卫夕，一名广告专栏作者和广告产品经理，在新浪微博和美图公司设计竞价广告系统。今天，他与大家分享互联网广告的基本逻辑，希望无论新手还是资深人士都能从中获益。 “它无处不在，你无处可逃。”这句话完美地描述了广告在我们生活中的角色。广告已经成为我们生活的一部分，而很多人对它的反感也反映出了广告的普及程度。然而，卫夕认为，广告有着极其重要的意义。 首先，广告的第一个重要意义是降低商品的价格。许多人可能会疑惑，像大众汽车每年花66亿美元做广告、可口可乐每年花50亿美元，这些广告费用不是由消费者买单吗？但事实并非如此。通过广告，商品的价格可以更低，例如京东上每年花费50亿美元的可口可乐，其价格仅为每箱59.9美元。而同样的规格、同样是500ml的崂山可乐，则以每箱68元的价格出售。这是因为广告带来的规模效应，使得消费者能够以更低的价格购买到商品。 其次，广告的另一个被忽视的意义是降低我们的选择成本。当我们面对众多商品时，广告可以帮助我们减少选择的难度。例如，本哈姆教授在1972年的芝加哥大学发表的论文中，研究了美国不同州眼镜的价格。发现允许做广告的州眼镜的平均价格为26美元，而不允许做广告的州眼镜的平均价格为33美元。这说明通过广告，消费者可以在更广泛的范围内找到合适的商品，从而降低了选择的成本。 总之，广告不仅对广告主有意义，对我们每个人来说也有重要价值。它不仅降低了商品的价格，还降低了我们的选择成本。因此，我们应该更加重视并理解广告的重要性，而不是简单地排斥它。 如果现在所有的洗发水都不打广告，超市如何去选择去屑的洗发水呢？我们至少需要阅读很多次说明书，挑出带有去屑功能的，并比较它们的成分、产地、功效以及价格。比起直接在超市拿走一瓶海飞丝，我们所做的一系列动作就是我们的选择成本。 那么，广告第三个被忽视的意义就是它能够免费使用很多产品：谷歌是免费的，微信和微博也是免费的。有人说这些本来就是免费的。我们不要忘了，没有广告模式的Windows和Photoshop是如此昂贵：Windows的零售价是1088美元，而Photoshop的惊喜价是3485美元。 有人说我从来没为Windows付费过，那是因为你违法使用盗版，或者你买电脑的时候已经加载了电脑售价里面。广告，甚至还降低硬件的价格，在美国，Kindle带广告的版本会比不带广告的版本便宜25美元。所以说广告意义重大。 而广告在过去几十年里发生的最大变化就是从传统广告到互联网广告的转变。但是对于互联网广告，我们可能还有很多疑惑—— 还有人会疑惑，不是说精准投放吗？为什么我一个男生还会在手机上看到护舒宝的广告？还有，为什么我白天在京东上看到一款相机，晚上刷今日头条的时候就看到这款相机的广告？以上三个问题反映了我们对互联网广告运作模式的不解。 不仅我们不知道，就连美国的参议员也不知道：在Facebook的CEO扎克伯格的国会听证会上，参议员哈奇就问这样一个问题——“Facebook不是免费的吗？你们怎么赚钱？”这是一道送分题，所以扎克伯格很轻松地回答说——“议员先生是这样，我们有广告。” 广告是互联网最大的商业模式，互联网广告是如何运作的呢？它的基本逻辑是什么？了解这些基本逻辑对我们进行广告投放有什么意义？这就是我们今天要讨论的话题，我会从宏观和微观两个部分来剖析互联网广告最基本的运作逻辑。 宏观部分 首先来看宏观部分，我们从极其宏观的数字开始说起，广告占GDP的比重。首先我们来看美国的数据，从1919年到2017年，广告占美国GDP的比重基本保持不变，长期徘徊在2%到5%之间。广告占GDP的比重基本保持不变，并不是美国所独有的，中国其实也一样，只不过中国的占比比美国要低一些，只有0.88%，而作为对比中国的国防支出占比是1.3%。 在课程内容中，我们观察到谷歌等以广告为核心的互联网公司每年实现了超过20%的高速增长。尽管GDP增长相对缓慢，例如中国大约6%，美国为1%，但像谷歌这样的头部公司依然保持了良好的表现。然而，一些中型公司如美图的广告收入增长速度甚至超过了头部公司。 有人可能会认为，头部公司的增长速度较快，而尾部的小媒体则面临困境。