预计在未来两年，信息流广告仍会以超过50%的增速发展，并在2017年整体市场规模达到557亿元。在形式和产品层面，信息流广告的形式不断创新，从图文、大图到视频、动态图等，其中原生视频广告越发获得用户和广告主的认可。

从用户角度看，信息流广告的接受度和记忆度较高，且媒体平台的品牌形象和广告的品牌形象质检有较强的关联性。

1、今日头条

今日头条最大的优势是它过去两年已经把内容生态建立起来了，有自媒体作者帮它创建内容，加上有比较强的商业化能力，能够把商业收入分给这些创造者，第一次大规模的让内容生产者享受到了利益，所以这会激发更多的内容生产者加入今日头条的自媒体行列。

所以今日头条形成了一个相对良性的正循环——商业收入养起来自媒体作者，自媒体作者在今日头条创造内容吸引流量，有了流量就有了更多的广告库存用于商业变现，也有更多的钱去采买流量，扩大市场份额。

此外，今日头条还具备一些技术优势——拥有一套较为先进的内容分发引擎和广告分发引擎。

当然今日头条还有一些劣势——对机器算法信仰的偏执会忽略用户作为独立人的属性。作为个体的人，用户的需求是多样化的，用户可能既关注汽车、也关注体育、也关注金融，但是如果用户在某段时间阅读汽车的文章特别多了之后，算法推荐出来的内容大部分都是汽车，而忽略了用户一些别的需求，就会导致用户对机器推荐的内容产生疲乏感。所以我说“成也机器推荐，败也机器推荐”。当然头条已经深刻意识到这个问题，他们在过去半年里增加了大量的编辑人才，用人工去对机器算法做一些干预。

2、腾讯社交广告

腾讯社交广告（原广点通）背靠腾讯庞大的自有流量，并且它们在商业化上是比较克制的，它的流量储备是足够的。另外，它们还在补贴用户，很多APP加入了它们的联盟，收益也还不错。所以我觉得广点通在这个上面已经形成了一定的护城河，很难有其他的媒体能抢走它的流量。

其次，从广告系统商业化来说，我觉得广点通的系统是比较先进的，这在一定程度上给广告主还不错的营销效果，所以你会发现这两年只要在移动端投放基本上没有不投广点通的。

智汇推是腾讯OMG广告体系和腾讯社交广告体系内部竞争的一个产品，随着他们最近人事上的调整，这个产品的未来发展更取决于他们公司内部的决策。它已经有一定的客户基础，但在收入规模的体量上肯定比不过广点通。

一个公司是否有必要存在两套逻辑很类似的广告系统，然后互相争夺流量，再去服务广告主。我觉得这是腾讯公司高层需要去考虑的问题。

3、微博超级粉丝通

目前今日头条和微博是在互相靠近。今日头条想用信息流去切社交，而微博用社交内容依图占领信息流，互相抢占地盘。微博作为社交平台想要做内容分发缺乏经验，但在热点事件的爆发、及时性上面依旧优势明显。

微博于2012年推出粉丝通，正式涉足信息流广告。今年9月，最新上线的超级粉丝通的最大特点，在于提供了更加丰富的数据标签选择、产品形态和投放方式，将更高效地满足广告主多元化的营销需求，帮助广告主在精准度与规模化之间寻找最优解决方案。

粉丝通有一些天然的特点是其他平台没有的——关注互动点赞转发，我相信这种形式的存在，微博应该会在一段时间之内成为这个行业的第二梯队。但是越来越大，还是越来越小，这个还不明朗。

信息流广告已成为主流广告媒体标配，微博也不例外，并且已经贡献了超过一半以上的收入。报告期内，微博广告和营销营收2768亿美元，较上年同期增长77%。其他营收4320万美元，较上年同期增长114%。

4、新浪扶翼

新浪扶翼这样的平台，老实说，我并不是很看好，在未来几年内可能会掉到第三梯队去。未来大量用户手机里如果装的是腾讯新闻、天天快报、今日头条，那装新浪的人就会变少，在新浪消费的时间就会少，媒体的广告库存就会小。

当广告库存比较小的时候，拥有的商业变现能力就有限。加之广告主进行投放时是有运营成本的，比如说一个客户，一天2万元钱的预算，你让他分成10份，一个媒体投2000，客户不会这么做，因为运营成本太高了，宁愿把2万投在一家平台上，只要效果差别不是特别大。这导致那些少被投放的媒体就养不起更多的内容团队，获取不了更多的流量，就会进入一个负循环，但是哪个时间点进入负循环，还不好讲，今年新浪还在大力追赶，想成为第二梯队。

5、UC头条

UC头条大鱼号我觉得也属于第二梯队的末尾。UC是更注重内容还是更注重搜索，这是UC的老板要深度考虑的问题。如果要突出搜索，内容必定受到影响，反之。目前来看，搜索的盘子略大于信息流。UC今年的产品特别少，想进入第一梯队是很难的，第一梯队的门槛越来越高了，未来应该定位为百亿才有资格进入。

6、百度信息流广告

Feed流是百度今年发力的主方向之一。今年以来，李彦宏屡次在公众场合提及百度Feed流产品。

几天前，在百度第三季度财报分析师会议上，李彦宏特意说，手机百度集合了信息流和搜索功能，可以为用户提供非常个性化的服务。“我们信息流内容基于对用户需求的理解，尤其是用户的搜索内容和兴趣。在理解用户方面，还有很多潜力可挖，百度的推荐算法每天还在不断改进。”

百度信息流今年收入过百亿是达不到的，至于说未来怎么做，这个就看百度随着人事上的变动会不会发生一些化学反应，能够比较大的推进这个事情，否则以现在的情形来看，今年信息流广告到百亿营收是没希望的。今年进入第二梯队，达到二三十亿的营收还是有可能的。

