捕鱼游戏玩法

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                  百度信息流代理商:百度股票信息流微信加粉投放成本多少钱?

                  时间:2020-03-22 00:17:49 点击:次
                  百度信息流商:百度股票信息流微信加粉投放成本多少钱?
                  百度信息流代理商:百度等竞价渠道,后台都提供了诸如搜索词报告等,能方便快速的看到竞价带来的搜索词,作为SEMer我们可以看到引入的流量是否精准。但这个并不是我们唯一的关注点,作为高阶的推广人员,我们还应该关注这些流量,是否成功的进行了转化。但竞价引入的客户,我们如何知道这些流量转化到了微信端呢?

                  百度信息流代理商

                  1、信息流广告展现机制
                  2、主投的信息流渠道
                  3、行业SWOT分析
                  4、信息流平台特点解析
                  5、如何分配预算,效果最大
                  现在微信加粉的行业越来越多,这些行业通常通过一篇软文形式的广告,添加到用户的个人微信,然后通过在微信端完成转化。
                  由于投放形式的要求与限制,投放的竞价广告无法知道具体是哪些关键词在什么时间产生了复制、添加客服微信的行为,这样盲目的广告投放浪费了大量广告费,使加粉成本居高不下,客服成交率低。
                  如果我们知道关键词在哪个时间复制添加了哪个客服的微信号,这样就不会再盲目的投放广告,并能及时调整投放方向。给账户的优化提供全面的实际数据和参考,提升了工作效率,也能更加的降低加粉成本,有效的关键词带来的粉丝会提高粉丝的成交转换率,更精细化的运营,才能获得更高的收益!
                  近两年,相信大家对扑面而来无处不在的信息流广告都有所了解。没错,信息流(Feeds)广告,就是在社交媒体用户好友动态、或者资讯媒体和视听媒体内容流中的广告。百度信息流广告就是酱紫↓
                  百度信息流广告的技术大神们运用黑科技让百度信息流广告拥有千人千刻千面千态、因智而能的超强能力。
                  2018 一年一度的百度 Summer Party 上,压轴获得百万美金最高奖的 “寻TA” (Target Action)团队,就来自百度原生商业推广部,也就是百度信息流广告团队。
                  看到这里,你是不是对百度信息流如何通过 AI 技术带来原生广告的高速增长产生了浓厚的兴趣?想更多地了解百度 Feed 广告的近期策略、广告工程架构以及最近风靡的小视频衍生出的视频广告呢。
                  9 月 4 日在百度科技园熊掌报告厅,百度原生商业推广部的三位主任架构师:吴博、初乃强和林帆老师从 Feed 策略、原生视频广告以及 Feed 广告工程架构三方面给百度的同学们带来了精彩的分享与讲解。
                  吴博老师通过AI 技术理解和扩展商业产品的边界,来讲解如何构建 Feed 流广告的客户(寻 ta)、用户、内容的生态。
                  初乃强老师以视频流量和视频广告为例,针对变现,从技术维度进行了讲解。
                  林帆老师围绕着原生定向、基础检索、排序机制、模型工程、动态创意等基础技术来诠释如何打造 “适合 Feed 推荐场景的广告检索系统”,支持 Feed 广告业务高速发展。
                  下面,第一时间以 Q&A 的形式献上以上三位老师现场演讲速记下的信息流干货,带大家一起来探秘百度原生广告。
                  1、如何构造客户转化生态(ocpc),同时保证客户的质和量?
                  对于客户来说,转化最关键,解决好客户的投放效果,才能帮助客户获取更多转化。保证客户成本限制下,帮助客户智能扩量。
                  2、oCPC 的亮点在哪里?
                  激励兼容构建数据闭环,提升客户转化。AI 转化管理和客服带来更大空间。
                  oCPC (optimization cost per click):即智能出价工具模型。oCPC 智能出价模型适用于效果类广告主,它是一种自动的智能出价优化策略,以转化目标为优化目的,以机器自动出价方式控制转化成本,最终达成目标。oCPC 按点击计费,旨在控制转化成本,提升广告效率。(来自百度内网百科
                  oCPC 利用客户回传的转化数据,构建转化率模型,线上实时预估 ROI,帮助客户动态出价,实现流量的合理分配以及溢价售卖,同时帮助客户降低转化成本,获取更多的转化。(来自百度 wiki)
                  3、如何打造 feed 的内容生态?
                  以静态图片为例,当前的问题是客户已有高质量的图,优化的基线较高,我们通过基于 GAN 的图片增强技术,为客户进一步提升图片质量。目前我们通过 AI 技术,还可以让用户在滑动信息流时,随心互动,提升广告的互动性和趣味性。技术和产品的创新,创造了更大的用户和商业价值。
                  4、视频已成为 feed 主流分发形态,如何充分利用视频数据,提升精准投放能力?
                  用户视频播放行为非常丰富,人们日均播放 24 个视频,具有很大的商业潜力。另一方面,用户在视频播放过程中存在着丰富的交互信号(是否横屏播放、是否留言点赞、是否使用 4G 流量、是否拖动进度条等)。
                  5、如何利用多维预估技术,驱动体验、客户和平台生态的三赢?
                  通过多维度数据刻画用户特征,包含用户的固有属性、兴趣、自然行为(近期搜索 query 就浏览视频标题)及商业行为(是否转化)等。我们帮助用户进行信息筛选,点击率虽然下降了,转化率却提升了。这里不禁想到昨天爱奇艺公布的「告别唯流量时代」声明。
                  商业侧的优化目标,将不再是视频播放量,也不是视频播放时长。数据显示有效播放(播放时长超过 10 秒且播放进度达到 95% 以上)能带来超过 80% 的转化量。通过针对视频关闭率建模,提升用户体验和转化的效果:3% 的用户带来 88% 的点击,资源消耗仅 1%。
                  6、如何借助视频的新玩法变现?
                  现在视频里插入的程序化 Instream 广告是全新的探索,开拓了新的流量空间。通过人脸和字幕检测识别 Instream 广告位(54% 的视频可以识别出 Instream 广告位),例如明星脸识别准确率高达 92%,流量覆盖 23%;明星剧目识别准确率 89%,流量覆盖 8.7%。
                  针对没有视频物料的客户,我们综合图片、音乐、语音、AE 模板等多项基础技术,经过挖图、图片清洗、TTS Badcase 优化、音乐匹配计算配乐、渲染等五个步骤,为百万广告主自动合成视频创意。从文本处理到多媒体处理的转变,百度信息流中的视频分发构建了未来的新场景和新形态。
                  7、系统架构如何支撑业务高速发展?
                  百度 feed 初期直接借用凤巢的系统,11 天发布 1.0 版本,支撑业务从零起步。2017 年底,为解决集中爆发的各类工程问题,在资源、性能和效率方面,支撑业务的持续增长。
                  林帆讲解百度 feed 系统总体架构
                  此处省略听不懂的一万字。简而言之,林帆老师从工程视角分析了,如何打造一个“适合 feed 推荐场景的广告检索系统”。
                  关于信息流的技术分享至此就暂告一段落啦,下次有更多关于百度原生广告的产品/优化经验分享,也将第一时间传递给大家喔~
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