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推薦引擎廣告通常有（推薦引擎廣告通常有哪些類型）

發(fā)布時間：2023-04-14 05:35:08 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 143

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本文目錄:

1、推廣廣告怎么做
2、信息流廣告有哪些分類
3、一個搜索引擎廣告賬戶一般包括哪幾個基本元素
4、推薦引擎

推薦引擎廣告通常有（推薦引擎廣告通常有哪些類型）

一、推廣廣告怎么做

首先要看是什么項目，你要明白，這個項目需要什么人群去消費，才好針對性去做推廣，網(wǎng)上的廣告平臺很多，褒貶不一，適合自己的才是最好的，比較做利潤才是做項目的本質(zhì)。最好是尋找有經(jīng)驗的廣告代理商，他們會給的專業(yè)系統(tǒng)化的建議，希望能幫到你。

目前廣告推廣方式主要有以下幾種：

第一、搜索引擎廣告，搜索引擎廣告也叫關(guān)鍵詞廣告，是目前國內(nèi)比較流行的一種廣告模式；

第二、流媒體廣告。流媒體廣告包含視頻廣告、音頻廣告，根據(jù)產(chǎn)品的特點來選擇性的投放；

第三、電視廣告。電視廣告現(xiàn)在除了純廣告，還有綜藝節(jié)目廣告等，是不錯的方法；

第四、信息流廣告。信息流廣告也叫原生廣告，是目前比較流行的廣告方式；

第五、固定位廣告。比如新浪、網(wǎng)易等門戶站的固定位置廣告；

第六、網(wǎng)盟廣告。網(wǎng)盟廣告是將網(wǎng)站主聯(lián)合起來的廣告投放方式，比如百度聯(lián)盟、阿里聯(lián)盟等。

第七、戶外廣告。戶外廣告比較多，種類非常豐富，可以適當進行選擇；

第八、電梯廣告。近幾年電梯廣告變的流行起來，除了平面廣告，還有屏幕播放廣告；

第九、地鐵廣告。地鐵人流量非常大，廣告投放獲取的曝光率也非?？捎^；

二、信息流廣告有哪些分類

1、今日頭條

今日頭條是一款基于數(shù)據(jù)挖掘的推薦引擎產(chǎn)品，同時也是國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域成長最快的產(chǎn)品服務(wù)之一，更是目前資訊類信息流平臺最大的平臺。

優(yōu)點：算法成熟，關(guān)鍵詞定向，有移動建站很方便，支持CPA。同時，用戶每天的在線時間長，用戶每日使用時長超過76分鐘，且能5秒快速推廣，鎖定目標用戶，10秒更新用戶模型，廣告投放更精確。

缺點：今日頭條的推廣展現(xiàn)量高，點擊量大，但是轉(zhuǎn)化率中低。

投放行業(yè)建議：理財、生活、游戲、app等，可根據(jù)導(dǎo)航欄的分類進行投放。

推薦引擎廣告通常有（推薦引擎廣告通常有哪些類型）

信息流廣告

2、微博

微博“粉絲通”是基于用戶屬性和社交關(guān)系將企業(yè)廣告精準地傳遞給粉絲和潛在粉絲的營銷產(chǎn)品。投放的廣告也具有普通微博的全部功能，轉(zhuǎn)發(fā)、評論、收藏、贊等，可實現(xiàn)廣告的二次傳播，從而大幅提高廣告轉(zhuǎn)化率。

優(yōu)點：擁有6.5億注冊用戶，3.9億月活躍用戶，并具有博文、應(yīng)用、賬戶、視頻、圖文、九宮格多種形式靈活使用，通過移動社交實現(xiàn)原生傳播!

缺點：成本偏高，流量不可控。

投放行業(yè)建議：生活類產(chǎn)品（例食品、服裝等）、地區(qū)類產(chǎn)品（例攝影等）、游戲、app等，廣告內(nèi)容要具有特色，提高互動率。

3、抖音信息流

抖音是目前最火爆的短視頻App，擁有一大批忠實的用戶，在大數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較好，且通過用戶觀看的視頻去記錄用戶的行為，不斷地給用戶定義標簽，在產(chǎn)品推送上，實現(xiàn)了千人千面的營銷高度。同時，抖音支持從視頻廣告點擊跳轉(zhuǎn)至廣告主設(shè)置的落地頁，幫助廣告主在抖音實現(xiàn)營銷推廣的目的。