自百度华丽转身AI以来，体现在账面上的信息流业务发展趋势更加明媚。而眼下，几乎到了信息流正面对战的局面，近期有消息称微信在改版公众号，同样准备进入信息流，阿里也在此前高调推出了主攻信息流业务的大鱼号。BAT显然已经在信息流领域暗自较劲。

目前信息流广告的战场

所有媒体不一定要靠信息流广告赚钱，有些媒体有天然的用户付费场景，比如陌陌。在陌陌上卖女性面膜卖的超级好。另外从财报来看，陌陌直播的收入已经占比达到80%，靠用户刷礼物付费，这些C端产品是很好做的，如果做得好用户不反感，会主动把钱给你，那你何必苦苦地在广告主身上赚点钱，然后被用户骂呢。

第一梯队，收入规模达到百亿级别才能进入第一梯队，今日头条、广点通拿到了第一梯队的门票。当然，未来如果百度做得好，明后年还是有机会达到百亿收入，进入第一梯队。

第二梯队，门槛至少是30-50亿，粉丝通、网易我相信今年达到这个数据是没问题的，算已经拿到门票的选手。另外新浪、搜狐能不能进要打个问号，因为他们还有一部分收入是来自于PC端。明年上半年到六月份应该能看出来。

第三梯队，包括梨视频、一点资讯这样的，他们目前还在拼用户阶段，商业化才刚刚开始。

我觉得他们未来在使用广告进行商业化时克制点比较好。以适合媒体属性的商业化形式进行变现，既兼顾用户体验，然后悄悄地把钱赚了，媒体开心，用户也开心。

Feed流产品在我们手机APP中几乎无处不在，常见的Feed流比如微信朋友圈、新浪微博、今日头条等。对Feed流的定义，可以简单理解为只要大拇指不停地往下划手机屏幕，就有一条条的信息不断涌现出来。就像给牲畜喂饲料一样，只要它吃光了就要不断再往里加，故此得名Feed（饲养）。

大多数Feed流产品都包含两种Feed流，一种是基于算法推荐，另一种是基于关注（好友关系）。例如下图中的微博和知乎，顶栏的页卡都包含“关注”和“推荐”这两种。两种Feed流背后用到的技术差别会比较大。本文将重点探索一下“关注”页卡的后台实现方式。

来源:知乎

不同于“推荐”页卡那种千人前面算法推荐的方式，通常“关注”页卡所展示的内容先后顺序都有固定的规则，最常见的规则是基于时间线来排序，也就是展示“我关注的人所发的帖子，根据发帖时间从晚到早依次排列”。

Feed流实现方案介绍

读扩散也称为拉模式，这应该是最符合我们直觉的一种实现方式。如下图：

每一个内容发布者都有一个自己的发件箱（“我发布的内容”），每当我们发出一个新帖子，都存入自己的发件箱中。当我们的粉丝来阅读时，系统首先需要拿到粉丝关注的所有人，然后遍历所有发布者的发件箱，取出他们所发布的帖子，然后依据发布时间排序，展示给阅读者。

这种设计，阅读者读一次Feed流，后台会扩散为N次读操作（N等于关注的人数）以及一次聚合操作，因此称为读扩散。每次读Feed流相当于去关注者的收件箱主动拉取帖子，因此也得名拉模式。

这种模式的好处是底层存储简单，没有空间浪费。坏处是每次读操作会非常重，操作非常多。设想一下如果我关注的人数非常多，遍历一遍我所关注的所有人，并且再聚合一下，这个系统开销会非常大，时延上可能达到无法忍受的地步。因此读扩散主要适用系统中阅读者关注的人没那么多，并且刷Feed流并不频繁的场景。

拉模式还有一个比较大的缺点就是分页不方便，我们刷微博或朋友圈，肯定是随着大拇指在屏幕不断划动，内容一页一页的从后台拉取。如果不做其他优化，只采用实时聚合的方式，下滑到比较靠后的页码时会非常麻烦。

据统计，大多数Feed流产品的读写比大概在100:1，也就是说大部分情况都是刷Feed流看别人发的朋友圈和微博，只有很少情况是自己亲自发一条朋友圈或微博给别人看。因此，读扩散那种很重的读逻辑并不适合大多数场景。我们宁愿让发帖的过程复杂一些，也不愿影响用户读Feed流的体验，因此稍微改造一下前面方案就有了写扩散。写扩散也称为推模式，这种模式会对拉模式的一些缺点做改进。如下图：

系统中每个用户除了有发件箱，也会有自己的收件箱。当发布者发表一篇帖子的时候，除了往自己发件箱记录一下之外，还会遍历发布者的所有粉丝，往这些粉丝的收件箱也投放一份相同内容。这样阅读者来读Feed流时，直接从自己的收件箱读取即可。

这种设计，每次发表帖子，都会扩散为M次写操作（M等于自己的粉丝数），因此成为写扩散。每篇帖子都会主动推送到所有粉丝的收件箱，因此也得名推模式。

这种模式可想而知，发一篇帖子，背后会涉及到很多次的写操作。通常为了发帖人的用户体验，当发布的帖子写到自己发件箱时，就可以返回发布成功。后台另外起一个异步任务，不慌不忙地往粉丝收件箱投递帖子即可。写扩散的好处在于通过数据冗余（一篇帖子会被存储M份副本），提升了阅读者的用户体验。通常适当的数据冗余不是什么问题，但是到了微博明星这里，完全行不通。比如目前微博粉丝量Top2的谢娜与何炅，两个人微博粉丝过亿。

设想一下，如果单纯采用推模式，那每次谢娜何炅发一条微博，微博后台都要地震一次。一篇微博导致后台上亿次写操作，这显然是不可行的。另外由于写扩散是异步操作，写的太慢会导致帖子发出去半天，有些粉丝依然没能看见，这种体验也不太好。

