信息流广告查询工具（信息流广告查询工具是什么）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于信息流广告查询工具的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、如何获取访客信息流投放数据

• 2、给1个用户打上200万个标签，7分钟搞懂信息流广告

• 3、如何识别信息流广告投放“效果”和“差”的问题

• 4、求一个软件名。抖音上应该打过广告

一、如何获取访客信息流投放数据

1基本概念介绍

信息流广告是移动互联网时期产生，穿插在内容流中的广告，信息流广告有图文、图片、短视频等不同形式。因为信息流广告是完全以同样的形式**在内容流中，所以用户打扰性低，不注意左上角的“广告”二字，很容易被当作普通内容来浏览甚至互动。

因为信息流广告完美平衡了媒体、广告主和用户的利益，而且信息流广告可以通过算法实现“千人千面”的推送，所以信息流广告已成为媒体广告商业化的重要部分。常见的信息流广告：微信朋友圈、今日头条和抖音等等。

1.2广告生态介绍

从信息流广告的生态看来，目前涵盖了广告主、媒体、第三方创意平台、数据平台以及监控平台等。

第三方创意平台：提供可按行业、媒体、广告样式、素材类型、设备、时间等多维筛选查看投放素材；

第三方数据平台：提供的服务一般包括用户洞察即消费者画像、用户/人群包管理及投放转化分析；

第三方广告监测平台：提供的是投放、效果数据的统计监测服务。广告主是流量的买方，媒体或投放渠道是流量的卖方，监测任务一般由第三方机构来担任。

1.3广告竞价投放

当前信息流广告主要是以RTB（公开竞价）的方式售卖，媒体会将广告位售卖给使他们收益最大化的广告主，通常用eCPM(预估千次展示收益)来衡量一个广告能给媒体带来的收益。其中eCPM=CPC出价*预估CTR，至于为什么用eCPM衡量广告带给媒体的收益，如果一个位置的CPC出价很高，而且点击的可能性也很大，那么媒体获得收益最大化。

在竞价成功获得广告曝光机会后，广告的实际收费并不是按照出价计费；而是采用第二高价机制，即根据第二名出价的eCPM和广告本身的预估CTR计算出来的，具体计算公式为：

根据广告竞价的逻辑以及最后计费的逻辑，可以推导出预估CTR是广告竞价成功的重要影响因素，也是提高广告ROI的重要因素。而预估CTR和人群定向、投放时间、投放上下文、素材类型都有强相关性，怎样的投放组合下预估CTR最优，是需要从多次广告中积累的。

二、数据分析方法论介绍

目前在广告投放业务中，需要大量数据分析的场景主要包括以下三个方面：

广告投放效果分析；

广告投放优化分析；

广告反作弊异常分析；

2.1广告投放效果分析

在做广告投放效果分析，首先要明确广告投放的衡量指标。不同的业务场景有不同的效果衡量标准，但是大体上都是以用户转化率和产生收益额来推导。以电商行业的信息流广告投放为例，广告投放后用户转化路径如下：

因此，我们日常重点关注的指标包括以下部分，一般ROI是渠道价值重点衡量指标，因为他表示了流量成本和转化收益的真实关系。ROI都是基于一定时间周期计算而得到，如24小时ROI、7天ROI等等，这个可以根据实际需求来选择。

在确定衡量指标ROI后，我们由此来判断广告投放组的转化是否达标；对于不达标的投放组合，可通过公式拆解的方法判断是转化率太低还是客单价不合格或者还是成本消耗太高；再针对性的去优化问题。

如转化率低：可以从产品角度优化用户转化路径，从运营角度优化广告素材和人群定向；

客单价低：可以从产品角度优化针对新客的活动，从而提升用户粘性，从运营角度增强精细化运营充分挖掘不同用户的潜力；

成本消耗太高：运营角度可以提升广告的预估CTR，降低出价。

2.2广告投放优化分析

影响广告转化率的因素很多，如广告定向人群、广告创意、广告文案、广告位置等等。在前文的竞价广告的竞价原理里也提到，通过提高预估CTR，可以提升ROI。因此，在广告投放中需要找到最优的投放组合，提升CTR或者转化率，从而提升ROI。找寻最优的投放组合，目前用到最多的方法是AB测试，以及用朴素贝叶斯算法预估转化率比较高的人群定向投放组合。