但实际上，长尾媒体如我们的公众号在今年的广告费也有所增加。这引发了一个问题：在广告总盘子基本保持不变或增长极其缓慢的情况下，究竟是谁在下降？ 答案在于传统广告的下滑，它们正被互联网广告所取代。无论是在中国还是美国，互联网广告都在蓬勃发展的同时，传统广告不可避免地出现了下滑。 通过观察全球广告市场的趋势图，我们可以看到从2000年起，传统广告的份额几乎达到了100%，而到了20年后的今天，这一比例下降到了50%。这意味着全球一半的广告份额已被互联网广告所占据。 那么，为什么会出现这种转变呢？答案其实很简单——因为互联网占据了人们大量的时间。这一点可以通过互联网分析师玛丽·米克尔每年发布的互联网年度报告的数据得到佐证。数据显示，从2009年到2018年，互联网的占比从13%上升到了51%，而用户时长也正好占据了51%的时间。 由于互联网广告是世界上盈利最高的商业模式之一，因此几乎所有的顶级互联网公司，如谷歌、Facebook和阿里巴巴等，都依赖于广告收入。无论是在中国还是在美国，互联网广告市场基本上被几家巨头所主导。 接下来的问题就是这些巨头为何能占据如此大的市场份额。答案在于他们占据了大部分的用户时长。例如，腾讯、字节跳动、阿里和百度在中国互联网市场的用户时长占比超过了70%。 最后，我们来探讨一下互联网广告与传统广告之间的区别。首先，互联网广告改变了广告市场的结构；其次，它改变了广告实现的逻辑和技术。 互联网的兴起极大地丰富了广告主的选择，而央视、奥美、超级碗等传统媒体平台的广告数量则显得寥寥无几。 接下来我们转向Facebook、谷歌和百度这些互联网巨头，它们的广告主数量令人震惊。Facebook根据财报显示，2017年有超过五百万个月活跃广告主；谷歌在2018年屏蔽掉的违规账户达到了72.3万个；百度2018年第四季度的广告主数量更是高达52.9万。相比之下，央视、奥美、超级碗等传统媒体的广告主数量少得令人难以置信。 然而，当我们转向互联网广告投放时，整个过程却异常迅速。只需在手机上选择广告内容、定向，并立即支付，就能轻松完成一次广告投放。这种高效率的背后，是互联网广告运行的微观逻辑和一系列精心策划的策略。 那么，为什么互联网时代的广告能够实现如此高效的投放呢？这背后涉及到微观层面的广告逻辑和策略。 首先，很多人在投放互联网广告时都会面临诸多疑惑：互联网广告的投放是否真的复杂？有没有一些原则需要遵循？如何全面提升广告投放的回报率？这些问题的答案，正是通过一个案例引发的六个问题来探讨的。 接下来，让我们深入探讨互联网广告运行的微观逻辑，以及如何有效地投放广告。在这个过程中，我们需要关注以下几个方面： 第一，为什么你看到的是这个广告而不是其他广告？这背后涉及到广告的定位和目标受众的选择。 第二，这个广告的投放和传统广告的投放有什么区别？这涉及到互联网广告的特点和优势。 第三，为什么头像是刘涛，这背后的意义到底是什么？这涉及到品牌识别和视觉设计的重要性。 第四，广告下边的点赞和评论对广告而言到底又意味着什么？这涉及到用户参与度和互动性的重要性。 最后，这六个问题可以分成两类：前面三个与技术相关，后面三个与产品相关。每一个问题都对应一个关键词，这些关键词分别是：数据、竞价、自动化、原生广告、频次控制和互动性。 在广告界有一个著名的猜想，叫做哥德巴赫猜想：我知道我的广告费有一半都被浪费掉了，但就是不知道哪一半。这个问题在一定程度上已经被解决了，因为今天的广告投放更加精准和高效。 互联网广告就像红娘，连接广告主的需求与用户特征。广告系统通过媒介定向、内容定向、意图定向和人群属性定向等方式，将广告主的需求和用户的特征进行匹配。 随着互联网的发展，广告精准性经历了从媒介定向到内容定向、意图定向再到社交媒体短视频时代的人群属性定向的进化历程。腾讯通过多个平台的数据交叉获取，构建了立体的用户画像；阿里巴巴则通过收购高德地图、UC浏览器、优酷等应用，全方位构建用户画像；字节跳动则通过抖音、今日头条、西瓜、火山、懂车帝等App，准确了解用户的兴趣和行为。 