通常写扩散适用于好友量不大的情况，据悉微信朋友圈正是写扩散模式。每一名微信用户的好友上限为5000人，也就是说你发一条朋友圈最多也就扩散到5000次写操作，如果异步任务性能好一些，完全没有问题。

读写混合也可以称作推拉结合。这种方式可以兼具读扩散和写扩散的优点。我们首先来总结一下读扩散和写扩散的优缺点：

仔细比较一下读扩散与写扩散的优缺点，不难发现两者的适用场景是互补的。因此在设计后台存储的时候，我们如果能够区分一下场景，在不同场景下选择最适合的方案，并且动态调整策略，就实现了读写混合模式。如下图：

对于那些活跃用户登录刷Feed流时，他直接从自己的收件箱读取帖子即可，保证了活跃用户的体验。当一个非活跃的用户突然登录刷Feed流时，我们一方面需要读他的收件箱，另一方面需要遍历他所关注的大V用户的发件箱提取帖子，并且做一下聚合展示。在展示完后，系统还需要有个任务来判断是否有必要将该用户升级为活跃用户。因为有读扩散的场景存在，因此即使是混合模式，每个阅读者所能关注的人数也要设置上限，例如新浪微博限制每个账号最多可以关注2000人。如果不设上限，设想一下有一位用户把微博所有账号全部关注了，那他打开关注列表会读取到微博全站所有帖子，一旦出现读扩散，系统必然崩溃；即使是写扩散，他的收件箱也无法容纳这么多的微博。

读写混合模式下，系统需要做两个判断。一个是哪些用户属于大V，我们可以将粉丝量作为一个判断指标。另一个是哪些用户属于活跃粉丝，这个判断标准可以是最近一次登录时间等。这两处判断标准就需要在系统发展过程中动态地识别和调整，没有固定公式了。

可以看出读写结合模式综合了两种模式的优点，属于最佳方案。然而他的缺点是系统机制非常复杂，给程序员带来无数烦恼。通常在项目初期，只有一两个开发人员，用户规模也很小的时候，一步到位地采用这种混合模式还是要慎重，容易出bug。当项目规模逐渐发展到新浪微博的水平，有一个大团队专门来做Feed流时，读写混合模式才是必须的。

前文已经叙述了基于时间线的Feed流常见设计方案，但实操起来会比理论要麻烦许多。接下来专门讨论一个困难点——Feed流的分页。不管是读扩散还是写扩散，Feed流本质上是一个动态列表，列表内容会随着时间不断变化。传统的前端分页参数使用page_size和page_num，分表表示每页几条，以及当前是第几页。对于一个动态列表会有如下问题：

在T1时刻读取了第一页，T2时刻有人新发表了“内容11”，在T3时刻如果来拉取第二页，会导致错位出现，“内容6”在第一页和第二页都被返回了。事实上，但凡两页之间出现内容的添加或删除，都会导致错位问题。

为了解决这一问题，通常Feed流的分页入参不会使用page_size和page_num，而是使用last_id来记录上一页最后一条内容的id。前端读取下一页的时候，必须将last_id作为入参，后台直接找到last_id对应数据，再往后偏移page_size条数据，返回给前端，这样就避免了错位问题。如下图：

采用last_id的方案有一个重要条件，就是last_id本身这条数据不可以被硬删除。设想一下上图中T1时刻返回5条数据，last_id为内容6；T2时刻内容6被发布者删除；那么T3时刻再来请求第二页，我们根本找不到last_id对应的数据了，也就无法确认分页偏移量。通常碰到删除的场景，我们采用软删除方式，只是在内容上置一个标志位，表示内容已删除。由于已经删除的内容不应该再返回给前端，因此软删除模式下，找到last_id并往后偏移page_size条，如果其中有被删除的数据会导致获得足够的数据条数给前端。这里一个解决方案是找不够继续再往下找，另一种方案是与前端协商，允许返回条数少于page_size条，page_size只是个建议值。甚至大家约定好了以后，可以不要page_size参数。

实际业务应用

文章最后结合我们自身业务，介绍一下实际业务场景中碰到的一个非常特殊的Feed流设计方案。直享直播是一款直播带货工具，主播可以创建一场未来时刻的直播，到时间后开播卖货，直播结束后，主播的粉丝可以查看直播回放。这样，每个直播场次就有三种状态——预告中（创建一场直播但还未开播）、直播中、回放。作为观众，我可以关注多位主播，这样从粉丝视角来看，也会有个直播场次的Feed流页面。这个Feed流最特殊的地方在于它的Feed流排序规则。

Feed流排序规则：

1我关注的所有主播，正在直播中的场次排在最前；预告中的场次排中间；回放场次排最后

2多场次都在直播中的，按开播时间从晚到早排序

3多场次都在预告中的，按预计开播时间从早到晚排序

4多场次都在回放的，按直播结束时间从晚到早排序

问题分析

本需求最复杂的点在于Feed流内容融入的“状态”因素，状态的转变会直接导致Feed流顺序不同。为了更清晰解释一下对排序的影响，我们可以用下图详细说明：

图中展示了4个主播的5个直播场次，作为观众，当我在T1时刻打开页面，看到的顺序是场次3在最上方，其余场次均在预告状态，按照预计开播时间从早到晚展示。当我在T2时刻打开页面，场次5在最上方，其余有三场在预告状态排在中间，场次3已经结束了所以排在最后。以此类推，直到所有直播都结束，所有场次最终的状态都会变为回放。

