广告投放算法

【朋友圈广告投放价格是多少?】 朋友圈广告广告主们关心最多的就是价格,是怎么扣费的,朋友圈广告一般是账户充值然后按CPM千次展示扣费的(即按不同地域扣费,1000用户看到广告扣除相关的费用),以下我们来具体分析下朋友圈广告投放的收费情况: 1、排期购买:排期购买的特点是提前1-28天锁定曝光量,同时...【广告投放之库存分配算法:HWM算法和SHALE算法】 在广告投放系统中,广告分为保量交付(GD,合约广告)与不保量交付(NGD,竞价广告)两种类型。GD广告需提前与特定人群签定合约,若投放量不足,系统将面临惩罚。因此,如何确保GD广告完成投放且最大化广告系统收益成为首要问题。同时,不同广告主追求不同的目标,有的侧重于触达目...

朋友圈广告投放价格是多少?

朋友圈广告广告主们关心最多的就是价格,是怎么扣费的,朋友圈广告一般是账户充值然后按CPM千次展示扣费的(即按不同地域扣费,1000用户看到广告扣除相关的费用),以下我们来具体分析下朋友圈广告投放的收费情况:
1、排期购买:排期购买的特点是提前1-28天锁定曝光量,同时提前冻结账户里所预订排期的账户金额,是一种保价、保量的合约购买方式。CPM单价按刊例价执行,单次投放总预算5万元起,向所有城市开放。
2、竞价购买:竞价购买方式适合需要灵活调整广告设置、不断优化广告投放效果的广告主。CPM单价50元起,基于效果实时调整出价,每日预算1000元起。
朋友圈广告曝光单价由广告投放地域决定。投放地域目前主要分成三档:核心城市、重点城市和普通城市,各档所包含的具体城市及对应的曝光单价如下所示:
1. 核心城市:每千次曝光收费图文广告为150元,视频广告为180元
2. 重点城市:每千次曝光收费图文广告为100元,视频广告为120元
3. 普通城市:每千次曝光收费图文广告为50元,视频广告为60元

排期的最低5万起投门槛较高,一般都是竞价,看图中城市分级表(投放不同城市不同价格)

CPM即千次曝光价格

核心城市100/CPM 重点城市60/CPM 普通城市30/CPM

单日预算1000元起

微信朋友圈广告收费是怎么计算的?腾讯社交广告通过MP自助投放朋友圈广告可选择三种购买方式,美满聚财作为资深腾讯广告服务商,现在投放朋友圈广告是不错的选择:
1、排期购买:CPM单价按刊例价执行,单次投放总预算5万元起,向所有城市开放。
2、定价购买:CPM单价按刊例价执行,每日预算300元起,向所有城市开放。
3、竞价购买:CPM单价30元起,基于效果实时调整出价,每日预算1000元起。
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朋友圈广告依靠的是大数据精准投放的规则与算法,与其他广告投放模式相比能够极大地提高广告的到达率,定向能力/定向投放:区域,性别,年龄段,学历,手机等,现在推广方式很多,不管是发传单还是大屏幕广告成本非常高,效果也并不是很好。现在微信是当下最流行的软件,现在代理商也比较多,加入我这边的优势就是给你腾讯渠道的最低价格。1.5分一次曝光价,也是全网最低,那些要价高的都是吃回扣了。而且我们这边提供当面培训,不只教会你操作,而且把如何挖掘客户,如何沟通谈判,都当面传授你。想学可以教你tengxunzongdaili
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广告投放之库存分配算法:HWM算法和SHALE算法

在广告投放系统中,广告分为保量交付(GD,合约广告)与不保量交付(NGD,竞价广告)两种类型。GD广告需提前与特定人群签定合约,若投放量不足,系统将面临惩罚。因此,如何确保GD广告完成投放且最大化广告系统收益成为首要问题。同时,不同广告主追求不同的目标,有的侧重于触达目标人群的数量,有的则关注点击率与转化率,且支付方式多样,包括CPM、CPC、CPA等。问题随之而来:如何在满足不同广告主目标的同时,最大化广告系统收益?库存分配问题可通过二部图模型简化,流量与广告活动之间的连线表示分配关系。NGD广告按竞价方式售卖,目标是最大化系统收益,GD广告则侧重保量与效果。库存分配需兼顾NGD广告收益、GD广告保量与效果,以实现整体收益最大化。

HWM算法概述与实现

为解决库存分配问题,【2】提出了一种算法——HWM(High Water Mark Algorithm),旨在通过简化的方法解决流量分配问题。HWM的核心思想是首先考虑满足合约的所有流量,流量越少其重要性越高,然后将流量按照所需量平分,转换为概率。算法分为两部分:离线计算合约分配概率与分配顺序,以及在线部分实时计算用户的广告分配概率。看似复杂,实则基于简单贪心策略。

HWM算法流程

算法流程如下:
1. 计算各合约的用户流量值和分配概率。
2. 排序,优先分配流量较少的广告。
3. 按顺序计算各合约概率。
4. 预估流量对分配影响,通过调整分配概率优化算法性能。

SHALE算法及其优化目标

为了进一步优化分配问题,【3】提出SHALE算法,其目标函数考虑了广告需求、用户流量约束及非负约束。算法定义了理想分配比例与实际分配量之间的关系,通过拉格朗日对偶性将问题转换为对偶问题,利用KKT条件进行求解。SHALE算法优化目标在于使分配比例与理想比例接近,同时减少流量不足导致的惩罚。

SHALE算法流程与推导

SHALE算法采用坐标下降法求解,首先初始化所有参数,然后重复迭代,直至满足退出条件。输出每一合约的分配量与理想比例。在线分配时,根据合约输出的分配量与理想比例,进行流量分配,确保分配流量不超过约定上限。

总结与比较

HWM算法基于贪心策略实现简单快速的流量分配,但对流量预估敏感,未考虑后续合约流量占用及广告重要程度。SHALE算法通过优化目标函数,利用拉格朗日对偶性与KKT条件进行求解,实现了更精确的流量分配,但在实现复杂度上相比HWM更高。两者均在广告投放系统中发挥着关键作用,HWM适用于快速响应场景,而SHALE算法适用于追求更高收益与更精确分配的场景。在实际应用中,可依据广告主需求与系统资源选择合适的分配算法。
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