抖音广告产品介绍：
1、抖音开屏广告
广告样式：静态3秒、动态4秒、视频5秒。
售卖方式：CPT（开屏CPT产品轮播数由4轮增加至8轮，单轮库存10000CPM）。
GD不支持定向，可支持第三方监测曝光及点击。
备注：开屏CPT售卖需至少提前5天下单并提交素材，开屏CPM售卖需至少提前3天下单并提交素材。
2、抖音信息流广告
素材类型：横版视频、竖版视频。
售卖方式：
GD（单页广告）：点击广告主头像、昵称、标题创意、“详情”标签、底部“查看详情”通栏、蒙层“查看详情”按钮、视频内容右滑操作，均进入推广落地页；支持点赞交互，不统计和显示点赞数量，不支持评论、转发；广告主无抖音账号，不可关注，没有抖音主页。 不支持定向，可支持第三方监测曝光及点击。
GD（原生广告）：点击广告主头像、昵称、视频内容右滑操作，进入广告主抖音主页；点击标题创意、“详情”标签、底部“查看详情”通栏、蒙层“查看详情”按钮，进入推广落地页；支持点赞、评论、转发，支持关注广告主抖音账号。
竞价广告：支持应用下载、落地页推广目的，不支持落地页-卡券广告；支持cpc、ocpc、cpm、ocpm计费类型；目前支持地域、年龄、性别、首次激活时间、安卓版本、ios版本、网络、运营商、手机品牌等定向，暂不支持app行为分类、兴趣分类等定向。
3、抖音贴纸产品介绍：
产品优势：
使用场景原生，用户主动使用，接受度高，互动时间长；
激发用户主动传播，分享传播后，触发二次使用；
广告形式生动，提升品牌在抖音用户中好感度。
产品价格：售价：净价30万/7天。
位置：3天抖音贴纸栏第一行第四位，4天位置随机，连续购买，需要设计多款贴纸，以保证每周更换1次。
该产品属于非标产品，不保量，不支持第三方监测。
抖音对贴纸是否具备上线标准具有最终决定权。
4、抖音达人合作产品介绍：
内容定制：为客户提供符合抖音调性的视频内容定制。
达人营销：借力达人影响力和创意能力实现品牌营销内容传播。
原生传播：达人合作视频可正常进入推荐流，在抖音站内原生传播。
二次传播：视频内容可用于其他平台二次传播（仅限含抖音水印版视频）。
视频置顶：视频在达人个人页5小时置顶，保护期内达人不新增视频。
视频保留：合作视频可在达人账号下保留三个月，持续传播。
抖音的推荐机制是利用的什么原理？
抖音如此火爆，背后的功臣肯定少不了算法。
抖音的算法是极具魅力的。这个魅力在于，抖音的流量分配是去中心化的。
在公众号上，如果你没有粉丝的话，你发的内容就不会有人看。但是抖音就不一样，所有的抖音的用户，你拍的任何一个视频，无论质量好还是质量坏，发布了之后一定会有播放量，从几十到上千都有可能。
这个我们把它叫做流量池，抖音会根据算法给每一个作品的人分配一个流量池。之后，抖音根据你在这个流量池里的表现，决定是把你的作品推送给更多人，还是就此打住。
因此，抖音的算法让每一个有能力产出优质内容的人，得到了跟大号公平竞争的机会。
那么，该如何利用好抖音的算法呢？
1利用好流量池
如前所述，抖音给每一个作品都提供了一个流量池，无论你是不是大号、作品质量如何。你之后的传播效果，就取决于你的作品在这个流量池里的表现。
因此，我们要珍惜这个流量池，想办法让我们的作品在这个流量池中有突出的表现。
抖音评价你在流量池中的表现，会参照 4 个标准：
① 点赞量
② 评论量
③ 转发量
④ 完播率
知道了这 4 个标准，我们就要在一开始视频发出来的时候，想办法发动所有的你能发动的力量去点赞、评论、转发、把它播放完。
2叠加推荐
我们自己能发动的力量毕竟有限，因此，当作品被推广到更大的范围以后，就不是我们能人工干预的了。这时，我们该如何提升关键的 4 个指标呢？
详细的做法我会在后面提到，这里先简单说一点，启发一下你的思路。比如说，既然评论量很重要，那你在写视频的标题文案时，是不是应该考虑设置一些互动问题，引导用户留言评论呢？
我们发现，有些视频拍出来之后没火，过几天、过一个星期，甚至过了个把月之后，这个视频却突然火了。所以这个推荐算法其实还是很有意思，它会“挖坟”，带火一些优质的老视频。
所以你比较看好的一些视频，即使它一开始没火，你也要持续去给它去做一些点赞评论，通过朋友圈去转发一下。他有可能这个星期没有被推荐，但下个星期有可能就会被推荐。
3不对用户做任何假设
关于抖音首页的推荐算法，也可以拿出来一说，从内容逻辑来观察，抖音推荐算法最大程度保留了新鲜度。抖音首页采用的是基于用户行为的推荐。
一种推荐方法是基于视频和文本内容提取特征，并与用户画像特征计算相似度，相似度越高，推荐概率越大。这种推荐的方法弊端是推荐内容缺乏新鲜度，用户点击看长腿美女，于是大概率后面的内容也是长腿美女。
另外一种推荐方法是纯粹基于用户行为数据。这种方法不对用户偏好做任何假设，不对内容文本做特征提取。从个人经验来谈，特征工程是双面利器，实际情况是，特征工程常常无法挖掘出内容（视频、音频or 文本）潜在意图和特性。从信息熵增原理来理解，世界的不确定性总是朝增大的方向发展。特征提取会把人为的主观偏见引入模型。最好的假设是不做任何假设。
