在當(dāng)今的電商領(lǐng)域，廣告算法的優(yōu)化對(duì)于平臺(tái)和賣家來(lái)說(shuō)都至關(guān)重要。雖然各家公司的廣告算法有所不同，但其中蘊(yùn)含的核心思想?yún)s有許多共通之處。本文將嘗試以通俗易懂的方式，結(jié)合阿里技術(shù)團(tuán)隊(duì)的一篇論文內(nèi)容，解析電商平臺(tái)廣告算法與電商賣家的相關(guān)點(diǎn)。

一、平臺(tái)優(yōu)化廣告的依據(jù)

電商平臺(tái)在優(yōu)化賣家廣告策略時(shí)，主要依據(jù)ROI（投資回報(bào)率）和流量質(zhì)量，力求最大化GMV（總銷售額）。這是因?yàn)樽畲蠡疓MV最符合平臺(tái)的利益。在論文中，提到了一個(gè)典型的案例，即將ROI和流量質(zhì)量作為廣告主的需求，以GMV和平臺(tái)收入作為通過(guò)調(diào)整廣告主的出價(jià)來(lái)優(yōu)化的目標(biāo)。

二、公式解析

公式中涉及到的參數(shù)如roi_a（特定廣告的預(yù)期ROI）、PPB（Paid Per Buy，預(yù)期客單價(jià)）、用戶點(diǎn)擊廣告的次數(shù)、預(yù)估的用戶轉(zhuǎn)化率等，都是平臺(tái)在考慮廣告效果時(shí)的重要指標(biāo)。這些參數(shù)共同作用，決定了廣告的預(yù)期效果和出價(jià)。

三、ROI與自動(dòng)調(diào)價(jià)功能

穩(wěn)定的ROI對(duì)于平臺(tái)來(lái)說(shuō)至關(guān)重要，平臺(tái)會(huì)據(jù)此制定相應(yīng)的自動(dòng)調(diào)價(jià)策略。如果平臺(tái)能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)用戶對(duì)商品的CVR（轉(zhuǎn)化率），那么就可以通過(guò)調(diào)整出價(jià)來(lái)保持ROI的穩(wěn)定。一般電商平臺(tái)會(huì)運(yùn)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)提高p函數(shù)的準(zhǔn)確率。

四、產(chǎn)品差異化與廣告策略

雖然鼓勵(lì)產(chǎn)品差異化，但過(guò)于小眾的產(chǎn)品在投放廣告時(shí)可能會(huì)面臨人群定位的困難。這類產(chǎn)品在投放廣告時(shí)，需要更多地依賴自動(dòng)匹配算法。由于產(chǎn)品特征不夠明顯或過(guò)于獨(dú)特，可能會(huì)使得p函數(shù)難以訓(xùn)練成一個(gè)準(zhǔn)確的模型。對(duì)于差異化嚴(yán)重且只適合小眾人群的產(chǎn)品，獨(dú)立站可能是一個(gè)更合適的選擇。

五、產(chǎn)品調(diào)整策略

對(duì)于一定周期內(nèi)ACOS/ROAS沒(méi)有下降的產(chǎn)品，運(yùn)營(yíng)人員需要審視產(chǎn)品是否人群特征不明顯或listing描述有問(wèn)題。對(duì)于大眾款產(chǎn)品，需要關(guān)注產(chǎn)品的圖片和review優(yōu)化；而對(duì)于小眾產(chǎn)品，則需要更精準(zhǔn)地選擇目標(biāo)人群和關(guān)鍵詞定向。

六、平臺(tái)廣告與流媒體廣告的區(qū)別

流媒體平臺(tái)的廣告優(yōu)化主要基于CTR（點(diǎn)擊率）和頁(yè)面逗留時(shí)間。由于缺乏CVR數(shù)據(jù)，他們難以像電商平臺(tái)那樣用最大化GMV的策略來(lái)優(yōu)化廣告。站外廣告大多以優(yōu)化CTR為主。