AB测试

1、设计试验

确定效果衡量指标：点击率和转化率；

如下面的例子，我们同时设置两组AB测试组；分别测试性别和系统版本在同一创意下，转化率和点击率是否有显著差别。

2、广告投放，数据收集

对照组和试验组同时上线，收集广告曝光、点击和转化数据，一般数据收集量需要满足：

1、点击率和转化率已经稳定；

2、数据量级满足AB测试的显著性分析

广告点击率一般在3%左右，根据历史投放经验一般保证曝光量能在10000次以上。

如对于上面提到的两组测试组，我们收集到的数据为：

3、显著性检验，得到结论

构建零假设和备择假设，零假设总是相等，备择假设总是不等

广告投放的AB测试中，主要是对比点击率和转化率；即双边检验（p1和p2有显著差异）：

零假设：p1 = p2 备择假设 p1 <> p2；

b. 构造统计量

广告的点击率和转化率都是比例指标，根据中心极限定律可以知道他们一般近似服从正态分布。所以，点击率和转化率的AB测试就是比例之差的双边检验，检验的统计量也是服从正态分布，具体公式是：

c. 计算z值，判断是否拒绝零假设

双边检验：z变量的值介于-1.96～1.96之间时，已经涵盖了95%的可能结果；因此对于95%的显著性水平，如果上面计算的z值在这个范围之外，则可以拒绝原假设；

以上面的例子计算z值，可以看出性别男和女的点击率和转化率没有显著差异，操作系统Android和iOS在点击率上有显著差异。

这是一个总体比例的ab测试工具，输入转化值即可输出P值和是否显著，对于日常分析非常方便。

朴素贝叶斯算法，优化广告定向

朴素贝叶斯算法是基于朴素贝叶斯公式进行分类的一种算法，可以计算出属于某一类的概率；之所以称为朴素，是因为它假设特征之间是相互独立的。但是在现实生活中，这种假设基本上是不成立的。即使是在假设不成立的条件下，它依然表现得很好，尤其是在小规模样本的情况下。

贝叶斯的公式是：

其中P(A|B)表示：B发生后A发生的概率；通过贝叶斯公式可以看出计算P(A|B)只需计算出后三项。下面以实际信息流投放案例进行介绍：

1. 获取受众的画像及转化数据

假设已知广告定向的用户转化数据如下：

2. 基于朴素贝叶斯计算概率

这个可以基于上面受众画像数据和贝叶斯公式推导计算；

假设我想知道广告定向X=（性别="男"，年龄="35～39岁"，操作系统="iOS"）的用户转化的可能性，

可以计算得到P(转化="1"|X)=0.9275，

即广告定向X=（性别="男"，年龄="35～39岁"，操作系统="iOS"）下，用户转化的可能性为0.9275

3. 广告定向的投放指导

通过朴素贝叶斯算法，以及历史转化数据的用户画像分布，可以计算各个广告定向组合下的转化概率。这样可以对于那些高转化率的广告定向组合优先投放，或者给予高转化的定向组合更高的出价，低转化概率的定向组合更低的出价，达到广告转化效果的整体优化。

2.2广告反作弊异常分析

反作弊是一个比较复杂的过程，在金融、支付、内容生产及广告等多个业务场景下都必须做的事情，是一个一直需要提升且不断和黑产对抗的过程。而对于广告反作弊，识别异常流量和转化的主要用途是：一方面可以计算修正ROI，更合理的评估渠道质量；一方面可以识别异常，实时拦截减少异常流量消耗。

一个完整的反作弊体系，涵盖了异常监控、发现异常、分析异常以及处理异常的过程；数据分析人员要用到规则、指标及模型等多种手段方法才能做好异常发现。因此，本文不详细展开讲广告反作弊这一部分。

