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信息流广告的投放

信息流广告的投放，是一门复杂的技术活儿。以Facebook为例，在Facebook有一个专门的广告小组，每天要从数百万个广告中挑选出大约10个发到用户好友动态中，这是一个动态、复杂的过程，既要保证广告主的利益，又要确保无损用户体验。

Facebook排列算法的工作，就是决定哪些广告应该排在最前列，然后计算排名靠前的广告与哪些用户的相关度高，其中涉及的考量因素包括：用户的点赞、评论、分享以及他的好友与哪些内容有过互动等。

同时，为了不影响用户的体验，Facebook还会在广告主利益与用户之间，倾向用户。如果用户对某一类话题或者事件十分感兴趣，评论很多，那么Facebook很少会将排名靠前的广告发给他们，因为如果用户对特定话题和事件很关注，则出现在动态中的信息流广告会对他整体的使用体验产生负面影响；而如果一个用户大部分时间里只是漫无目的地浏览信息，没有特别的爱好和选择，则更有可能向他发送排名靠前的广告，因为广告在用户动态中不会显得突兀。

综合来说，根据Facebook的算法，那些有大量用户评论、点赞的内容、关于近期热门话题的内容、短时间内收到大量点赞和评论以及分享的内容，才有可能被挑选出来，最终以用户最为喜欢的形式(图片、视频或文字)出现在用户的好友动态中。相反，标题党之类的广告很难进入排名前列。

实际上，信息流广告的计算是一个动态的过程，不仅要考虑向用户发送什么广告，还要决定什么时候发送给他们。当用户登录Facebook进入时，Facebook都会执行一次排名运算，决定此时此刻该在用户的好友动态中插入哪一条广告。为此，Facebook还会掌握用户在何时、何地与某个内容进行了互动，大致掌握用户在网上的活跃期。

为了保证用户体验，另一个社交巨头Twitter在算法的精确匹配上也下了很大一番功夫。Twitter的广告主选择精准投放的依据主要包括关键词、用户兴趣、性别、相同的用户属性和设备。仅用户兴趣，Twitter共提供了350个类别的选项，如教育、美食、美容、书籍等等，每一个大类下又细分出众多小选项，比如电影下又细分动作片、动画片、喜剧片等，广告主只需要勾选相关标签，就能投放到有相关兴趣属性的目标人群。

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