在早期互联网阶段，百度、淘宝等产品主要解决的是有用的问题，满足已有需求，数据的重要性较高，但维度和量较少。而今天，以朋友圈、抖音为代表的产品，主要解决的是有趣的问题，挖掘新需求，数据的重要性降低，但维度和总量大幅增加。 数据彻底改变了广告。谷歌的广告信息页面会直接告知收集的信息来投放广告，其广告设置页面的标签具有极高的准确性。谷歌首页第一条广告的点击率高达30%到40%，显示了数据精准性的巨大变化。郄小虎透露，谷歌首页的第一条广告的点击率高达30%到40%，几乎有一半的人都会点谷歌的第一条广告，而在报纸时代一条广告有5%的人感兴趣，是一个不起的成绩。 下面，我们通过两个故事来直观理解一下广告系统的精准性。 首先，是张一鸣早期创业的故事，头条的CEO张一鸣早年创业的时候公司需要大量用到Python。那个时候，Python这种语言还不怎么流行，因此，招人就特别不容易。张一鸣没有去拉勾这些垂直的招聘网站上去打广告，而是选择了百度买和Python相关的关键词广告。他选择的是那些只有Python工程师才会去搜的关键词，因为这些关键词非常冷门、很便宜，招聘的效果也极为有效。 然后我们再来看一位硅谷工程师的故事。硅谷有一位工程师想去一家叫Reddit的网站工作。他首先写一篇水平很高，关于怎么样改进这个网站推荐算法的文章。接着，他通过网站的CEO霍夫曼在Facebook的公开账号寻找到一些独特的广告定向，然后他通过Facebook的广告系统使用这些定向把自己的文章投放给197个人。在这197个人中居然就精准的命中霍夫曼，而这次推广仅仅花了他10.6美元。最后他的文章被霍夫曼所认可，而他也被这个网站成功的录取。 通过这两个故事，我们可以看到——有了精准的数据广而告之就变成窄而告之。所以从这个意义上讲，互联网广告其实更应该被称之为窄告。数据就是新时代的石油，所以Facebook，谷歌就是数字时代的标准石油，而腾讯阿里就是数字时代的中石油和中石化。 OK，我们对这一小节做一个总结——我们如何利用数据把广告投放给我们的目标用户？答案是充分的挖掘有价值的数据去进行广告投放，它包括第一方数据，第二方数据和第三方数据。所谓第一方数据就是广告主自己的数据，比如说客户的邮箱，手机等等。第二方数据就是广告平台能够提供的数据，比如说我们上面说的阿里，腾讯的各个维度的数据。第三方数据就是第三方的数据公司提供的数据，比如说通过数据市场获取的数据。 问题二：为什么给一个人展示的是这个广告，而不是其他广告？这涉及的关键词叫竞价。我们通过一个极其简单的例子来理解竞价——一个篮子总共有三个红苹果和三个青苹果，这时候有两个人，第一个人只喜欢吃红苹果不喜欢吃青苹果，所以他愿意为一个红苹果出价一块钱，青苹果出价就是0。另一个人正好和他相反。
当您提到“点击率”时，我猜测您可能是指“转化率”，因为这个词在商业和广告领域经常被使用。假设您的意思是“点击率”是一个重要的结果指标，那么我们可以重构内容如下：
这时候问题就来了——我们有两种售卖方式，第一种售卖方式：把整个篮子卖给其中的一个人，这时候我们的收入是三块钱。 第二种方式，就是我们能够把红苹果和青苹果分开分别卖给他们，我们的收入就有三块加三块等于六块。 如果我们把广告看成刚刚例子中的苹果，那么通过这个例子，我们可以得出以下的结论： 第一，竞价的前提是人们对不同广告的价值判断其实是不一样的。 第二，互联网的技术能够对不同的广告进行有效的区隔。 第三，进价能够实现资源配置的最优化。 OK，我们回到开始的这个问题，为什么你看到的是这个广告而不是其他广告？ 大家可以看到课程中的这个示意图，假如广告系统通过数据识别到小明是一名生活在北京25岁，对健身感兴趣的男性。 那么广告是怎么样投放给他的？ 广告系统投放其实非常的复杂，但其中有两个关键的步骤： 第一步叫Target，就是匹配，这一步会在全体的广告库中找到符合小明这个定向的广告，比如说图中的A、C、E； 第二步叫Rank，就是竞价排序，这一步，会挑出排在最前面的广告发给小明就是图中的C。 这时候小明就看到了C这个广告。 