優(yōu)點：抖音用戶數(shù)量龐大，易于打造爆款產(chǎn)品，同時，是品牌曝光的極好選擇。

缺點：抖音成本偏高，且對素材要求極高，整體人群意向程度低，對行業(yè)要求限制也比較高。

投放行業(yè)建議：游戲、APP、電商等泛流量產(chǎn)品投放。

4、百度信息流

百度信息流可在百度貼吧、百度首頁、百度手機瀏覽器APP等百度平臺的資訊流中穿插展現(xiàn)的原生廣告。

優(yōu)點：有搜索基礎(chǔ)，關(guān)鍵詞定向，能定向貼吧。

缺點：投放操作較為復(fù)雜，且流量和成本較為不固定。

投放行業(yè)建議：百度搜索引擎占據(jù)國內(nèi)多數(shù)用戶，大部分行業(yè)都適合投放。

5、騰訊信息流

騰訊可以說，是社交行業(yè)龍頭的老大，憑借QQ和微信兩大超級IP，擁有龐大的流量，可以說基本覆蓋全網(wǎng)用戶。

優(yōu)點：社交應(yīng)用排名NO.1，覆蓋面廣，日活高，用戶粘性大，適合品牌宣傳。

缺點：朋友圈廣告素材審核較嚴，且價格太貴，且競爭激烈。

投放行業(yè)建議：建議投放輕工業(yè)或者說生活類產(chǎn)品。

6、知乎

知乎是一個真實的網(wǎng)絡(luò)問答社區(qū)，用戶群體傾向于年輕化、白領(lǐng)、高收入、高學(xué)歷，集中在一二線城市，擁有極高的其消費能力的。

優(yōu)點：流量質(zhì)量高，購買能力高。

缺點：平臺用戶較為理性，對廣告素材要求較高。

投放行業(yè)建議：房產(chǎn)家居、游戲、金融、教育培訓(xùn)、電商、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、旅游等相關(guān)行業(yè)皆可投放。

以上是一部分主流信息流廣告投放渠道及其特性，企業(yè)可根據(jù)自身產(chǎn)品的實際情況，選擇合適自己的信息流渠道。最后，我們營銷的目的就是轉(zhuǎn)化，在選擇渠道上，一切都要以效果為導(dǎo)向。

三、一個搜索引擎廣告賬戶一般包括哪幾個基本元素

根據(jù)搜索引擎營銷的基本原理，搜索引擎營銷之所以能夠?qū)崿F(xiàn)，需要有五個基本要素：信息源（網(wǎng)頁）、搜索引擎信息索引數(shù)據(jù)庫、用戶的檢索行為和檢索結(jié)果、用戶對檢索結(jié)果的分析判斷、對選中檢索結(jié)果的點擊。

對這些要素以及搜索引擎營銷信息傳遞過程的研究和有效實現(xiàn)就構(gòu)成了搜索引擎營銷的基本任務(wù)和內(nèi)容。

所謂搜索引擎，就是根據(jù)用戶需求與一定算法，運用特定策略從互聯(lián)網(wǎng)檢索出制定信息反饋給用戶的一門檢索技術(shù)。搜索引擎依托于多種技術(shù)，如網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)、檢索排序技術(shù)、網(wǎng)頁處理技術(shù)、大數(shù)據(jù)處理技術(shù)、自然語言處理技術(shù)等，為信息檢索用戶提供快速、高相關(guān)性的信息服務(wù)。搜索引擎技術(shù)的核心模塊一般包括爬蟲、索引、檢索和排序等，同時可添加其他一系列輔助模塊，以為用戶創(chuàng)造更好的網(wǎng)絡(luò)使用環(huán)境。

四、推薦引擎

推薦引擎的思想其實很早就存在了，后來隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，推薦引擎的普及程度和重要性也越來越高，淘寶曾經(jīng)就主推“千人千面”，要讓每個用戶打開的淘寶都不一樣，背后的核心技術(shù)就是推薦引擎。現(xiàn)在稍有規(guī)模的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用幾乎都有推薦功能，而一些新興崛起的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，推薦功能甚至是其核心產(chǎn)品特點與競爭優(yōu)勢，比如今日頭條，就是靠智能推薦顛覆了互聯(lián)網(wǎng)新聞資訊領(lǐng)域。

那么推薦引擎如何預(yù)測用戶的喜好，進行正確的推薦呢？主要就是依靠各種推薦算法，常用的推薦算法有：基于人口統(tǒng)計的推薦、基于商品屬性的推薦、基于用戶的協(xié)同過濾推薦、基于商品的協(xié)同過濾推薦。

