝光的广告被点击的可能性。
在每一则广告的背后，都有一位广告商的出价，也就是说，点击一则广告，媒体获利。对于每次广告曝光，媒体有精确的媒体投放计算。很多竞标的广告中，媒体对每一条广告的估算值，如果显示出来的话，就相当于广告主为某一广告进行竞标的概率(为了简单计算，暂时不加入二级竞标因子)。众所周知的常数系数。
媒介投放
不变因素：特定人群广告曝光机会有限。
变动因素：有多少广告客户参与了竞标，他们的竞标情况？是否其它广告的广告创意更具吸引力？(影响媒体终端预测和媒体收益预测，从而为广告宣传带来更多的曝光)
根据这两点，我们可以解释以下两个现象：
出现的问题是：在媒体红利期，流量大，竞争小，广告高。
理由：对于同一群人的广告曝媒体投放机会，参与竞拍的广告主较少；广告有曝光机会，无需付出高昂代价。与此同时，媒体称其为“广告缺位”
现象2：出货好，突然间流量减少，以及素材、文案、定向、出价等。不变。
理由：很有可能，广告客户中有一位超级大人物。对现在的“你”广告目标受众来说，“你”和“你的竞争对手”都是在相对稳定的竞争状态下进行竞标，并且能够获得一定的广告曝光率；而这个超级庞大的入侵者，拥有大量的广告材料，而且其竞标程度远远高于“你”之前的竞标水平，从而获得大量的广告曝光。但是“特定群体广告曝光机会有限”不变，导致了“突然间消失”。
事实上原因是“出货好，突然间没有流量，还有素材、文案、方向、报价等等。“不变就是不变，听我继续。

改变的其他未知因素。

以上讨论中，我们并没有考虑到单媒介投放最重要的变量：媒介点击预测模型。
“媒体点击率估算模型”为何对媒体如此重要？
理想情况下，如果面对的是一个居住在中关村、海淀区的35-40岁北京和一个3年级男孩，他们有20个不同行业的广告，有不同的广告需求和报价。这些培训包括儿童英语培训，儿童编程培训，成人英语培训，理财，健身，微型游戏，零售电子商务。假如这个女人平均每天有五次机会看广告，而媒体又能精确地估计她点击每个广告素材的几率，那么，根据一个公式——点击率，x这个广告竞标对预期收益进行排序，然后你从20个广告中挑选出5个预期收益最高的广告。
整体媒体宏观上看，很多地区都有许多妈妈、爸爸、爷爷、大哥、小孩，他们对这些东西的偏好是不一样的；而且很多行业的广告主，针对品牌公关需要什么条件不同的地区，不同的人群，准备了不同的广告材料，有不同的报价。
假如媒体能100%准确地预测每个人的广告点击率，那就是媒体完全有能力挑选出那些在一定时间内能最大化媒体收益的广告来满足用户的需求。事实上，它确实更复杂。此外，还存在一些限制，如每个广告主的每日/时长预算，以及控制广告展示的频率。总而言之，这只是一个数据问题，在指定条件下，计算最大媒体投放值。
将OCPX包括媒体推出的OCPX上线，实质上是基于媒体对广告收入的估算，加入了考虑到广告主转化效应的多种流量分配策略作为新的约束，使媒体和广告主都能获得最大收益。基础是建立在“媒体点击率评估模型”上的。
当“媒体点击率估计模型”偏离目标时，媒体收益就不能最大化。偏离度越大，媒体收入与理想收入的差距越大，广告客户会不满。为这一崇高的“理想”，媒体会想方设法吃奶，无止境地追求更为精确的“媒体点击率估算模型”。
模型算法不断迭代，进化速度惊人，追求更精确的“媒体点击率预测模型”。这背后的驱动力来自极高的商业回报。
可惜的是，“好了，突然间就没有流量了，而物料，文案，定向，竞价等等。这段时间将会发生任何变化。
媒介算法升级：可能在以前的预测模型中，“你”的广告收益是好的，但媒介广告策略升级后，“你苏州 网站 建设”的广告收益是坏的。此时我们在为“不变因素”——特定人群有限的广告曝光机会而竞争，当然是吃亏，无法得到之前的曝光机会。
从另一个角度来看，也许在以前的评估模型中，“你”的广告成本较低，因此之前的效果还不错；在新的评估模型中，也许“你”的广告是有错的。
问题在于你无法控制媒体预测模型。总而言之，在这种情况下，除了调整“素材、文案、定位、出价”等因素影响媒体对你的新广告的预测之外，尽量从“输赢”的预测回到“正常或廉价”的预测范围。

小型流量测试：一般媒体的策略升级不会直接“全推”，但必须有小型流量测试，即选择一小部分将受到新广告策略影响的广告主进行测试。若选了“你”和“广告材料”，投放效果可能会波动。

每个小流量测试的媒体新策略并不一定能成功地实现媒体投放的期望，因此有时在投放一段时间后就会撤回。对广告主的宣传，被选为“您”和“您的广告材料”的推广效果，无法解释的恢复。在此之前，我曾举过一个例子，一个大大简化的360信息流广告报价。现实是展示一个广告，中间有几个环节：考虑广告创意的回顾，考虑当前广告受众的社会属性，如历史兴趣、历史词、即时兴趣、即时搜索词、性别、年龄、地域等等。根据当前受众的不同标签，也就是广告的多样化和粗略选择，来进行广告候选，考虑广告与当前受众之间的相关性，来进行广告候选。
对某一广告受众而言，通过分层筛选，从成千上万的广告库中挑选出成千上万的广告候选者，这就是广告点击率估算环节。