那么问题来了，广告的竞价排序是如何进行的？ 假如现在我们有两个广告主——Nike出价一块钱一个点击、阿迪出价两块钱一个点击，我们总共有100次曝光，我们应该给谁？ 很多人会直观的说，那当然得给阿迪，它出价高啊！ 但如果我们考虑到点击率，结果就会大不一样，假如耐克的点击率是5%，100次曝光就会产生五个点击一块钱一个点击收入是五块钱。 而这时候如果阿迪的点击率是1%，那么100次曝光就会产生一个点击，两块钱一个点击收入是两块。 所以两块对五块，我们应该给耐克，不是阿迪，因为它的综合收益更高。 我们不要看这个案例非常简单，但他揭示按效果付费竞价广告的几个最重要的法则。 第一，广告平台关心自己流量的总收益； 第二，广告主通常按效果进行出价，比如说这次就是按单次的点击进行竞价； 第三，广告平台需要把点击出价转化成它的收益去进行排序； 第四，CTR也就是点击率就架起从点击到收益的一座桥梁，未排序去提供基础。 所以，在竞价广告中，点击率就是一个极其关键的指标。 那么问题就来了——点击率它是一个结果指标，就是我们投放完之后，我们可以去统计这个点击率，没有投放之前，我们其实是不知道的，而每一次投放都需要排序。
那么点击率这个数据应该怎么算？
很多人想到一个方法——“尝试投放一下”。那么，“尝试投放一下”这种方法是否行得通呢？答案是行不通。让我们通过一个简单的例子来说明： 假设现在有四个广告主——分别是卖高跟鞋、西装、布娃娃和游戏机的广告商。他们的出价都是一块钱一个点击。如果整个平台上有4000个用户，按照刚刚的说法，我们开始不知道每一个广告主的点击率，所以我们可以试投一下，比如说每个广告主我们都是投100个，结果我们发现投放之后，它们每一个的点击率都是25%，一模一样，这时候排序就变得很困难。 于是，我们只能公平的随机去进行投放，这个时候我们的点击数是4000，乘以点击率25%等于1000，我们的总收益是1000个，点击乘以一块钱，总的就是1000块钱。但是，如果我们知道这4000个用户的特征，我们就不会这样去预估点击率。 那么真相是什么？真相就是这4000个用户，其实可以根据年龄和性别分成四类——分别是成熟男人、成熟女人、小男孩和小女孩，每一个分类都是1000个，他们每个人对自己喜欢的物品的点击率是100%，不喜欢的物品的点击率是0%。 比如说小男孩一定会点游戏机，一定不会点其他的，而成熟女人一定会点高跟鞋，也一定不会点其他的商品。所以这时候我们正确的预估应该是——当一个小男孩来访问的时候，我们就能精确的预估到他对游戏机这个广告的点击率是100%，而其他人的点击率这时候是0%，这样预估的话，所有人的点击率都变成100%，这时候点击数就会变成4000，整个收益也会变成4000，比刚刚的1000翻四倍。 上面的例子告诉我们，我们要根据广告特征和用户特征来实时的预估点击率。那么点击率需要哪些特征来预估，或者说点击率都和什么因素相关？主要有三个方面会影响点击率——广告侧、用户侧和平台侧。 广告侧很容易理解广告主的行业广告，文案、广告、图片和广告的形式都会影响点击率。而用户侧我们刚刚说的年龄、性别、地域、手机兴趣以及它的使用环境等等。然后平台侧就是平台的频次控制时间、竞价策略和流量分配策略都会影响点击率。 点击率的预估其实是一个非常复杂的过程，它是互联网广告最核心的技术之一。我们可以把点击率预估简化成两个步骤，第一步叫特征工程，第二步叫模型训练。特征工程就是找到很多跟点击率相关的特征，通过模型训练我们就能够得出特定的点击率。 在广告投放领域，点击率预估技术是一个至关重要的环节。它允许系统通过分析大量的特征数据来实时预测广告的点击率，从而为广告主提供精准的投放建议。今日头条和抖音等平台的推荐系统就是这一技术的实际应用案例。 这些系统的工作原理是：当用户浏览内容时，系统会收集并分析用户的互动数据，包括点击、观看时长、点赞等行为。通过对这些数据的分析，系统能够推断出哪些类型的内容更受用户欢迎，进而向用户推荐更多类似的内容。这种智能推荐机制极大地提高了内容的曝光率和用户的参与度。 