这里需要注意一点，如果我在T1时刻打开第一页，然后盯着页面不动，一直盯到T4时刻再下划到第二页，这时上一页的last_id，即分页偏移量很有可能因为直播状态变化而不知道飞到了什么位置，这会导致严重的错位问题，以及直播状态展示不统一的问题（第一页展示的是T1时刻的直播状态，第二页展示的是T4时刻的直播状态）。

直播系统是个单向关系链，和微博有些类似，每个观众会关注少量主播，每个主播会可能有非常多的关注者。由于有状态变化的存在，写扩散几乎无法实现。因为如果采用写扩散的方式，每次主播创建直播、直播开播、直播结束这三个事件发生时导致的场次状态变化，会扩散为非常多次的写操作，不仅操作复杂，时延上也无法接受。微博之所以可以写扩散，就是因为一篇帖子发出后，这篇帖子就不会再有任何影响排序的状态转变。在我们场景中，“预告中”与“直播中”是两个中间态，而“回放”状态才是所有直播的最终归宿，一旦进入回放，这场直播也就不会再有状态转变。因此“直播中”与“预告中”状态可以采用读扩散方式，“回放”状态采取写扩散方式。

最终的方案如下图所示：

会影响直播状态的三种事件（创建直播、开播、结束直播）全部采用监听队列异步处理。我们为每一位主播维护一个直播中+预告中状态的优先级队列。每当监听到有主播创建直播时，将直播场次加入队列中，得分为开播的时间戳的相反数（负数）。每当监听到有主播开播时，把这场直播在队列中的得分修改为开播时间（正数）。每当监听到有主播结束直播，则异步地将播放信息投递到每个观众的回放队列中。

这里有一个小技巧，前文提到，直播中状态按照开播时间从大到小排序，而预告中状态则按照开播时间从小到大排序，因此如果将预告中状态的得分全部取开播时间相反数，那排序同样就成为了从大到小。这样的转化可以保证直播中与预告中同处于一个队列排序。预告中得分全都为负数，直播中得分全都为正数，最后聚合时可以保证所有直播中全都自然排在预告中前面。

另外前文还提到的另一个问题是T1时刻拉取第一页，T4时刻拉取第二页，导致第一页和第二页直播间状态不统一。解决这个问题的办法是通过快照方式。当观众来拉取第一页Feed流时，我们依据当前时间，将全部直播中和预告中状态的场次建立一份快照，使用一个session_id标识，每次前端分页拉取时，我们直接从快照中读取即可。如果快照中读取完毕，证明该观众的直播中和预告中场次全部读完，剩下的则使用回放队列进行补充。照此一来，我们的Feed流系统，前端分页拉取的参数一共有4个：

每当碰到session_id和last_id为空，则证明用户想要读取第一页，需要重新构建快照。这里还有一个衍生问题，session_id的如何取值？如果不考虑同一个观众在多端登录的情况，其实每一位观众维护一个快照id即可，也就是直接将系统用户id设为session_id；如果考虑多端登录的情况，则session_id中必须包含每个端的信息，以避免多端快照相互影响；如果不心疼内存，也可以每次随机一个字符串作为session_id，并设置一个足够长的过期时间，让快照自然过期。

以上设计，其实系统计算量最大的时刻就是拉取第一页，构建快照的开销。目前的线上数据，对于只关注不到10个主播的观众（这也是大多数场景），拉取第一页的QPS可以达到15万。如果将第二页以后的请求也算进来，Feed流的综合QPS可以达到更高水平，支撑目前的用户规模已经绰绰有余。如果我们拉取第一页时只获取到前10条即可直接返回，将构建快照操作改为异步，也许QPS可以更高一些，这可能是后续的优化点。

读扩散、写扩散、读写混合，几乎所有基于时间线和关注关系的Feed流都逃不开这三种基本设计模式。具体到实际业务中，可能会有更复杂的场景，比如本文所说的状态流转影响排序，微博朋友圈场景中也会有广告接入、特别关注、热点话题等可能影响到Feed流排序的因素。这些场景就只能根据业务需求，做相对应的变通了。

转自： https://cloudtencentcom/developer/article/1744756

信息流广告其实离我们并不远，我们先看一个场景：

某一天，为了打一瓶酱油，你走进了超市。然后……

结账的时候，推车里也许有酱油，可能还有包纸尿片，或者其他商品。

请别动辄将这个场景和大数据最常用的“啤酒+尿片”案例混为一谈，因为这个场景，在我们每一个人身上都发生过。

换位思考下，把超市看成是内容平台，我们跳过各色信息走向需要的内容（酱油）时，可能会途经尿片这个内容区，然后突然想到，孩子尿片快断货了……

两者之间没有必然联系，而在传统商超里，实现这样的“增值”消费的方式往往就是根据销售量的情况合理搭配货架的摆放方式。

比如将爆款放在靠里一点的位置，让客人途经更多的商品区；比如下楼电梯在另一边；比如买赠或买促活动混搭……

这是传统商业模式下的考量，而在互联网内容分发之上，我们可以把所有的内容都当做是“广告”，而你绝不能让用户绕远路来偶遇他可能会买的东西。

而且，内容分发状态下，用户对内容的需求不断进行选择，后台算法会更加精准，绕远路更加不现实。大家来看内容的目的，本身也是越快获取到自己所需求的为好。

这时候，我们会发现一个有趣的状况，即在信息爆炸的互联网之上，用户信息获取方式变成了两种状态：

一是最为传统的搜索模式，用户带着目的去百度上寻找某类信息，即打酱油。但有个问题，很多人并不是时时刻刻都有打酱油的明确想法。

二是盲目遇上信息流，即超市货架，结果自己模糊的需求变成了购买。这已经成为时下的一个主流，即百度信息流广告的诉求点。

百度搜索公司总裁向海龙对此有过一个很精辟的论述，即“用户不仅需要更便捷智能的找到信息，也需要个性化针对性的信息主动推荐”。

从“人找信息”，升级到“信息找人”，说起来就这么简单。做呢，一点都不简单。

广告也能读懂你的心

随着百度百家号、今日头条等内容分发平台的崛起，信息流广告也有了更多承载平台，不再只是过去类似百度搜索或淘宝购物时，在侧边栏出现的和你搜索项或之前浏览项有关的商品广告。

