作者：潮州痞子蔡
今天的这篇内容实际是在对媒体黑盒算法里面部分内容进行推理，实际上我们的研究和实践已经是见效的，这篇内容我还从未在我辅导的企业或个人里面进行公开讲过。
只是看到很多团队和投手都是非常粗糙的在进行投放，以及在投放中不看数据，不理解投放背后的一些真正原理，所以我姑且将我们大量研究的一部分展开出来，希望看到的读者能有所提升，能加大思考，并用于实践之中。
我们在信息流投放的时候会发现，起量素材所在的计划刚开始一直有量，可是可能跑了一两天后，它可能还是有量，但是转化成本变高了，或者用户质量明显变差了。
为什么？（这里还有一种情况是一两天起量之后的素材所在计划没量，这是另外的情况）。
这里我自己对信息流广告的ecpm基础公式做了点调整：
核心公式：eCPM = f(出价， 预估点击率， 预估转化率， ...) + 用户体验变量（或+媒体目的变量）。媒体目的变量：是我自己加进去的，是媒体基于整个大盘和自己的利益去考虑的。
这个公式我自己做了一些变量的加入，很好的验证了我们在投放的猜想和落地验证。
包括我之前提到的一些关于权重、以及0点计划等等调整的说明。
不过，如果我们结合媒体的一些参数来对我的这个用户体验变量进行完善的话，它不会是一个简单的分数或数字，而是通过一个更复杂的竞争力排序机制来实现的。
而解释用户体验变量实际会更好解释，而媒体目的变量这个我暂时很难量化出数据，但是基于这个点我在非常多次的投放和辅导的过程中都一一验证。
下面聊聊关于用户体验变量这部分的内容。
1. 用户体验变量如何被量化并融入上述公式？
媒体正常不会给素材或素材所在计划直接打一个6分或10分，然后就直接去影响素材的跑量和获客的质量，而是会通过一系列可量化的预估指标来体现：
预估点击率：用户看到广告后有多大可能点击；
预估互动率：点赞、评论、转发的概率；
预估负向反馈率：不感兴趣、举报、关闭等行为的概率；
完播率/有效播放率：对于视频素材尤其重要。
转化率：用户点击后完成目标行动（下单、留资等）的概率。
这里需要我们明确看到的是，转化率本身就是一个极强的用户体验正相关指标， 一个用户愿意完成转化，说明广告内容与他的需求高度匹配，这本身就是一种良好的体验。
从上面的这些指标看，实际都是我们平常耳熟能详的，平时投放能接触到的，所以拆分下来也比较好理解。
这些预估指标共同构成了我所说的用户体验变量，它们不是静态的，而是系统会根据实时的数据反馈动态调整的。
2、结合新的公式它是怎样去影响有量素材获取的用户质量变差或成本变高的？
回到我上面所说的，当我的素材所在计划已经有量的情况下，并且持续两三天有量，为何投放效果变差了？
由于我的出价包括消耗权重可能都不低，素材所在计划仍然有竞争力，但竞争力主要来自出价，而并不是用户体验指标。
在竞价市场中，高竞争力的广告获得优先展示权，但我的广告因为用户体验指标不佳，在同价位的竞争中，无法挤进那些高价值、高意图的流量池。
所以，系统会将我的广告展示给那些竞争不那么激烈、成本较低、但意图也不明确的用户群体，这些用户可能因为好奇心点击，但付费意愿或能力不足。
这就大概解释了我文章开头所说的结果，从上面的角度来说就相对比较好理解，但是我们要知道媒体的算法黑盒没有公开，上面仅仅是从逻辑上能讲通、以及我们自己做过广告平台和其它的算法产品等，所以能在这些角度上去理解。
但实际上，从我对上面内容的分析和解释上看，我依然判断还存在有个别极细小的参数媒体目的变量（我姑且这样命名之）在里面起影响作用，这也是为何我经常能预判到投放效果会如何的原因。
总之，我们的目标不是去骗过媒体的算法，也不是和媒体的算法去做对抗，而是要顺着算法的方向去运作，才能实现更好的投放效果。
我们可以通过创造优秀的广告，成为算法愿意优先推荐的那个优质内容提供者。当我们的广告既能满足用户需求，又能为广告主带来转化时，我们实际就和媒体平台站到了同一方向上，不是在对抗的路上，最终实现了真正的双赢。
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