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投放流量

基于先进算法科学分流,满足流量分层、互斥等高级需求,实验结果可靠

社区干货

火山引擎DataTester:A/B测试,让企业摆脱广告投放“乱烧钱”

在广告投放的场景下,一线广告优化师通常会创建多个计划,去测试不同的广告素材效果。这套方法看似科学,实际上却存在诸多问题:当广告计划过多时,容易使流量无法平均分配而造成数据获取困难,并浪费广告优化师大量人力;同时,过量的广告计划,没办法将受众完全实现隔离,如果同一用户可以看到多组广告,则测试结果无法保证科学性。 这些问题直接导致企业在进行广告投放时浪费了大量的时间精力和金钱,最后也未必能得到科学量化的的有...

查询速度最高提升50倍!火山引擎ByteHouse在广告投放领域实践分享

> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群 据QuestMobile报告显示,移动互联网已经进入了下半场,在使用人数和使用时长方面已经没有明显增长,互联网已经流量趋于饱和。 作为广告投放主要阵地,由于互联网平台流量红利逐渐消退,越来越多的广告企业和从业者开始探索精细化营销的新路径,取代以往的全流量、粗放式的广告轰炸。精细化营销意味着要在数以亿计的人群中优选出那些最...

火山引擎A/B测试推出智能流量调优实验,助力汽车行业破局营销困境

营销投放所带来的精准用户非常重要,但车企在投放中常会遇到这样的难题:投放素材如何选择才能ROI更高?空间大、外观漂亮、价格低、性能好,到底应该突出哪一点?传统投放会经历的“转化效果对比阶段”,对高客单价的汽车行业而言,用一部分流量测试效果,然后再决定投放方案的试验会浪费不少潜客机会;且处在不同场景、时段下的人群,所偏好的广告方案也并非一成不变。理想的做法是能根据用户的实时点击反馈,进行素材的实时调整和流量的实...

干货|一套方案,让OLAP引擎在广告投放场景更高效

[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a5705ebac58f43baa20eb2bb498ffd26~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049251&x-signature=AfYHOVKZGkZbpZjUdw%2F8OEbkMME%3D) 由于流量红利逐渐消退,精细化营销逐渐成为新趋势。在数据平台建设中,不少企业开始引入OLAP引擎以实现广告业务的精准投放。 本篇聚焦ByteHouse技术和落地经验,以字节跳动...

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投放流量-优选内容

火山引擎A/B测试推出新功能——广告投放A/B实验
7月20日,火山引擎A/B测试平台推出新功能——广告投放A/B实验。 A/B测试又被称为小流量实验。针对想改进的某个功能/UI/逻辑策略等,提供两种或多种不同的备选解决方案,从总体企业用户中抽取一小部分,随机地将抽取出的流量分配给不同方案,最终结合一定的统计方法,通过实验数据对比来确定最优方案。 广告投放A/B实验 ,针对广告投放中不同素材、预算出价、人群定向、落地页等广告元素进行实验,帮助广告投放人员了解不同元素对投放结果...
火山引擎DataTester:A/B测试,让企业摆脱广告投放“乱烧钱”
在广告投放的场景下,一线广告优化师通常会创建多个计划,去测试不同的广告素材效果。这套方法看似科学,实际上却存在诸多问题:当广告计划过多时,容易使流量无法平均分配而造成数据获取困难,并浪费广告优化师大量人力;同时,过量的广告计划,没办法将受众完全实现隔离,如果同一用户可以看到多组广告,则测试结果无法保证科学性。 这些问题直接导致企业在进行广告投放时浪费了大量的时间精力和金钱,最后也未必能得到科学量化的的有...
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火山引擎 X 融易推丨智能推荐算法如何优化广告投放效果?
融易推是一家广告投放营销公司。依托自建的泛舟广告平台,融易推一方面帮助流量供给侧提升变现效率,另一方面帮助流量需求侧优化流量采买的性价比。 但在具体业务中,融易推遇到两个挑战: 以往融易推依据人工经验对广告进行排序,这种方式不仅效率低下,且响应不及时,客单价已触及天花板,想要突破增长瓶颈,亟需精细化运营; 公司经常需要A/B测试进行投放实验,但自建的简易A/B测试平台无法支持并行实验,如果有多个待做实验,只能排队等待...