百度、微博、微信和今日头条都推出了信息流广告，可这个广告类型，到底有多强？

数据说话更能说明问题。2014年，信息流广告在美国已达54亿美元，facebook和推特的广告收入中分别有超过50%和70%来自于此。而在中国却只有区区60亿元，而2017年，预计将增长480%，达到340亿元。

但预计的增长，并不代表在内容分发中简单植入相关广告就能完成目标。

信息流广告要做的不是简单根据你的内容喜好而提供相关商品，比如看汽车，送车品广告。

其实，这还算好的。更多的时候，我们在买了车之后，往往还会看车子的介绍，而随后而来的信息流广告尽管很精准，但往往可能是一款车。

啥感觉，和百度搜索推广差不多，而且百度搜索推广现在走的更远。

举个例子：

一家名为土巴兔的家装O2O公司，是百度推广的常客，在很多人看来，业绩好有一部分原因是搜索引擎优化的好，广告营销做得好。土巴兔通过在百度投放广告，用最少的广告费获取了最大的广告收益。

而且推广付费是一个引子，而在百度进行搜索过程中，百度的生态体系中大量的内容呈现，如问答、新闻和用户体验，乃至论坛等信息里的口碑，都会形成强有力叠加，最终变成巨大流量，这些流量都在会帮助广告主的营销推广走得更远。

说这个案例并非要说如何做搜索，而是把握用户心理：

使用百度查找东西，本身带有明确的目的性，搜西瓜给西瓜店，就这么直截了当，挺好。

而在信息流里获取内容，很多时候可能只是喜好，设想一个场景：

你在看家装信息，结果碰到了个包装成“这样的家装会让女友百分百心动”、其实是装修公司的信息流广告，或许会被点击，然后你发现是广告就毫不留情关掉了。

因为你不是来找装修的，只是来看美图的，最多是回家后打算挪下家具和摆件。

真正的信息流广告是在搜索的精准性和信息流推荐的基础上读懂用户意图，情景可能应该这样：

在看到酱油和其他调味品的烹调心法时，插播一个纸尿裤的信息流广告。尽管这样的感觉，可能很酸爽。

怎么做到？大招其实就是通过用户的选择，发现更多连用户自己都未必很清楚的需求，或许我们可以将其称之为“待办事项提醒”。

200万个标签=1个人？解决潜在痛点的刚需画像

必须有一个“工具”，能够比用户自身，更加了解它,通常我们称之为用户画像。

“通过搜索数据、地理位置、知识图谱、交易数据等等上百个维度的行为动作，今天我们可以对单个用户最多打上200万个标签。通过精准的用户画像建模，我们可以在6亿用户中精准的识别每个人、了解每个人”在 2016年百度Moments商业峰会上，向海龙公布了百度拥有的惊人用户标签数据。

200万个标签=1个人，这是一个什么状态？

10年前，我们在QQ上给朋友贴标签，往往靠谱的就十来个。

5年前，为了更好的吸粉，我们在微博上给自己贴上标签，结果许多人就填了三五个。

我们对自己的认知、加上朋友对我们的认知，大体也就是这个情况，而200万的标签，等于从所有的侧面画出了一个放大镜都未必能看清的自己。

怎么画出？或许仅仅是多年前搜索过“剖腹产的风险”，在问答上了解了“新生儿如何消黄疸”，在母婴贴吧激烈争辩过早教话题……

在PC时代，这样的画像往往都是一次性的，只能变成一个个cookie，每次针对性的营销，也只能做到看车送车品广告而已。

而在移动端，每个App都会要求登录账号，结果就能让散落各处的标签落在一个账号上。理论上产品矩阵越大、形式越多，标签的侧面就越丰满。再通过信息流广告，投放给正在懒懒的从喜好的内容方向里挑选信息的你。

因为有用而实际，其实它也就不再是广告，而是解决痛点的所在了。

换言之，如果没有强大的产品矩阵，从各个方向、不同角度，获得各种不经意留下的标签，并通过人工智能来进行有效管理，那么这个用户的画像，要么是P出来的大长腿，要么就是满满的标签无从下手。画像失真的结果，就是信息流广告失准。为什么说百度信息流广告精准？正是因为有多元产品矩阵、多年积累的大数据、强大的技术实力做支撑。

谢绝虚假广告和无效阅读 转换率实现倍增突破

河南烘你欢心烘焙是创业者中在信息流广告中获益的一个代表。

这家企业2014年创业时不过是50平米小店里的私房蛋糕定制，但通过有效地百度信息流广告分发，迅速曝光在了全国烘焙爱好者的视线，并很快发展成上千平米、20人团队的专业服务公司。

这个案例价值体现在：

对于企业主来说，更加切入用户内心需求的信息流广告（纸尿片），如果和直接体现需求的搜索推广（打酱油）配合使用，则可以更好地挖掘到用户。

百度搜索+推荐的意义，其实除了精准以外，更多的体现在转换率的提高之上。较之只有内容分发的平台而言，因为百度搜索、百度地图、百度糯米等平台，能实现多侧面的用户标签留存，最终在为百度信息流广告创造更加精准的投放可能。

