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推荐引擎广告通常有（推荐引擎广告通常有哪些类型）
发布时间：2023-04-14 05:35:08
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于推荐引擎广告通常有的问题，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:
一、推广广告怎么做
首先要看是什么项目，你要明白，这个项目需要什么人群去消费，才好针对性去做推广，网上的广告平台很多，褒贬不一，适合自己的才是最好的，比较做利润才是做项目的本质。最好是寻找有经验的广告代理商，他们会给的专业系统化的建议，希望能帮到你。
目前广告推广方式主要有以下几种：
第一、搜索引擎广告，搜索引擎广告也叫关键词广告，是目前国内比较流行的一种广告模式；
第二、流媒体广告。流媒体广告包含视频广告、音频广告，根据产品的特点来选择性的投放；
第三、电视广告。电视广告现在除了纯广告，还有综艺节目广告等，是不错的方法；
第四、信息流广告。信息流广告也叫原生广告，是目前比较流行的广告方式；
第五、固定位广告。比如新浪、网易等门户站的固定位置广告；
第六、网盟广告。网盟广告是将网站主联合起来的广告投放方式，比如百度联盟、阿里联盟等。
第七、户外广告。户外广告比较多，种类非常丰富，可以适当进行选择；
第八、电梯广告。近几年电梯广告变的流行起来，除了平面广告，还有屏幕播放广告；
第九、地铁广告。地铁人流量非常大，广告投放获取的曝光率也非常可观；
二、信息流广告有哪些分类
1、今日头条
今日头条是一款基于数据挖掘的推荐引擎产品，同时也是国内互联网领域成长最快的产品服务之一，更是目前资讯类信息流平台最大的平台。
优点：算法成熟，关键词定向，有移动建站很方便，支持CPA。同时，用户每天的在线时间长，用户每日使用时长超过76分钟，且能5秒快速推广，锁定目标用户，10秒更新用户模型，广告投放更精确。
缺点：今日头条的推广展现量高，点击量大，但是转化率中低。
投放行业建议：理财、生活、游戏、app等，可根据导航栏的分类进行投放。
信息流广告
2、微博
微博“粉丝通”是基于用户属性和社交关系将企业广告精准地传递给粉丝和潜在粉丝的营销产品。投放的广告也具有普通微博的全部功能，转发、评论、收藏、赞等，可实现广告的二次传播，从而大幅提高广告转化率。
优点：拥有6.5亿注册用户，3.9亿月活跃用户，并具有博文、应用、账户、视频、图文、九宫格多种形式灵活使用，通过移动社交实现原生传播!
缺点：成本偏高，流量不可控。
投放行业建议：生活类产品（例食品、服装等）、地区类产品（例摄影等）、游戏、app等，广告内容要具有特色，提高互动率。
3、抖音信息流
抖音是目前最火爆的短视频App，拥有一大批忠实的用户，在大数据上表现较好，且通过用户观看的视频去记录用户的行为，不断地给用户定义标签，在产品推送上，实现了千人千面的营销高度。同时，抖音支持从视频广告点击跳转至广告主设置的落地页，帮助广告主在抖音实现营销推广的目的。
优点：抖音用户数量庞大，易于打造爆款产品，同时，是品牌曝光的极好选择。
缺点：抖音成本偏高，且对素材要求极高，整体人群意向程度低，对行业要求限制也比较高。
投放行业建议：游戏、APP、电商等泛流量产品投放。
4、百度信息流
百度信息流可在百度贴吧、百度首页、百度手机浏览器APP等百度平台的资讯流中穿插展现的原生广告。
优点：有搜索基础，关键词定向，能定向贴吧。
缺点：投放操作较为复杂，且流量和成本较为不固定。
投放行业建议：百度搜索引擎占据国内多数用户，大部分行业都适合投放。
5、腾讯信息流
腾讯可以说，是社交行业龙头的老大，凭借QQ和微信两大超级IP，拥有庞大的流量，可以说基本覆盖全网用户。
优点：社交应用排名NO.1，覆盖面广，日活高，用户粘性大，适合品牌宣传。
缺点：朋友圈广告素材审核较严，且价格太贵，且竞争激烈。
投放行业建议：建议投放轻工业或者说生活类产品。
6、知乎
知乎是一个真实的网络问答社区，用户群体倾向于年轻化、白领、高收入、高学历，集中在一二线城市，拥有极高的其消费能力的。
优点：流量质量高，购买能力高。
缺点：平台用户较为理性，对广告素材要求较高。
投放行业建议：房产家居、游戏、金融、教育培训、电商、网络服务、旅游等相关行业皆可投放。
以上是一部分主流信息流广告投放渠道及其特性，企业可根据自身产品的实际情况，选择合适自己的信息流渠道。最后，我们营销的目的就是转化，在选择渠道上，一切都要以效果为导向。
三、一个搜索引擎广告账户一般包括哪几个基本元素
