微信公众号广告点击率,微信公众号广告点击率怎么优化?

时间：2023-07-01 14:05 阅读数：98 人阅读分类：知识百科

　　微信公众号广告点击率，微信公众号广告点击率怎么优化?为了提高微信公众号广告点击率，可以通过以下的方法来进行优化。以下是小编整理的微信公众号广告点击率优化方法。

　　1.背景

　　点击率预估(pCTR)是广告投放过程中的一个重要环节，精准的点击率预估对于广告投放系统收益最大化具有重要意义。pCTR的优化主要有算法优化，系统改进，特征探索等几种途径。2015年下半年微信公众号位置，在引入了多种新特征，优化已有特征的准确度和覆盖率，并使用深度学习的算法框架后，效果取得了明显提升。A/B test结果显示，2015下半年微信公众号位置，CTR ECPM有12%以上的提升。在此将最近微信公众号pCTR特征优化的一些经历和想法记录下来，欢迎大家讨论。

　　2.特征探索篇

　　一般而言，广告推荐场景中的特征包括：用户侧特征(包括用户的年龄、*别、地域等)，广告侧特征(广告所属的类别等)，广告位侧特征(广告位上下文等)。2015年下半年在微信公众号位置，做了较多特征方面的尝试，其中包括引入微信商业兴趣、基于主题模型的订阅兴趣、提高了反馈特征和用户画像的准确度和覆盖率等，这些尝试都取得了较明显的效果。本节先简要叙述实验前的特征选择和实验后的效果分析的一般方法，再以基于主题模型的订阅兴趣特征和广告文本相关*特征为例，

　　特征的选择方法

　　特征选择按照先计算信息增益，再计算离线AUC，并综合[1][2]所列的特征选择方法，选出有效特征加入模型进行实验。特征选择遵循先粗选再细选的方法。

　　信息增益：信息增益反应的是特征对点击行为的区分度，计算公式为：

　　H(y)表示目标y的信息熵，H(y|f)表示引入了特征f后的信息熵通过计算特征f的IG(即信息熵的增加量)来判断对点击率的区分*，从而确定是否加入点击率预估模型当中去。信息增益存在的一个问题是无法体现对广告的区分*，这里我们使用了二阶信息增益：设f为某特征，ad为某广告，y为目标值(y=-1,1)即代表用户点击或者不点击广告。

　　此处IG可理解为针对某确定的广告，某特征的信息增益。也即将广告出现的概率作为先验信息引入，计算某特征区分广告的信息增益。：

　　前向特征选择：关于前向特征选择，已经文章进行了专门的详论述[2]，在此不展开介绍。我们在使用该方法时，是在原有特征集合的基础上从候选特征集合中逐步挑选特征添加入当前模型。

　　以上是小编整理的微信公众号广告点击率，希望对您有帮助，如果您想了解更多微信素材，请多多关注微素达网。