那么如何基于用户行为数据，如何建立一个基于事件网络结构的推荐算法模型？给用户的推荐路径可以理解为基于事件网络的随机游走。可以参考pagerank，AP等图模型算法。
4隐秘的上瘾机制
作为一个爆红的娱乐性产品，上瘾的设计是必不可少的。过年有段时间在家，一有空闲时间便手残般的刷抖音的首屏推荐。
首先谈谈烟瘾形成的原理，烟中包含的尼古丁可以让大脑分泌一种叫『多巴胺』的物质，让大脑产生愉悦感。但尼古丁来的快去的也快，为了找到消失的快感，大多数人会再点上一支烟，重新获得快感。就在不断的吸烟->获得愉悦感->愉悦感消失->继续吸烟循环中，成瘾性依赖。
任何让你上瘾的产品也是一样的原理，在不断的刷中，获得短暂的愉悦感，为了找回愉悦感，继续不断的刷。所有游戏的机制设计，都有奖励成就带来的爽快感和挑战挫折的不适感之间来回转变的机制，在这个过程中成瘾性依赖。与抖音类娱乐产品不同的是，游戏的心理满足感曲线通常是游戏策划通过每个关卡挑战难度、成就和激励的数值调整设计出来的。
5注意事项
一定不能植入硬广，二维码，低俗广告等；
一定不能有不良的操作，比如说出现武器等不该出现的镜头和画面；
一定不能让视频出现有水印、画质模糊等问题；
一定不要刷阅读量、刷喜欢；
这些不仅仅会让你的视频获得不了推荐，还有可能让你的视频被禁言、被限流甚至是被封号。
抖音，一个拥有大批新生代用户的短视频App，从2018年初就刷屏网络成为流量最火爆的视频App。随着流量的不断迭增，短视频商业化价值逐渐显现，抖音作为短视频App的排头兵，“抖”出来的营销姿势可以说开辟了媒介新纪元。
一、智能算法的推荐原理
智能算法推荐的本质，是从一个聚合内容池里面给当前用户匹配出最感兴趣的内容。
这个内容池，每天有几十上百万的内容，涵盖15s短视频、1min长视频、5min超长视频。
而在给用户匹配内容的时候，平台主要依据3个要素：内容、用户以及用户对内容的感兴趣程度。
系统是怎么理解我们创作的内容呢？
平台在做内容刻画的时候，主要会依托于关键词识别技术：通过提取文案、视频中的关键词，根据关键词将内容进行粗分类，然后根据细分领域的关键词，再对分类进行细化。
比如，视频文案及内容的关键词是“罗纳尔多、足球、世界杯”。
大部分关键词都属于体育类词汇，就会先把你的作品分到体育大类，然后根据具体的关键词，再细分到“足球”、“国际足球”等二三级类目。
内容刻画
关键词提取原则：
1）高频词原则：系统从作品、文案中提取高频出现的词汇；
2）独特性规则：大部分文案、内容出现的词，不会被认为是关键词。
比如虚词（的、地、得、而、对于……）；
比如转折词（虽然、但是、因为、所以……）。
独特性原则
怎么才能让系统更好的识别我们的关键词呢？
1）避免使用非常规词。比如：活久见、城会玩、腿玩年、DBQ……
2）名人/地名用全程，不用缩写或外号。比如：詹姆斯vs詹皇，广西、广东vs两广地区，香港、澳门vs港澳……
3）多用具有代表性的实体词。实体词就是一些名词和代词，比如人名、地名、公司名称等。
例如：《流动着的舞台，街头中的故事》，在这个文案中，我们很难提取出有意义的实体词，我们对它进行优化：《印度就是脏乱差？这组图片让你看清印度的另一面，与想象中大不同》
优化后，我们这个就能提取出“印度”这个实体词，知道是跟印度有关的内容，进一步提取，还会发现“脏乱差”、“图片”这些有意义的词汇。
系统是怎么理解用户的？
为了更好的理解用户需求，系统会从多个角度进行用户画像：
1）历史浏览信息（从作品文案、内容中的关键词提取）
2）身份标签（兴趣标签、职业、年龄、性别、机型……）
3）环境特征：根据他们当前的环境（工作、通勤、旅游、娱乐场所、休息……），确认用户的状态
用户刻画
通过这一系列的比对、分析，系统推测还原出一个用户的基本属性，比如：Ta可能是一个正在旅游的男性，喜欢足球、汽车等分类。
系统会把上述的用户特征，归类为这个用户的标签。
用户标签主要分为3大类：
1）用户的基本信息（年龄、性别、地域）；
2）用户的行为信息（关注账号，历史流浪记录，点赞收藏的内容、音乐、话题）；
3）阅读兴趣（阅读行为、用户聚类、用户标记）。
系统根据用户的信息和行为，对用户进行分析计算，计算出用户喜好的分类、话题、人物等其他信息，这样就完成了系统对用户的刻画。
推荐算法的本质
利用作品的特征（主题词、标签、热度、转发、时效、相似度）、用户喜好特征（短期点击行为、兴趣、职业、年龄、性别等），以及环境因素（地域、时间、天气、网络环境），拟合一个用户对内容满意的函数，它会估算用户对每一个作品的点击概率，然后再从系统几十上百万的内容流量池中，将所有的作品按照兴趣由高到低排序，Top10的作品在此时会脱颖而出，被推荐到用户的手机上进行展现。
大概就是这个样子想学的可以私信小编
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