附信息流媒体投放技巧属于常见的信息流媒体有哪些( 二 )

事实上，造成“投放好好的，突然就没流量了，而素材、文案、定向、出价等都没变化”的原因，还不止上面这个，且听我继续说。
更多未知的变化因素
在上面的讨论中，我们竟然没有考虑最重要的变量因素之一：媒体的点击率预估模型。
为什么“媒体的点击率预估模型”对媒体而言，非常非常非常重要？
在理想情况下，假使面对同一个住在北京海淀区中关村地区、家有3年级男孩的35-40岁的女性，有20个广告来自不同行业、有着不同广告诉求、带着不同的出价，他们中有少儿英语培训、有少儿编程、有成人英语培训、有理财、有健身、有小游戏、有零售电商，假使这位女性平均一天有5次看到广告的机会，如果媒体可以100%准确地预估出该女性点击每一条广告物料的概率，那么根据公式–点击率x该广告出价将预估的收益排序，就可以在这20条广告挑出预估收益最大的5条广告来。
从整个媒体的宏观角度看，有很多个地域的很多个妈妈、爸爸、爷爷、大哥哥、小朋友，他们的偏好各不相同；以及有很多个行业的广告主，他们针对不同地域、不同人群准备了不同出价的不同广告物料。
假如媒体可以做到对每个人的广告点击率预估是100%准确，即媒体完全有能力在某段时间内，为有需求的用户，挑出能让媒体方收益最大化的那些广告。
当然，实际情况要更复杂些。还有若干限制条件，比如还要考虑每位广告主的日预算/时段预算、广告展示频率控制等。总之，这就是一个在指定条件下求最大值的数据问题而已。
包括媒体方推出的OCPX投放，本质都是基于媒体对广告收益预估的基础之上，增加考虑广告主转化效果作为新增的限制条件，让媒体方、广告主都尽量收益的多种广告流量分配策略。底层基石都是基于“媒体的点击率预估模型” 。
一旦“媒体的点击率预估模型”出现了偏差，媒体收益一定不再是最大化。偏差越大，媒体收益距离理想的收益越是遥远，同时广告主们更会叫苦连天。为了这个崇高的“理想”，媒体方面会使出吃奶的劲儿，也要无限追求更准确的“媒体的点击率预估模型” 。
在追求更准确的“媒体的点击率预估模型”的道路上，模型算法在不断的优化，不断的迭代，进化速度之快，令人咋舌。因为背后的动力来自于极丰厚的商业回报。
很不幸，“投放好好的，突然就没流量了，而素材、文案、定向、出价等都没变化”就在这个时候，也许就会发生了。
媒体算法升级：也许之前的预估模型中，“你”的广告被预估收益很不错，而在媒体广告策略升级之后“你”的广告被预估收益可能却会不怎么样了。这时候再去竞争“不变的因素–“特定人群的有限次广告曝光机会”时，当然就吃了亏，拿不到之前的曝光机会。换个角度，也许在之前的预估模型下，“你”的广告就是占了便宜的那一方，所以之前的效果很好；也许在新的预估模型下，“你”的广告是被冤枉的一方。
关键的是，媒体方的预估模型，不是你我能控制的。总之，遇到这种情况，没什么办法，只能通过对“素材、文案、定向、出价”等因素的调整，影响媒体对“你”新换的广告预估，尝试从“吃亏”的预估回到“正常或占便宜”的预估区间。
小流量测试：一般媒体的策略升级，不会直接“推全”，一定有小流量测试，就是选取会被新的广告策略影响的一小部分广告主&一小部分广告物料进行测试。如果“你”和“你的广告物料”被抽中了，投放效果也许就会产生波动了。媒体的每一次新策略的小流量测试，不一定都成功达到预期，所以有时候上线了若干时间之后又被撤回了。对于广告主的表现则是被抽中的“你”和“你的广告物料”推广效果又莫名其妙地恢复了。

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