然而，广告与推荐之间存在着本质的差异。在广告中，广告主不仅关心内容的曝光，还特别关注广告的点击率。这是因为广告主需要衡量的是实际的转化效果，即广告是否带来了销售或其他商业价值。因此，广告比推荐排序多了一个步骤：不仅要确定哪些内容最受欢迎，还要计算出每条广告的实际收益。 理解点击率预估对广告排序的意义，可以帮助我们破除按效果付费的理解误区。有人认为，只要投入足够的资金就能获得无限的点击量，但实际上，这种做法往往导致广告被忽视或排在较后的位置，无法有效触达目标受众。因此，提升点击率和转化率是提高广告效果的关键。 为了提升广告投放的效率，广告主需要采取以下策略：首先，适当提高出价，确保广告能够在竞争中脱颖而出；其次，优化广告素材、定向和投放数据，以提高点击率和转化率。此外，利用自动化工具进行实验也是提升广告投放效率的有效途径。例如，Facebook的广告创意实验系统可以根据不同的图片、标题和描述自动生成多个广告创意，帮助广告主测试哪种组合更能吸引用户。 总之，点击率预估技术在广告投放中扮演着重要角色。通过深入了解其原理和应用，广告主可以更好地掌握广告投放的策略和方法，从而提高广告的效果和ROI（投资回报率）。 在当今的广告行业中，智能出价技术的应用已成为提升广告投放效率的关键。通过自动化工具，我们能够与机器合作，充分利用现有资源，提高广告投放效果。 接下来，让我们探讨为什么刘涛会出现在朋友圈的广告中。这是因为原生广告的概念。理解原生广告的含义，可以帮助我们在互联网时代制作出受欢迎的广告内容。 在课程中，我们展示了两张图片：一张炫酷的图片和一张简单的文字链。通过对比，我们发现简单文字链的点击率更高，原因在于它看起来像一个功能而不是一个广告。这就是原生广告的魅力所在。 什么是原生广告？简单来说，就是让广告与内容或功能看起来相似。原生广告分为两种：形式原生和意图原生。形式原生是指广告与内容或功能外观相同；意图原生则是广告的调性和意图与普通内容一致。 以《奇葩说》的花式口播广告为例，这种广告形式就是一种原生广告。而天猫双11期间在抖音投放的广告则属于意图原生，整个场景非常生活化，像我们每天刷的抖音视频一样。 最后，我们来看一些形式原生和意图原生都做得比较好的广告案例。例如，美图为ud定制的肤色检测广告，它拍一张照片就能推荐适合你肤色的粉底，将广告与功能深度结合，让用户在功能中体验品牌内涵。 答案是有，搜索广告就是一个典型，首先广告和搜索结果长得很像，然后广告也和搜索关键词息息相关。 好，我们对这一小节做一个总结： 如何在互联网时代去制作受欢迎的广告内容，答案是一个中心，两个基本点—— 一个中心就是用广告看起来不像广告，两个基本点就是在形式上让广告看起来和内容一致，在内容上尽可能提供符合调性和意图的创意。 理解频次对广告的影响，我们就能知道如何合理的控制广告投放的频次。 我们从一个抱怨开始说起，陌陌的总裁王力，他的昵称叫王老板，在微博上公开的抱怨，他想永远的屏蔽掉一个植发类的广告，每天都给他推。 那么这个广告为什么会频繁的曝光给同一个人？ 这就涉及到广告投放的频次问题，频次深刻地影响着广告的三方平衡，因为广告是一个需要考虑三方利益的系统，这三方分别是广告平台、广告主和用户。 对于平台而言，频次意味着库存频次严格，库存就少，频次宽松，库存较多； 对于广告主而言，频次会影响转化率和点击率，一天看一次和一天看五次，点击率和转化率肯定不一样。 对于用户而言，频次意味着核心的用户体验，如果广告太多，用户就走。 我们看一下从平台的角度，哪些因素会影响广告的频次， 那头条是一个公开的平台，我们看到的内容本身就是陌生的，所以广告多一点也无所谓，从这个意义上说，朋友圈广告永远也不可能像头条那么多。 第二个影响频次的因素就是——内容的吸引程度，这个很容易理解，优酷的热播剧可以贴120秒的广告，但是美拍我们就不能在他前面去贴钱贴片。 影响广告频次的还有产品的发展阶段。在产品发展早期，为用户体验广告可能会少一些，而后期需要商业化的时候，广告就会多一些。 用户的行为特征也会影响广告的频次，比如说有一些App，头条、微博都会根据用户的活跃度来动态的调整广告的频次。 