作為運營廣告投放的你，是否曾因信息流媒體投放效果不穩定，而常常做背鍋俠？不妨靜下心來用這10分鐘充充電。
問題與現象：
- 投放好好的，突然就沒流量了，而素材、文案、定向、出價等都沒變化；
- 同樣的素材、創意、定向，在某些信息流渠道表現成本穩定、流量穩定，但到了xx信息流就完全不行；
- 流量持續有、轉化有，但表單質量是持續的、小幅地下降，從香餑餑變成雞肋……
以上這些典型情況，甚至連超級廣告主也不能逃脫。
哪些效果不好的問題不在本次討論之中？如：
- 信息流基本玩法還沒掌握的；
- 創意與媒體調性不符合，例如朋友圈的廣告創意，直接放在快手做投放的；
- 創意疲勞，長時間不更新創意的；
- 明知雙十一到了，還跟T寶、J東、拼*多搶曝光的……
總之，廣告投放者自身原因導致的效果差，不在本次討論之中。本次，我們專門討論，讓信息流投放老手都迷惑的現象。
搞不清楚這些現象發生的原因的，其慘痛代價是市場部充當背鍋俠，所以這背後的原因，你不得不深刻掌握。
信息流投放時，雖然市場動態瞬息萬變，但是也有一些可以掌握的基本信息：
01. 媒體類相對不變的因素：媒體流量大小、人群水平、人群地域、媒體內容調性；
02. 由於媒體內容調性，進而決定了平均每人每天在這個媒體內觀看多少條信息；
03. 對於特定人群（不同行業廣告主的定向），平均每人每天在這個媒體內觀看多少條信息各有不同，但在一段時間內是相對穩定的值；
04. 一段時間內特定人群的特定需求，在全網範圍內也是有限的，比如：理財存款、消防師報考、手機換代升級、3年級小朋友英語學習培訓等。
基於上述這些不變因素，信息流媒體提升流量變現效率：
01. 廣告展示機會：廣告load決定了每N條信息間插播一條廣告，進而決定了平均每人每天在這個媒體內有多少次廣告曝光的機會。
02. 信息流廣告是按點擊計費的，即需要大數據/機器學習/AI，總之是要預估每一條曝光廣告被點擊的概率--pCTR。
03. 每一條廣告背後有廣告主的出價，即當有廣告被點擊時媒體產生收益。媒體對每一次廣告曝光，背後都有精密的計算。在諸多競價中的廣告中，媒體對每一條廣告如果被展示可能為媒體帶來的收益做出預估：約等於 廣告主出價x曝光廣告被點擊的概率（為計算簡單，暫不加入二階競價因素）。
已知不變的因素
不變的因素：對特定人群的廣告曝光機會，是有限的。
變化的因素：多少廣告主參與競價，他們的出價是多少？其他廣告的廣告創意會不會更吸引人？（影響媒體側的點擊率預估和媒體收益預估，進而爭取更多廣告曝光）
基於上述兩點，我們可以解釋下面兩個現象：
現象1：媒體紅利期流量大、競爭小、廣告ROI很高
原因：針對同一批人群的廣告曝光機會，參與競價的廣告主少；在不需要出高價的情況下，廣告就有曝光機會。這個時期，媒體的角度稱“廣告填充不足”
現象2：投放好好的，突然就沒流量了，而素材、文案、定向、出價等都沒變化
原因：大概率是參與競價的廣告主中突然出現了超級大傢伙。對於目前“你”的廣告目標受眾，“你”和“你的競爭對手們”出價在一個相對的穩定競爭態，都能獲得一定量的廣告曝光；而這個超級體量的闖入者，帶著他的大批廣告物料，和遠高於“你們”之前競爭水平的廣告出價，獲得大量的廣告曝光機會。而 “對特定人群的廣告曝光機會，是有限的”這一點不變，所以導致“突然就沒量了”。
事實上，造成“投放好好的，突然就沒流量了，而素材、文案、定向、出價等都沒變化”的原因， 還不止上面這個，且聽我繼續說。