三、结束

以上就是广告投放过程中，数据分析师经常需要做的工作。总结一下，广告正式投放前，会通过AB测试找寻最优投放组合；通过贝叶斯算法预测最优广告定向；广告投放后，会基于ROI等指标分析广告投放效果，对渠道价值进行衡量，并协助产品和运营优化广告转化提升ROI；另外，在广告正式投放后，需要从数据角度分析发现异常激活和异常订单，再基于修正总GMV（去掉异常GMV后）去更合理的衡量渠道价值。

希望上面介绍的广告投放数据分析方法，能对你日常的工作或者学习有帮助。

二、给1个用户打上200万个标签，7分钟搞懂信息流广告

信息流广告其实离我们并不远，我们先看一个场景：

某一天，为了打一瓶酱油，你走进了超市。然后……

结账的时候，推车里也许有酱油，可能还有包纸尿片，或者其他商品。

请别动辄将这个场景和大数据最常用的“啤酒+尿片”案例混为一谈，因为这个场景，在我们每一个人身上都发生过。

文/张书乐

TMT行业观察者、游戏产业时评人，人民网、人民邮电报专栏作者

换位思考下，把超市看成是内容平台，我们跳过各色信息走向需要的内容（酱油）时，可能会途经尿片这个内容区，然后突然想到，孩子尿片快断货了……

两者之间没有必然联系，而在传统商超里，实现这样的“增值”消费的方式往往就是根据销售量的情况合理搭配货架的摆放方式。

比如将爆款放在靠里一点的位置，让客人途经更多的商品区；比如下楼电梯在另一边；比如买赠或买促活动混搭……

这是传统商业模式下的考量，而在互联网内容分发之上，我们可以把所有的内容都当做是“广告”，而你绝不能让用户绕远路来偶遇他可能会买的东西。

而且，内容分发状态下，用户对内容的需求不断进行选择，后台算法会更加精准，绕远路更加不现实。大家来看内容的目的，本身也是越快获取到自己所需求的为好。

这时候，我们会发现一个有趣的状况，即在信息爆炸的互联网之上，用户信息获取方式变成了两种状态：

一是最为传统的搜索模式，用户带着目的去百度上寻找某类信息，即打酱油。但有个问题，很多人并不是时时刻刻都有打酱油的明确想法。

二是盲目遇上信息流，即超市货架，结果自己模糊的需求变成了购买。这已经成为时下的一个主流，即百度信息流广告的诉求点。

百度搜索公司总裁向海龙对此有过一个很精辟的论述，即“用户不仅需要更便捷智能的找到信息，也需要个性化针对性的信息主动推荐”。

从“人找信息”，升级到“信息找人”，说起来就这么简单。做呢，一点都不简单。

广告也能读懂你的心

随着百度百家号、今日头条等内容分发平台的崛起，信息流广告也有了更多承载平台，不再只是过去类似百度搜索或淘宝购物时，在侧边栏出现的和你搜索项或之前浏览项有关的商品广告。

百度、微博、微信和今日头条都推出了信息流广告，可这个广告类型，到底有多强？

数据说话更能说明问题。2014年，信息流广告在美国已达54亿美元，facebook和推特的广告收入中分别有超过50%和70%来自于此。而在中国却只有区区60亿元，而2017年，预计将增长480%，达到340亿元。

但预计的增长，并不代表在内容分发中简单植入相关广告就能完成目标。

信息流广告要做的不是简单根据你的内容喜好而提供相关商品，比如看汽车，送车品广告。

其实，这还算好的。更多的时候，我们在买了车之后，往往还会看车子的介绍，而随后而来的信息流广告尽管很精准，但往往可能是一款车。

啥感觉，和百度搜索推广差不多，而且百度搜索推广现在走的更远。

举个例子：

一家名为土巴兔的家装O2O公司，是百度推广的常客，在很多人看来，业绩好有一部分原因是搜索引擎优化的好，广告营销做得好。土巴兔通过在百度投放广告，用最少的广告费获取了最大的广告收益。

而且推广付费是一个引子，而在百度进行搜索过程中，百度的生态体系中大量的内容呈现，如问答、新闻和用户体验，乃至论坛等信息里的口碑，都会形成强有力叠加，最终变成巨大流量，这些流量都在会帮助广告主的营销推广走得更远。