我们来看一个频次的案例，这大概是今日头条两到三年前的一个频次策略。 它包含三个层面，广告主层面，广告创意层面和负反馈层面。 广告主是指同一个广告组，同一个广告计划在12个小时之内只出现一次。 而广告创意的部分是同一个广告创意，同一个广告的落地页，同一个应用、同一篇文章在12小时之内只出现一次。 负反馈，就是用户点负反馈之后同一个账户同一个应用和同一个落地页在两周之内不再展示给用户。 OK，我们在从广告主的角度来聊一聊频次对于广告主而言意味着印象加成。 很多人对可口可乐这样的知名品牌持续打广告感到疑惑，难道我们不喝可乐就不看广告了吗？实际上，这背后有一个有趣的案例，那就是健力宝的故事。在90年代，健力宝曾经是中国家喻户晓的品牌，1997年其销售额超过了50亿，甚至超过了可口可乐和百事可乐的总和。然而，随着时间的推移，健力宝逐渐衰落，其原因多种多样，但不可否认的是，如果不进行广告宣传，消费者可能会逐渐忘记这个品牌。 今天，健力宝虽然仍然存在于超市中，但由于多年未进行广告宣传，大多数消费者已经忘记了它。这正是遗忘曲线发挥作用的结果。德国心理学家艾宾浩斯的研究表明，任何记忆都需要在还未完全遗忘之前通过重复加强。因此，品牌在投放广告时非常关注覆盖频次这一指标，以确保广告能够在短时间内多次触达用户，从而加深印象。 对于效果广告而言，我们需要不断实验并控制好广告的频次以优化转化率。而对于品牌广告，则需要遵循遗忘曲线，在短时间内多次触达用户的心智。 接下来，我们讨论广告下方的点赞和评论。它们对应的关键词是实时互动。解释这个问题有助于我们理解如何在互联网时代更好地与广告受众进行有效的互动。与传统广告相比，互联网广告的一个重要优势就是实时互动性。传统的报纸、电视等广告无法实现这种互动，而互联网时代则提供了更多维度的反馈渠道。 以今日头条为例，其负反馈界面允许用户选择不感兴趣的内容或屏蔽选项，并通过多个维度精准筛选，如一级分类和二级分类。这种设计使得广告商能够实时了解受众的真实需求和偏好。此外，YouTube的可跳过广告按钮也是一个经典的互动案例，它允许用户在观看视频时跳过广告，从而增加了用户体验的便利性和满意度。 在YouTube的观看体验中，有一个令人瞩目的亮点——贴片广告。广告主通过一个简单而巧妙的设计——一个可以在五秒后自动跳过的按钮，巧妙地衡量和提升了广告的吸引力。这个小细节不仅为广告主提供了一种衡量广告效果的新维度，也为广告受众提供了选择是否继续观看的自由。 这个小小的跳过按钮，既可以是负反馈，如立即跳过广告；也可以是正反馈，如坚持看完广告。这些指标都对广告进行了优化，提供了广阔的发展空间。 关于这个案例，大家可以去听逻辑思维的626期节目，罗振宇老师将卫夕的一篇文章制作成了一期节目。 我们一起来对这个小节做一个总结：如何更好地在互联网时代和广告受众之间进行有效的互动？答案是两个关键词：分析互动和反馈互动。所谓分析互动，就是充分利用各类互动的指标，及时调整广告，以提升整个广告的转化率；所谓反馈互动，就是如果受众对你进行互动，你要立刻做出回应，让你的广告变得鲜活起来。 回顾一下，我们要通过六个问题代表的六个关键词，梳理互联网广告的微观逻辑。这六个关键词分别是数据、竞价、自动化、原生广告、频次控制和互动性。 广告有很多定义，我在这里以我的理解给广告下一个自己的定义：在合适的时间把合适的广告内容以合适的方式高效地投放给合适的人。刚刚聊的这几个关键词正好与这个定义非常契合。 频次控制能让我们把握合适的时间；通过原生广告，我们能创作出合适的内容；竞价是一种合适的方式；而自动化能够实现高效率；数据能够帮助我们找到合适的人；根据反馈不断重复，对应互动性这个关键词。 互联网广告投放是一个综合的过程，想要获得很高的回报，需要我们把以上的每一个环节都做到极致。 最后，我们总结一下： 在宏观上，互联网广告已经替代传统广告成为主流，而这背后的基本逻辑是用户时间的转移。 而在微观上，互联网广告已经从技术上和产品上彻底重塑了整个广告运行的逻辑。