更多未知的變化因素
在上面的討論中，我們竟然沒有考慮最重要的變量因素之一：媒體的點擊率預估模型。
為什麼“媒體的點擊率預估模型”對媒體而言，非常非常非常重要？
在理想情況下，假使面對同一個住在北京海淀區中關村地區、家有3年級男孩的35-40歲的女性，有20個廣告來自不同行業、有著不同廣告訴求、帶著不同的出價，他們中有少兒英語培訓、有少兒編程、有成人英語培訓、有理財、有健身、有小遊戲、有零售電商，假使這位女性平均一天有5次看到廣告的機會，如果媒體可以100%準確地預估出該女性點擊每一條廣告物料的概率，那麼根據公式--點擊率x該廣告出價將預估的收益排序，就可以在這20條廣告挑出預估收益最大的5條廣告來。
從整個媒體的宏觀角度看，有很多個地域的很多個媽媽、爸爸、爺爺、大哥哥、小朋友，他們的偏好各不相同；以及有很多個行業的廣告主，他們針對不同地域、不同人群準備了不同出價的不同廣告物料。
假如媒體可以做到對每個人的廣告點擊率預估是100%準確，即媒體完全有能力在某段時間內，為有需求的用戶，挑出能讓媒體方收益最大化的那些廣告。
當然，實際情況要更復雜些。還有若干限制條件，比如還要考慮每位廣告主的日預算/時段預算、廣告展示頻率控制等。總之，這就是一個在指定條件下求最大值的數據問題而已。
包括媒體方推出的OCPX投放，本質都是基於媒體對廣告收益預估的基礎之上，增加考慮廣告主轉化效果作為新增的限制條件，讓媒體方、廣告主都儘量收益的多種廣告流量分配策略。底層基石都是基於“媒體的點擊率預估模型”。
一旦“媒體的點擊率預估模型”出現了偏差，媒體收益一定不再是最大化。偏差越大，媒體收益距離理想的收益越是遙遠，同時廣告主們更會叫苦連天。為了這個崇高的“理想”，媒體方面會使出吃奶的勁兒，也要無限追求更準確的“媒體的點擊率預估模型”。
在追求更準確的“媒體的點擊率預估模型”的道路上，模型算法在不斷的優化，不斷的迭代，進化速度之快，令人咋舌。因為背後的動力來自於極豐厚的商業回報。
很不幸，“投放好好的，突然就沒流量了，而素材、文案、定向、出價等都沒變化”就在這個時候，也許就會發生了。
- 媒體算法升級：也許之前的預估模型中，“你"的廣告被預估收益很不錯，而在媒體廣告策略升級之後“你"的廣告被預估收益可能卻會不怎麼樣了。這時候再去競爭“不變的因素--“特定人群的有限次廣告曝光機會”時，當然就吃了虧，拿不到之前的曝光機會。
換個角度，也許在之前的預估模型下，“你”的廣告就是佔了便宜的那一方，所以之前的效果很好；也許在新的預估模型下，“你”的廣告是被冤枉的一方。
關鍵的是，媒體方的預估模型，不是你我能控制的。總之，遇到這種情況，沒什麼辦法，只能通過對“素材、文案、定向、出價”等因素的調整，影響媒體對“你”新換的廣告預估，嘗試從“吃虧”的預估回到“正常或佔便宜”的預估區間。
- 小流量測試：一般媒體的策略升級，不會直接“推全”，一定有小流量測試，就是選取會被新的廣告策略影響的一小部分廣告主&一小部分廣告物料進行測試。如果“你”和“你的廣告物料”被抽中了，投放效果也許就會產生波動了。
媒體的每一次新策略的小流量測試，不一定都成功達到預期，所以有時候上線了若干時間之後又被撤回了。對於廣告主的表現則是被抽中的“你”和“你的廣告物料”推廣效果又莫名其妙地恢復了。