同时，搜索的力量依然强大，尤其是应对迫切需要解决的刚需之上，搜索和推荐双剑合璧的优势是百度广告较之其他平台更为精准有效的重要原因。

与此同时，借助人工智能技术，信息流广告也在进行着迭代。

以诺心蛋糕为例，早期信息流广告的形式为“诺心蛋糕LECAKE—情人节为爱发声，定制专属情话”这样颇为常见硬广形式，点击转换率只有186%；而当其形式变成“情人节表白神器，给女朋友一万点浪漫暴击”时，而在融合场景中，则依据人群定向、内容定向等常见场景，以及百度独有的意向定位方式，自然融入到与之有潜在需求的人群面前，最终促使转换率提升至324%，暴增近一倍。

“我本来是去超市打油酱的，结果出来时背着一堆纸尿片”这个场景，或许现在还无法完全在信息流广告中彻底实现，但至少机会浪潮已经呈现，而百度正在引领这种浪潮。

乐视广告投放建议与乐视广告投放技巧

作者：卖贝商城日期：2016-09-24 06:00:58

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　　乐视广告投放建议与乐视广告投放技巧

　　结合乐视广告平台特殊的视频媒体特点，分析经验如下：

　　1、乐视广告投放地域要精准;

　　地域分析，目的在于将广告精准投放到成交人群密集地区，以提升转化率。①从买家角度分析，以此产品为例，从数据魔方分析得出，成交占比主要分布于沿海城市及个别中部发达城市，那么我们在设置钻展投放地域时，需要屏蔽西北西南等西部地区。②从卖家角度分析，同样道理，卖家集中的地区是哪里，那么可以避实就虚。

　　2、乐视广告投放目标客户要精准;

　　广告的精准投放可以说一直以来就是一种“奢侈”的想法，近年来，随着互联网技术的日益精湛，手机移动端媒体的火速发展，让精准广告投放成为可能，同时也给众多企业主带来了广告投放的“福音”。 那么精准的广告投放有什么妙招呢互联网或者手机移动端可以精准的根据客户搜索习惯，选择针对性的受众投放广告，让广告投放相对具有针对性;

　　3、乐视广告投放时间段要精准;

　　广告投放选对时间，仅仅做到这些还不够。在互联网时代，广告需要做到精准投放，这里的精准不仅仅指的是在针对人群方面的精准、投放地点的精准等，而且还包括投放时间的精准。就是目标人群在某个时间段经过投放地点的频率比较高，好能在这个时间段投放广告。而且，我们好还要把控住广告时长的精准度，比如走廊、没有大厅的入口处、电梯等地方的广告，通常只需要控制在30秒之内就可以了。因为它们针对的主要是路人，而路人一般不会有多长时间的驻留观看广告。这放在以前也许比较难以做到，但是现在网络信息技术的发展，大大增加了信息的丰富度，加快了信息的流通性，因此我们完全可以通过互联网大数据，科学地将以上这些分析出来，然后做到广告时间上的精准投放。

　　总而言之，广告投放时间的选择是非常重要的。尤其是在互联网时代，不仅要求广告要抓准某个月份、某个时节的投放时机，而且还要将时间的选择精准到一天当中的某个时间段，以及控制好广告的时间长度等，这样才有利于广告宣传作用更好的发挥。

　　4、乐视广告投放依靠大数据;

　　这种技术利用用户在cookies、社交媒体上的分享数据，整合成信息，分析坐在电脑前的人的行为。它依据的是过去的数据，但人的行为是复杂的，通过过去的数据来预测未来，这在理论上就是不成立的。个人的体验也深化了这个观点，在我浏览网页时，边栏推荐的广告往往是我已经购买过的商品，像电脑耗材、食品等等。这种重复的推荐让我觉得讨厌。如果是运用大数据进行精准投放，那么收到宝马的是土豪，收到vivo的是中产，收到可口可乐的则是屌丝”。有网友表示：微信朋友圈的批FEED流广告是在对用户社交大数据分析的基础上进行投放的，青少年的朋友圈集中投放可口可乐品牌广告，城市白领的朋友圈集中投放VIVO品牌广告，科技新贵和高富帅朋友圈投放BMW品牌广告。什么都看不到的证明你是屌丝待开发消费用户群体。

　　5、乐视广告投放少花钱做出大效果;

　　①对广告的认知不足

　　如今已不是“酒香不怕巷子深”的时代，企业的产品不做广告推广就等于放弃了市场营销手段中的重要利器。今视电视广告网认为，任何一家企业要想生存，要卖出自己的产品，就必须做广告，主动把自己的产品推销出去。

　　②广告投放同质化

　　如今这个广告无孔不入的时代，企业一定要更具自身的企业优势、产品特色、招商政策等独一无二的东西传播，针对不同的群体设计不同广告，只有这样才能让消费者记住。

　　③广告传播随意性大

　　根据有关广告界权威监测显示，广告7次以上才能得到消费者的心来，终才做出购买的决定。所以，今视电视广告网认为长期量的积累才能达到质的飞跃。不能像很多人一样，饥饿的时候才想起没有储备干粮，不好意思，你只有挨饿的份。

　　④广告定位不明确

　　企业做广告一定要有明确的目的，否则自己都不知道目的，相关人员更是不知所云。企业做广告投放，其广告目的是推广品牌还是树立公共形象或者是促销广告和招商广告。

　　⑤缺少计划性

　　广告要有系统性，是一项长期工程。就像烧开水一样!集中优势资源，一次性把水烧开，以后也许你只需少量柴就能保证水一直处于开水状态。

　　⑥媒体选择单一

　　企业应根据自己所处的不同阶段，根据自己的行业特点来选择合适的广告媒体和广告形式。不同类别的产品可能就要求不同的媒体来展示，有的产品需要动态的展示，所以可能要选择以视频的形式来宣传，有的产品需要静态的精美展示，可能需要铜版纸印刷的媒体来宣传。上面的知识都是广告业界前辈的经验之谈，有空可以花点时间去今视电视广告网逛逛，上面有十年资深广告前辈的心血之作，绝对值得一看。

　　科普：乐视广告投放须知：

　　1：国内乐视广告都是按照展示收费的，不是点击，而且视频网站不承诺点击率!