根据搜索引擎营销的基本原理，搜索引擎营销之所以能够实现，需要有五个基本要素：信息源（网页）、搜索引擎信息索引数据库、用户的检索行为和检索结果、用户对检索结果的分析判断、对选中检索结果的点击。
对这些要素以及搜索引擎营销信息传递过程的研究和有效实现就构成了搜索引擎营销的基本任务和内容。
所谓搜索引擎，就是根据用户需求与一定算法，运用特定策略从互联网检索出制定信息反馈给用户的一门检索技术。搜索引擎依托于多种技术，如网络爬虫技术、检索排序技术、网页处理技术、大数据处理技术、自然语言处理技术等，为信息检索用户提供快速、高相关性的信息服务。搜索引擎技术的核心模块一般包括爬虫、索引、检索和排序等，同时可添加其他一系列辅助模块，以为用户创造更好的网络使用环境。
四、推荐引擎
推荐引擎的思想其实很早就存在了，后来随着大数据技术的发展，推荐引擎的普及程度和重要性也越来越高，淘宝曾经就主推“千人千面”，要让每个用户打开的淘宝都不一样，背后的核心技术就是推荐引擎。现在稍有规模的互联网应用几乎都有推荐功能，而一些新兴崛起的互联网产品，推荐功能甚至是其核心产品特点与竞争优势，比如今日头条，就是靠智能推荐颠覆了互联网新闻资讯领域。
那么推荐引擎如何预测用户的喜好，进行正确的推荐呢？主要就是依靠各种推荐算法，常用的推荐算法有：基于人口统计的推荐、基于商品属性的推荐、基于用户的协同过滤推荐、基于商品的协同过滤推荐。
基于人口统计的推荐是相对比较简单的一种推荐算法，根据用户的基本信息进行分类，然后将商品推荐给同类用户。
从图中可以看到，用户A和用户C有相近的人口统计信息，划分为同类，那么用户A喜欢（购买过）的商品D就可以推荐给用户C。基于人口统计的推荐比较简单，只要有用户的基本信息就可以进行分类，新注册的用户总可以分类到某一类别，那么立即就可以对他进行推荐，没有所谓的“冷启动”问题，也就是不会因为不知道用户的历史行为数据而不知道该如何向用户推荐。
而且这种推荐算法也不依赖商品的数据，和要推荐的领域无关，不管是服装还是美食，不管是电影还是旅游目的地，都可以进行推荐，甚至可以混杂在一起进行推荐。
当然也正因为这种推荐算法比较简单，对于稍微精细一点的场景，推荐效果就比较差了。因此，在人口统计信息的基础上，根据用户浏览、购买信息和其他相关信息，进一步细化用户的分类信息，给用户贴上更多的标签，比如家庭成员、婚姻状况、居住地、学历、专业、工作等，即所谓的用户画像，根据用户画像进行更精细的推荐，并进一步把用户喜好当做标签完善用户画像，再利用更完善的用户画像进行推荐，如此不断迭代优化用户画像和推荐质量。
前面一个算法是基于用户的属性进行分类，然后根据同类用户的行为进行推荐。而基于商品属性的推荐则是将商品的属性进行分类，然后根据用户的历史行为进行推荐。
从图中可以看到，电影A和电影D有相似的属性，被划分为同类商品，如果用户A喜欢电影A，那么就可以向用户A推荐电影D，比如给喜欢《星球大战》的用户推荐《星际迷航》。一般来说，相对于基于人口统计的推荐，基于商品属性的推荐会更符合用户的口味，推荐效果相对更好一点。
但是基于商品属性的推荐需要对商品属性进行全面的分析和建模，难度相对也更大一点，在实践中，一种简单的做法是提取商品描述的关键词和商品的标签作为商品的属性。此外，基于商品属性的推荐依赖用户的历史行为数据，如果是新用户进来，没有历史数据，就没有办法进行推荐了，即存在“冷启动”问题。
从图中可以看到，用户A喜欢商品A、商品B和商品D，用户C喜欢商品A和商品B，那么用户A和用户C就有相似的喜好，可以归为一类，然后将用户A喜欢的商品D推荐给用户C。
基于用户的协同过滤推荐和基于人口统计的推荐都是将用户分类后，根据同类用户的喜好为当前用户进行推荐。不同的是，基于人口统计的推荐仅仅根据用户的个人信息进行分类，分类的粒度比较大，准确性也较差；而基于用户的协同过滤推荐则根据用户历史喜好进行分类，能够更准确地反映用户的喜好类别，推荐效果也更好一点。今天文章开头举的推荐电影的例子，就是基于用户的协同过滤进行推荐。
基于商品的协同过滤推荐是根据用户的喜好对商品进行分类，如果两个商品，喜欢它们的用户具有较高的重叠性，就认为它们的距离相近，划分为同类商品，然后进行推荐。
从图中可以看到，用户A喜欢商品A、商品B和商品D，用户B喜欢商品B、商品C和商品D，那么商品B和商品D的距离最近，划分为同类商品；而用户C喜欢商品B，那么就可以为其推荐商品D。商品的分类相对用户的分类更为稳定，通常情况下，商品的数目也少于用户的数目，因此使用基于商品的协同过滤推荐，计算量和复杂度小于基于用户的协同过滤推荐。
以上就是关于推荐引擎广告通常有相关问题的回答。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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