- 廣告策略的缺陷：前面我舉例的時候是大大簡化的信息流廣告競價，真實情況是一條廣告被展示，中間要經歷若干環節：考慮廣告創意審核，考慮當前廣告受眾的歷史興趣、歷史搜索詞、實時興趣、實時搜索詞、性別年齡地域等社會屬性，進入廣告候選集考慮廣告與當前受眾的相關性，基於當前受眾的多種標籤考慮讓那些廣告主的廣告進入候選集即廣告的多樣性、廣告候選集還有粗選和精選。
對於一個廣告受眾，通過層層選拔，從幾萬幾十萬的廣告庫中精選了幾百幾千條廣告候選集，這才到廣告點擊率預估的環節。在前面眾多環節中，如果有任何環節“你的廣告”不幸被淘汰了，“你”都沒機會參與對這名受眾的廣告競價。
媒體的策略不斷升級，不僅僅在於廣告點擊率預估，前面這些環節（媒體方稱之為“廣告策略”）都在不斷的優化的迭代。對於更多廣告主來說是優化，而對於另一小部分廣告主則是災難。
不變的因素也會變化
原本不變的因素，開始變化了！ 媒體流量大小、人群水平、人群地域、媒體內容調性，這些因素永遠不會變化？
媒體流量大小、人群屬性、人群地域，有可能在短期內發生變化。背後的原因是媒體也需要不斷採買新流量，進而保持媒體流量增長。新採購的流量和原媒體流量結構不完全一致，從而影響了“人群屬性、人群地域”。
這個變化的體現很可能就是“流量持續有、轉化有，但表單質量是持續的、小幅的下降”。
投放的媒體本身的流量結構在流量採買過程中，發生了變化。新採購的流量中，匹配“你”家業務的廣告受眾人群佔比遠不及原來的媒體流量。
面對這種現象--“流量持續有、轉化有，但表單質量是持續的、小幅的下降”，廣告主們常常吐槽“媒體充水”，但也不能一刀切的做判斷。
舉個例子：原來的媒體DAU在1000萬時，活躍人群集中在北上廣；而該媒體不斷採購新流量過程中，媒體流量結構發生變化。當DAU到達3000萬時，活躍人群中60%來自於三四五線城市的新增。
假設“你”的廣告是學歷教育，定向是18-25歲人群，這時候，“你”感覺可能就是“流量持續有、轉化有，但表單質量是持續的、小幅的下降”，而原因有可能是因為不同地域的人群的需求強烈程度不同--在北上廣深的一線城市的就業，對於學歷的要求更高，而在三四五線城市對於學歷需求是加分項而不是必選項。
媒體內容調性也是可能在幾個月內產生變化的。舉個例子：在2018年-2019年，抖音和快手的內容都有了大的變化，從完全不同的兩個世界，到內容相互借鑑的同時保留各自特色。
媒體內容調性，會影響該媒體的人群屬性的變化，以及APP的使用時長，進而影響“平均每人每天在這個媒體內觀看多少條信息”。
當“你”對信息流媒體的廣告策略瞭解的越多越深，無助感反而會越強烈。因為“你”越來越清楚，投放效果不穩定，真心不全是由自己的努力能決定的。
應對策略-守住底線
面對隨時調整的媒體廣告策略、面對廣告點擊率預估的黑盒子、面對公司領導對推廣團隊的壓力，我們要做的是--守住底線，大道至簡：
- 認清信息流媒體策略不是“你”能影響的黑盒子的同時擲更多次的骰子，讓“你”連續三個6的機會的更多一些。更多的“素材/文案/定向/出價”的組合，有更多被媒體“預估收益很不錯”的機會。
- “你”能做的就是勤快再勤快些，用更多“素材/文案/定向/出價”的組合，平攤媒體策略變化帶來業務波動。
- 轉化效果監測+數據準確度95%，則任媒體流量變化、媒體競價水位變化，即使廣告物料數量增長10倍，也能將每一條廣告物料對應的推廣效果監測得清清楚楚。
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