　　(乐视广告不按点击而是按展示率收费;乐视广告不按点击而是按展示率收费;乐视广告不按点击而是按展示率收费;重要的事情说三遍)

　　2：乐视广告计费标准按照CPM，CPM即千人展示成本，就是展示1千次收1次费!

　　例如：CPM为20元，即展示1000次=20元，即每次展示是2分钱;请记住是展示，展示，展示;(重要的事情说三遍)

　　3：千万不要问类似投放一次多少钱的傻问题，已经告诉你，投放一次大约2分钱!!!

　　没错，你没有看错，投放一次确实不贵;但是以乐视土豆举例，每日的页面展示量在5亿次以上了，没有看错，是5亿次以上，没错，那得出的结论就是：投放量太少会看不到自己广告的，投放量太少会看不到自己广告的，投放量太少会看不到自己广告的!(重要的事情说三遍)

　　4：那投放多少钱合适呢没错，投放多少钱是需要客户您来定的!

　　每天花100块也可以，每天花100万也不算多哦!!!客户来电咨询好有自己的投放预期和投放计划，即投放多少钱广告要达到多大的投放效果!然后我们会用有限的资金将广告效果大化!

微信广告是基于微信生态体系，整合朋友圈、公众号、小程序等多重资源，结合用户社交、阅读和生活场景，利用专业数据算法打造的社交营销推广平台。

以类似朋友的原创内容形式在用户朋友圈进行展示的原生广告。通过整合亿级优质用户流量，朋友圈广告为广告主提供了一个国内独一无二的互联网社交推广营销平台。

微信拥有超过海量月活跃用户，可以帮助您实现海量品牌曝光，传递品牌文化，强化品牌形象，并配合智能定向，让更多用户参与品牌活动，实现品效合一。

产品面试被问到的是那个经典的问题“你最喜欢的App是什么？”，我的回答是小红书。而众所周知的，在产品面试中这个问题基本都是面试官用来挖坑的，接下来就是死亡三连：如何去评估小红书的Feed流效果？小红书Feed流存在什么问题？如何解决？

Feed流的学习笔记:

Feed流的核心是“个性化推荐”，它的两个主体是内容和用户，是用户与内容的匹配，“信息找人”的展现方式。

总的来说，给Feed流产品下一个定义，则是：通过一定的策略，从大量内容中筛选出部分内容，经过排序后展现给用户。

Feed流是Feed + 流，Feed的本意是饲料，Feed流的本意就是有人一直在往一个地方投递新鲜的饲料，如果需要饲料，只需要盯着投递点就可以了，这样就能源源不断获取到新鲜的饲料。在信息学里面，Feed其实是一个信息单元，比如一条朋友圈状态、一条微博、一条咨询或一条短视频等，所以Feed流就是不停更新的信息单元，只要关注某些发布者就能获取到源源不断的新鲜信息，我们的用户也就可以在移动设备上逐条去浏览这些信息单元。

当前最流行的Feed流产品有微博、微信朋友圈、头条的资讯推荐、快手抖音的视频推荐等，还有一些变种，比如私信、通知等，这些系统都是Feed流系统，接下来我们会介绍如何设计一个Feed流系统架构。

Feed流系统特点

Feed流本质上是一个数据流，是将 “N个发布者的信息单元” 通过 “关注关系” 传送给 “M个接收者”。

Feed流系统是一个数据流系统，所以我们核心要看数据。从数据层面看，数据分为三类，分别是：

发布者的数据：发布者产生数据，然后数据需要按照发布者组织，需要根据发布者查到所有数据，比如微博的个人页面、朋友圈的个人相册等。

关注关系：系统中个体间的关系，微博中是关注，是单向流，朋友圈是好友，是双向流。不管是单向还是双向，当发布者发布一条信息时，该条信息的流动永远是单向的。

接收者的数据：从不同发布者那里获取到的数据，然后通过某种顺序（一般为时间）组织在一起，比如微博的首页、朋友圈首页等。这些数据具有时间热度属性，越新的数据越有价值，越新的数据就要排在最前面。