说这个案例并非要说如何做搜索，而是把握用户心理：

使用百度查找东西，本身带有明确的目的性，搜西瓜给西瓜店，就这么直截了当，挺好。

而在信息流里获取内容，很多时候可能只是喜好，设想一个场景：

你在看家装信息，结果碰到了个包装成“这样的家装会让女友百分百心动”、其实是装修公司的信息流广告，或许会被点击，然后你发现是广告就毫不留情关掉了。

因为你不是来找装修的，只是来看美图的，最多是回家后打算挪下家具和摆件。

真正的信息流广告是在搜索的精准性和信息流推荐的基础上读懂用户意图，情景可能应该这样：

在看到酱油和其他调味品的烹调心法时，插播一个纸尿裤的信息流广告。尽管这样的感觉，可能很酸爽。

怎么做到？大招其实就是通过用户的选择，发现更多连用户自己都未必很清楚的需求，或许我们可以将其称之为“待办事项提醒”。

200万个标签=1个人？解决潜在痛点的刚需画像

必须有一个“工具”，能够比用户自身，更加了解它,通常我们称之为用户画像。

“通过搜索数据、地理位置、知识图谱、交易数据等等上百个维度的行为动作，今天我们可以对单个用户最多打上200万个标签。通过精准的用户画像建模，我们可以在6亿用户中精准的识别每个人、了解每个人”在 2016年百度Moments商业峰会上，向海龙公布了百度拥有的惊人用户标签数据。

200万个标签=1个人，这是一个什么状态？

10年前，我们在QQ上给朋友贴标签，往往靠谱的就十来个。

5年前，为了更好的吸粉，我们在微博上给自己贴上标签，结果许多人就填了三五个。

我们对自己的认知、加上朋友对我们的认知，大体也就是这个情况，而200万的标签，等于从所有的侧面画出了一个放大镜都未必能看清的自己。

怎么画出？或许仅仅是多年前搜索过“剖腹产的风险”，在问答上了解了“新生儿如何消黄疸”，在母婴贴吧激烈争辩过早教话题……

在PC时代，这样的画像往往都是一次性的，只能变成一个个cookie，每次针对性的营销，也只能做到看车送车品广告而已。

而在移动端，每个App都会要求登录账号，结果就能让散落各处的标签落在一个账号上。理论上产品矩阵越大、形式越多，标签的侧面就越丰满。再通过信息流广告，投放给正在懒懒的从喜好的内容方向里挑选信息的你。

因为有用而实际，其实它也就不再是广告，而是解决痛点的所在了。

换言之，如果没有强大的产品矩阵，从各个方向、不同角度，获得各种不经意留下的标签，并通过人工智能来进行有效管理，那么这个用户的画像，要么是P出来的大长腿，要么就是满满的标签无从下手。画像失真的结果，就是信息流广告失准。为什么说百度信息流广告精准？正是因为有多元产品矩阵、多年积累的大数据、强大的技术实力做支撑。

谢绝虚假广告和无效阅读 转换率实现倍增突破

河南烘你欢心烘焙是创业者中在信息流广告中获益的一个代表。

这家企业2014年创业时不过是50平米小店里的私房蛋糕定制，但通过有效地百度信息流广告分发，迅速曝光在了全国烘焙爱好者的视线，并很快发展成上千平米、20人团队的专业服务公司。

这个案例价值体现在：

对于企业主来说，更加切入用户内心需求的信息流广告（纸尿片），如果和直接体现需求的搜索推广（打酱油）配合使用，则可以更好地挖掘到用户。

百度搜索+推荐的意义，其实除了精准以外，更多的体现在转换率的提高之上。较之只有内容分发的平台而言，因为百度搜索、百度地图、百度糯米等平台，能实现多侧面的用户标签留存，最终在为百度信息流广告创造更加精准的投放可能。

同时，搜索的力量依然强大，尤其是应对迫切需要解决的刚需之上，搜索和推荐双剑合璧的优势是百度广告较之其他平台更为精准有效的重要原因。

与此同时，借助人工智能技术，信息流广告也在进行着迭代。

以诺心蛋糕为例，早期信息流广告的形式为“诺心蛋糕LECAKE—情人节为爱发声，定制专属情话”这样颇为常见硬广形式，点击转换率只有1.86%；而当其形式变成“情人节表白神器，给女朋友一万点浪漫暴击”时，而在融合场景中，则依据人群定向、内容定向等常见场景，以及百度独有的意向定位方式，自然融入到与之有潜在需求的人群面前，最终促使转换率提升至3.24%，暴增近一倍。