基于人口統(tǒng)計的推薦是相對比較簡單的一種推薦算法，根據(jù)用戶的基本信息進行分類，然后將商品推薦給同類用戶。

從圖中可以看到，用戶A和用戶C有相近的人口統(tǒng)計信息，劃分為同類，那么用戶A喜歡（購買過）的商品D就可以推薦給用戶C?；谌丝诮y(tǒng)計的推薦比較簡單，只要有用戶的基本信息就可以進行分類，新注冊的用戶總可以分類到某一類別，那么立即就可以對他進行推薦，沒有所謂的“冷啟動”問題，也就是不會因為不知道用戶的歷史行為數(shù)據(jù)而不知道該如何向用戶推薦。

而且這種推薦算法也不依賴商品的數(shù)據(jù)，和要推薦的領(lǐng)域無關(guān)，不管是服裝還是美食，不管是電影還是旅游目的地，都可以進行推薦，甚至可以混雜在一起進行推薦。

當然也正因為這種推薦算法比較簡單，對于稍微精細一點的場景，推薦效果就比較差了。因此，在人口統(tǒng)計信息的基礎(chǔ)上，根據(jù)用戶瀏覽、購買信息和其他相關(guān)信息，進一步細化用戶的分類信息，給用戶貼上更多的標簽，比如家庭成員、婚姻狀況、居住地、學(xué)歷、專業(yè)、工作等，即所謂的用戶畫像，根據(jù)用戶畫像進行更精細的推薦，并進一步把用戶喜好當做標簽完善用戶畫像，再利用更完善的用戶畫像進行推薦，如此不斷迭代優(yōu)化用戶畫像和推薦質(zhì)量。

前面一個算法是基于用戶的屬性進行分類，然后根據(jù)同類用戶的行為進行推薦。而基于商品屬性的推薦則是將商品的屬性進行分類，然后根據(jù)用戶的歷史行為進行推薦。

從圖中可以看到，電影A和電影D有相似的屬性，被劃分為同類商品，如果用戶A喜歡電影A，那么就可以向用戶A推薦電影D，比如給喜歡《星球大戰(zhàn)》的用戶推薦《星際迷航》。一般來說，相對于基于人口統(tǒng)計的推薦，基于商品屬性的推薦會更符合用戶的口味，推薦效果相對更好一點。

但是基于商品屬性的推薦需要對商品屬性進行全面的分析和建模，難度相對也更大一點，在實踐中，一種簡單的做法是提取商品描述的關(guān)鍵詞和商品的標簽作為商品的屬性。此外，基于商品屬性的推薦依賴用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，如果是新用戶進來，沒有歷史數(shù)據(jù)，就沒有辦法進行推薦了，即存在“冷啟動”問題。

從圖中可以看到，用戶A喜歡商品A、商品B和商品D，用戶C喜歡商品A和商品B，那么用戶A和用戶C就有相似的喜好，可以歸為一類，然后將用戶A喜歡的商品D推薦給用戶C。

基于用戶的協(xié)同過濾推薦和基于人口統(tǒng)計的推薦都是將用戶分類后，根據(jù)同類用戶的喜好為當前用戶進行推薦。不同的是，基于人口統(tǒng)計的推薦僅僅根據(jù)用戶的個人信息進行分類，分類的粒度比較大，準確性也較差；而基于用戶的協(xié)同過濾推薦則根據(jù)用戶歷史喜好進行分類，能夠更準確地反映用戶的喜好類別，推薦效果也更好一點。今天文章開頭舉的推薦電影的例子，就是基于用戶的協(xié)同過濾進行推薦。

基于商品的協(xié)同過濾推薦是根據(jù)用戶的喜好對商品進行分類，如果兩個商品，喜歡它們的用戶具有較高的重疊性，就認為它們的距離相近，劃分為同類商品，然后進行推薦。

從圖中可以看到，用戶A喜歡商品A、商品B和商品D，用戶B喜歡商品B、商品C和商品D，那么商品B和商品D的距離最近，劃分為同類商品；而用戶C喜歡商品B，那么就可以為其推薦商品D。商品的分類相對用戶的分類更為穩(wěn)定，通常情況下，商品的數(shù)目也少于用戶的數(shù)目，因此使用基于商品的協(xié)同過濾推薦，計算量和復(fù)雜度小于基于用戶的協(xié)同過濾推薦。

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