他认为这个功能或许不会来临，至少在短时间内不会出现。想知道为什么？往下看。

为什么微信要对订阅号进行大改版，将订阅制改为feed流？

首先，订阅号的现状。打开率在下降，且流量集中在头部。微信庞大的用户量，似乎已经不能为腰部媒体带来新流量。

其次，feed流的潜力好（在feed流中插播广告，似乎能骗不少人点开广告）。

但我认为这个功能或许不会来临，至少在短时间内不会出现。原因且听我慢慢道来。

在关于改版feed流时，我考虑了几个题：

是否仅以时间来作为排序依据？

如何进入公众号页面？

如何精准定位文章？

feed流何时刷新？

订阅内容+推荐内容？

1、是否仅以时间来作为排序依据&如何精准定位文章

考虑这个问题的原因在于，当订阅过多公众号（我就订阅了29个公众号，虽然不怎么看）时，某些你特别关注的文章或许会出现底部。那么你就要跋山涉水的去找到它。

在这种情况下，订阅制似乎会更加方便。我们假设用户订阅了X个公众号，每个公众号平均发送Y篇文章。

在两种方式中，查找底部文章的路径长度（以一屏为单位）如下：

订阅制：（X/8）+1说明：订阅号中一屏可显示8个公众号；进入公众号后，首屏可以显示六篇文章。具体查看<图：现订阅号列表>

feed流：（XY）/5说明：参考看一看，一屏大概显示4~5个。具体查看<图：看一看文章列表>

图：现订阅号列表

图：看一看文章列表

假设Y为3，那么 X>2时，订阅制便更加方便；假设X为10，那么Y>15时，订阅制更加方便。当然这是偏极端情况，但确实存在这个问题。

仅以时间排序，导致的问题便是你需要为某些暂时不想打开的公众号付出更大的代价（订阅制是1/8屏，feed流姑且算作1/2屏）。

估计微信不会仅以时间来排序，比如优先推荐大号/小号；或者根据用户打开的频次，若目前没有记录该数据，在feed流前期，会有不少之前提到的情况出现。

这个问题，就涉及如何精准定位公众号/文章的需求。虽然有搜索功能，但是我们许多时候连公众号的名称都记不全更别说文章名了。因此搜索，多为模糊匹配，效果仍然不佳。

大多数浏览订阅号的情况下是不会使用搜索功能。且使用搜索功能时，已明确目的，也不需进入到订阅号再搜索。所以搜索功能目前比较鸡肋，聊胜于无。

我的看法：feed流不会仅以时间排序（必然会涉及推荐系统，但我认为仍会以订阅为主）；精准定位文章的问题暂时没好方案，但可以通过调整内容排序来减少这种场景的出现频率。

2、如何进入公众号页面？

公众号除了推送文章外，有不少依赖于微信框架的媒体。若改制feed流，这一部分的媒体如何安置呢？毕竟改制feed流之后，公众号的作用在减弱，内容输出更加重要。公众号配合页面的框架可以为用户提供更多的服务内容、商业化内容。比如，人人都是产品经理公众号中线下课程的入口。

人人都是产品经理-公众号页面

虽然在feed流列表能点击微信名进入公众号页面，但是打开频率不可避免会大量下降。为了应对这种情况，媒体方估计会转移至服务号，然后通过文章导向至服务号，但我估计效果不会理想。

订阅号和服务号的职能更加明确。订阅号页面的作用会越来越小，部分依赖订阅号页面的框架的媒体会将部分功能转移至服务号，但使用频次必然会下降。微信应该会为这个问题，提出一些可行方案来解决（毕竟，媒体方也要养活自己）。

3、feed流何时刷新？

这个问题我想了特别久。

feed流的入口：

点击订阅号

从文章页面返回

进入feed列表的场景：

由此可知，用户进入feed流有两个目的，继续上次阅读及浏览新内容。其他资讯类应用不会遇到被应用内消息打断的情况，而微信出现这种情况的频次不会低，因此点击订阅号是否直接刷新feed流是一个值得思考的问题。

C用户在浏览到一半时，切回聊天列表接受信息再返回订阅号列表，那么他是想继续之前的浏览还是刷新新文章呢？这个问题很难判断，因此需求也是不明确的。因此如何最保守的方式，便是默认继续上次阅读进度，设置更便捷的刷新方式，以此来解决这个问题。

E类用户的问题，涉及feed流的内容源，因此放到下部分讲述。

除非能比较准确的判定用户意愿，不然默认不刷新feed流时比较保险的方式。

4、订阅内容+推荐内容？

为什么要有推荐内容？如果不是为了增加更多非订阅内容，目前订阅制的方式更加方便。因此，既然要做feed流肯定要推送非订阅内容。

今日头条凭借智能推送系统让用户花费更多的时间在应用上也使得腰部媒体也能获得流量。微信若也是无止境的推荐，那么它的体验会比较差（阅读会被新信息打断），且推送的内容质量也将无法保证。预计微信推送的内容会注重质量（实际效果暂不考虑），控制数量。

那么订阅+推荐的方式好不好呢？要看人群和方式。若是订阅与非订阅内容都在同一个feed流中，那么订阅与非订阅内容混杂在一起，我认为对于阅读目的性比较强的用户来说是不太好的；若是订阅与非订阅内容分开来，就相当于把看一看和订阅号整合在一个页面的两个TAB页中（暂且不论整合是否有意义），对阅读习惯不宜的人群来说影响都不大，但是非推荐内容的阅读量没前者好。

将订阅内容与推荐内容分成两个feed流，也就是把看一看和订阅号整合在一个页面的两个TAB页中。因为，该方案带来的负面影响最小。

5、结论

我觉得feed流还需要解决的问题还不少，而且改动较大，按微信小心谨慎的风格应当不会冒进。因此，至少短时间内不会推出feed流的订阅号，或许还要重新考虑feed流的价值与微信自身的价值。

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题图来自 Pixabay，基于 CC0协议

信息流广告是否有效果取决于三个点。

第一点是投放的人群，相信微信在后台有对各个号进行人群定位的画像，就拿火锅为例，投放的人群应该是经常关注美食公众号的人，或者是对火锅情有独钟的人，会搜索与火锅有相关的字眼的人，这些都是可以参照的对象。

第二点就是你的广告了，不要一味强调我的火锅多好吃，我的优惠多实在。文案应该站在客户的角度去写，有需求的客户在进去到你的页面之后，饮食类产品应该从感官占领的方向入手，从耳朵（听到什么），眼睛（看到什么），鼻子（闻到什么），舌头（尝到什么），身体（感受到什么），心里（内心想什么）入手。让客户全方位感受到你产品的同时，把优惠顺带出来，并且说明时效性，突出为新客户而准备的来提升转化，重点强调优于平时而且新客专享来提升转化。

第三步就是投放时间，想要有效果除了找到适合的人，给适合的东西，让人知道他们可以获得什么之外，你也得看看是不是时候，一般如果没有时间去的话，瞄一眼也就过去了，如果能在客户正在找吃的，又刚好出现，客户又刚好对这类产品有兴趣，还看到促销，而且下面能顺带加上几个吃过客户的好评，难道这个时候客户还会不想去看看么？

做到以上三点，即可在投放的时候提高转化，希望以上回答能对你有帮助。