“我本来是去超市打油酱的，结果出来时背着一堆纸尿片”这个场景，或许现在还无法完全在信息流广告中彻底实现，但至少机会浪潮已经呈现，而百度正在引领这种浪潮。

三、如何识别信息流广告投放“效果”和“差”的问题

首先要了解自己的产品属性，也就是说你的受众人群画像是啥。这里还要区分你的客户和用户，因为有些行业客户和用户并不是一个人，比如说教育行业。打个比方，如果做的是教育行业，把客户定位成家长，一般来讲家里妈妈管孩子学习的比较多，因此你就有了第一个人群画像，35岁以上的女性。上面说的都是怎么去定位人群，下面就要说找到人群之后你还要去看这类人群对信息关注的共同点，比如如果是女性的话可能对育儿，养生，奢侈品，娱乐花边比较感兴趣，那么你就可以结合这些标签在深入挖掘。建议在选择人群画像和标签时，做ab测试，根据经验来说，这样会更加有助于你去优化投放方向。当然你还需要建立起良好的数据监控机制，切记不要用媒体平台给你提供的监控工具，里面数据有水。可以使用一些第三方的监测工具，个人推荐数透，数据比较全，最主要的是服务

四、求一个软件名。抖音上应该打过广告

抖音广告产品介绍：

1、抖音开屏广告

广告样式：静态3秒、动态4秒、视频5秒。

售卖方式：CPT（开屏CPT产品轮播数由4轮增加至8轮，单轮库存10000CPM）。

GD不支持定向，可支持第三方监测曝光及点击。

备注：开屏CPT售卖需至少提前5天下单并提交素材，开屏CPM售卖需至少提前3天下单并提交素材。

2、抖音信息流广告

素材类型：横版视频、竖版视频。

售卖方式：

GD（单页广告）：点击广告主头像、昵称、标题创意、“详情”标签、底部“查看详情”通栏、蒙层“查看详情”按钮、视频内容右滑操作，均进入推广落地页；支持点赞交互，不统计和显示点赞数量，不支持评论、转发；广告主无抖音账号，不可关注，没有抖音主页。 不支持定向，可支持第三方监测曝光及点击。

GD（原生广告）：点击广告主头像、昵称、视频内容右滑操作，进入广告主抖音主页；点击标题创意、“详情”标签、底部“查看详情”通栏、蒙层“查看详情”按钮，进入推广落地页；支持点赞、评论、转发，支持关注广告主抖音账号。

竞价广告：支持应用下载、落地页推广目的，不支持落地页-卡券广告；支持cpc、ocpc、cpm、ocpm计费类型；目前支持地域、年龄、性别、首次激活时间、安卓版本、ios版本、网络、运营商、手机品牌等定向，暂不支持app行为分类、兴趣分类等定向。

3、抖音贴纸产品介绍：

产品优势：

使用场景原生，用户主动使用，接受度高，互动时间长；

激发用户主动传播，分享传播后，触发二次使用；

广告形式生动，提升品牌在抖音用户中好感度。

产品价格：售价：净价30万/7天。

位置：3天抖音贴纸栏第一行第四位，4天位置随机，连续购买，需要设计多款贴纸，以保证每周更换1次。

该产品属于非标产品，不保量，不支持第三方监测。

抖音对贴纸是否具备上线标准具有最终决定权。

4、抖音达人合作产品介绍：

内容定制：为客户提供符合抖音调性的视频内容定制。

达人营销：借力达人影响力和创意能力实现品牌营销内容传播。

原生传播：达人合作视频可正常进入推荐流，在抖音站内原生传播。

二次传播：视频内容可用于其他平台二次传播（仅限含抖音水印版视频）。

视频置顶：视频在达人个人页5小时置顶，保护期内达人不新增视频。

视频保留：合作视频可在达人账号下保留三个月，持续传播。

以上就是关于信息流广告查询工具相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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