投放流量-相关内容

干货|一套方案,让OLAP引擎在广告投放场景更高效

[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a5705ebac58f43baa20eb2bb498ffd26~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049251&x-signature=AfYHOVKZGkZbpZjUdw%2F8OEbkMME%3D) 由于流量红利逐渐消退,精细化营销逐渐成为新趋势。在数据平台建设中,不少企业开始引入OLAP引擎以实现广告业务的精准投放。 本篇聚焦ByteHouse技术和落地经验,以字节跳动...

火山引擎ByteHouse:一套方案,让OLAP引擎在精准投放场景更高效

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推荐算法实验|智能算法排序提升客单价

融易推是一家广告投放营销公司。依托自建的泛舟广告平台,融易推一方面帮助流量供给侧提升变现效率,另一方面帮助流量需求侧优化流量采买的性价比。 智能算法排序助力客单价提升4.5% 实验背景融易推在具体业务中,遇到两个挑战: 以往融易推依据人工经验对广告进行排序,这种方式不仅效率低下,且响应不及时,客单价已触及天花板,想要突破增长瓶颈,亟需精细化运营; 公司经常需要A/B测试进行投放实验,但自建的简易A/B测试平台无法支持并...

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火山引擎 DataTester:在广告投放场景下的 A/B 实验实践

本文将分享 DataTester 在广告投放场景下的实践经验。# 为什么 A/B 实验能提升广告投放效率? 在互联网时代,企业该如何做好广告营销,持续驱动盈利增长呢?从对字节跳动多年的业务总结来看,实践给出的方法论指向是:50%靠创意,50%靠营销科学。在广告投放的场景下,一线广告优化师通常会创建多个计划,去测试不同的广告素材效果。这套方法看似科学,实际上却问题多多:- 广告计划过量,会对流量造成相互挤压争抢,流量无法平...

得物权益投放的设计及演化思考

首页权益投放面临的挑战:1. 首页流量较高,qps高,rt要求高2. 一个渠道展位投放多种不同类型的权益3. 不同类型的权益召回链路不同、用户交互不同4. 存在自动领券的特殊诉求,提高用户的导购体验**3.2 商详**-----------玩法:在得物app的某个商品详情页渠道,用户访问的时候会自动弹出投放的权益激励,商详页的权益投放经历了3个主要的发展过程![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-c...

推广收益分析

概述 使用推广收益分析将帮您分析各渠道带来的用户在后续产生的收益情况,同时结合渠道侧花费数据情况,帮您分析各渠道投放 ROI ,分析渠道流量质量。 快速使用 收益分析进入推广分析模块,选择需要分析的时间区间,考虑到收益回收需要时间,这里推荐分析最近一段时间内的收益数据,如:最近 30 天,数据结果为T+1。 选择过滤维度,即数据分组方式,可以切换不同分组方式,在下方图表中来拆解收益数据情况 维度分组拆解选择过滤分组维度时,...

推广收益分析

概述 使用推广收益分析将帮您分析各渠道带来的用户在后续产生的收益情况,同时结合渠道侧花费数据情况,帮您分析各渠道投放 ROI ,分析渠道流量质量。 快速使用 收益分析进入推广分析模块,选择需要分析的时间区间,考虑到收益回收需要时间,这里推荐分析最近一段时间内的收益数据,如:最近 30 天,数据结果为T+1。 选择过滤维度,即数据分组方式,可以切换不同分组方式,在下方图表中来拆解收益数据情况 维度分组拆解选择过滤分组维度时,...

想要实现持续增长?不妨从产品体验说起

企业都在疯狂地做投放,去获客,那时候流量比较多,投放、获客的效果还不错。到了2015年之后,流量获取越来越困难,ROI越来越低,还常常出现用户引流过来,马上被竞品吸引走的情况,这就到了做内增的时候。 内增是什么?内增不仅是获客,它还要让用户留下。让用户今天来,明天来,后天也来,来了不要走,走了也要拉回来,这是内增非常形象的解释。 如果从工作视角上拆解持续增长,可以分成三个大方向,第一个方向是外增部分,即投放,第二个是产品本...

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为充分了解火山引擎A/B测试平台为企业带来的潜在投资回报,火山引擎委托Forrester Consulting使用总体经济影响(TEI)模型进行对其A/B测试产品潜在的投资回报率(ROI)进行调研测算
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