電商平臺(tái)的廣告算法是一個(gè)復(fù)雜而精細(xì)的體系，它涉及到多個(gè)參數(shù)和策略的調(diào)整。對(duì)于賣家來(lái)說(shuō)，了解并運(yùn)用這些算法，將有助于提高廣告效果和銷售業(yè)績(jī)。Facebook廣告策略與電商平臺(tái)的差異化分析

提示：接下來(lái)的內(nèi)容將主要圍繞Facebook這一平臺(tái)進(jìn)行詳細(xì)解讀。Facebook具有顯著的代表性，其龐大的用戶群體、成熟的廣告系統(tǒng)以及世界一流的廣告優(yōu)化算法，深受中國(guó)大陸賣家的喜愛。

在社交媒體廣告領(lǐng)域，如Facebook這樣的公司也深知單純預(yù)測(cè)點(diǎn)擊率（CTR）的局限性。因?yàn)?，如何?zhǔn)確判斷用戶對(duì)哪些廣告會(huì)產(chǎn)生點(diǎn)擊行為，這并非易事。Facebook依賴于用戶的隱私信息來(lái)增強(qiáng)廣告的精準(zhǔn)度，其算法中融入了用戶的隱私參數(shù)。這也解釋了為何在2020年12月，F(xiàn)acebook對(duì)蘋果IOS14的IDFA隱私政策調(diào)整表示不滿，因?yàn)樘O果的設(shè)備IDFA直接關(guān)系到Facebook廣告的精準(zhǔn)度和效果追蹤，進(jìn)而影響其盈利。

對(duì)于平臺(tái)電商而言，他們則擁有不同的優(yōu)勢(shì)。電商平臺(tái)掌握了用戶的購(gòu)物數(shù)據(jù)，無(wú)需猜測(cè)用戶喜好，可以通過(guò)如協(xié)同過(guò)濾等算法進(jìn)行好物推薦。平臺(tái)電商還具備搜索功能，用戶購(gòu)物時(shí)直接搜索關(guān)鍵詞即可，隨后進(jìn)入廣告系統(tǒng)和轉(zhuǎn)化率（CVR）預(yù)測(cè)流程。這種功能是Facebook等流媒體所不具備的。

在Facebook等流媒體的廣告模式中，最大化點(diǎn)擊率往往成為最終目標(biāo)。但這也導(dǎo)致了虛假?gòu)V告因點(diǎn)擊率異常高而受到系統(tǒng)青睞。這些廣告的預(yù)測(cè)模型可能會(huì)出現(xiàn)誤判，誤認(rèn)為某產(chǎn)品極受歡迎，從而形成了現(xiàn)在的爆款模式。

那么，關(guān)于Facebook Pixel是否能合理跟蹤C(jī)VR呢？答案是可以的，但數(shù)據(jù)并不完整。在廣告優(yōu)化的過(guò)程中，它雖具有一定的參考價(jià)值，但不能作為唯一依據(jù)。

在精品模式與Facebook的融合中，賣家需明確自己的方向：是追求訂單還是打造品牌。CPM曝光廣告在電商領(lǐng)域雖常被低估，但結(jié)合CPM和CPC一起運(yùn)用可以產(chǎn)生更好的效果。對(duì)于打算走精品路線的賣家，選擇CPM或CPC投放需謹(jǐn)慎考慮。直接投放CPC可能面臨較高的虧損風(fēng)險(xiǎn)，特別是對(duì)于普通賣家而言。而CPM則能讓產(chǎn)品在特定人群中提升知名度，一般建議至少需要達(dá)到百萬(wàn)級(jí)別的曝光量。

在現(xiàn)今激烈的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中，賣家或許需要綜合考慮優(yōu)秀的產(chǎn)品、通過(guò)CPM打造品牌、以及利用自然流量和CPC廣告進(jìn)行轉(zhuǎn)化，這可能是一條可行的道路。盲目地在Facebook上投放以轉(zhuǎn)化效果為目標(biāo)的CPC廣告可能會(huì)使精品之路受阻，因?yàn)楦?jìng)爭(zhēng)對(duì)手可能采用夸張的廣告和虛假的產(chǎn)品。

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（來(lái)源：牛津小馬哥）

未完待續(xù)