信息流广告策略创新分析

吴玉宁

（云南大学滇池学院，云南 昆明 650228）

一、认识信息流广告

1.什么是信息流广告

2006 年，社交巨头Facebook 首次提出“信息流广告”这个概念，随后Twitter、Instagram 等也相继推出信息流广告。信息流广告是在内容流中穿插展现的广告，常出现在社交网络、资讯媒体和视频平台，以文字、图片、视频或它们相结合的方式展现。它主要出现在移动端，相对于传统的网络广告，内容更加灵活、有趣，受用户欢迎程度更高。信息流广告常常根据人与人之间交往话题的类别、签到的地点、涉及的场景、谈及的内容，不断赋予用户精准的标签，而通过标签与标签之间的交叉分析，又能够提升交信息流广告的效益，成为移动互联网时代最具有统治力的广告类型分支。

2.信息流广告特点

信息流广告具有精准性、原生性、主动性、多样性、社交性等特点。

精准性：应用平台基于用户人口属性、网络行为属性和兴趣属性等数据建立了用户画像，进而能够通过计算机算法模型将用户画像与产品购买意向、品牌偏好等结果建立联系，通过广告推荐引擎精准确定和匹配目标用户，实现信息流广告推送的精准性和个性化。

原生性：呈现形式与应用内信息瀑布流的分条信息呈现形式相一致，在视觉交互上不会与宿主应用发生冲突，相对于插屏广告、贴片广告等有更好的用户体验，实现了原生性。

主动性：与搜索广告不同，信息流广告是在应用内主动向用户推送的一种广告，这种广告方式不但能够触达老客户，还能发现和开发潜在客户。

多样性：呈现形式包括文字、图片和视频，这为具体的广告创意和内容提供了较大的发挥空间，也能够支持广告的个性化定制，形式和内容多样。

社交性：出现在具有社交属性的应用内，使得广告内容能够在具有社交关系的用户之间交叉传播，不但具有良好的社交性，还具有很好的互动性。

趣味性：善于借助事件和话题进行营销，扩大产品和服务的知名度，具有趣味性、话题性，易于被消费者记忆并自主进行传播。

3.信息流广告价值

信息流意味着用户的洞察与用户的展示行为、跳转行为、交互行为、数据行为形成了高度动态的价值生态体，在这种生态体的有序驱动下，信息流的广告将出现一些其他广告所不具备的价值。

（1）信息流广告是精准的

这种精准源于信息流与用户兴趣为纽带的精准链接，当这个纽带在某一位用户身上达到一定数量级的时候，该用户的人物画像在信息流产品上一目了然，而任何广告主寄望于通过控制精准投放而实现营销成本投入与回报最大化时，信息流毫无疑问都是首选。

（2）信息流的广告效益具有极强的组合性

在具有强烈原生态特质的信息流数字商业中，广告主需要对目标人群的广度覆盖或者对目标人群的深度沟通、精准接触，均可由组合性的信息流广告投放策略来最有效地完成。这种效率能够被挖掘到最优，而且是可持续的。

（3）信息流广告的信度与效度组合在数字广告中独树一帜

信息流有着用户行为千人千面的特质，与此同时信息流又能够极为精准地结合资讯与功能之间的平衡点，这种平衡点对于品牌广告主与消费者的深度接触乃至于通往销售行为的转化上，提供了有力稳固的保障。

（4）信息流的广告是无边界的

虽然大多数用户感觉自己在一项信息流应用环境中既接触资讯又接触广告，但事实上信息流的底层架构可以出现在该兴趣集合应用之外的任何地方，有可能是某一品牌手机的内置新闻应用，也有可能是某一辆智能汽车的系统资讯应用，呈现的形式有可能是图文结合，也有可能是视频短片。信息流广告带来的效益除了能够对信息流应用内的用户进行性价比极高的精准沟通之外，还能够将整个价值的外延进行跨边界的延展。对用户在信息流产品中的行为深度挖掘，为信息流商业价值的聚变提供了更多的想象空间。

二、信息流广告的发展

随着互联网尤其是移动互联网的普及，网络广告迅速发展起来，已经成为广告主们必不可少的营销渠道。信息流广告作为网络广告的一种，是近年来的新起之秀。

1.信息流广告的规模

据艾瑞咨询数据显示，2019 年信息流广告的市场规模为1761.7 亿元，较 2018 年增速超 60%，这个发展速度是非常惊人的，信息流广告呈爆发式增长的原因是流量爆发。手机的计算能力提升但价格降低，网速变快但资费便宜，上网成本很低，大家把大量时间耗在手机上，进而催生出一批拥有巨大流量的产品。流量通常意味着收入，信息流广告是流量变现的一种高效方式。

2.信息流广告主要企业

在信息流广告领域，比较知名的公司有字节跳动、腾讯、百度和快手4 家。字节跳动公司是通过信息流广告崛起的典型代表，其早期产品“今日头条”打破了内容分发行业的传统，利用算法智能推荐用户喜欢的内容，避免用户看到的内容千篇一律，大大提高了用户黏性。公司的另一款代表产品“抖音”则是目前短视频领域最大的赢家，和微信、微博并称“两微一抖”。腾讯的两大国民级App——微信和 QQ，覆盖了中国大多数网民，加上腾讯视频、腾讯新闻、天天快报等产品汇聚成的腾讯生态，让腾讯拥有巨大流量。腾讯的另一个优势是基于社交网络下丰富的用户行为（发动态、好友关系、支付等），对用户的了解比较精确，有利于实现广告和用户的精准匹配。百度以搜索起家，是国内搜索领域的绝对霸主，百度在信息流领域起步相对较晚，但基于公司的搜索业务，加上成熟的客户和销售体系，百度的信息流广告发展得很快。快手的人群覆盖面很广，包含很多乡村的用户。快手的商业化做得比较晚，但发展得非常快。除了这些公司，小米、OPPO、vivo 等手机厂商也有信息流广告业务，在内置的浏览器下方、新闻资讯 App 内都会插入信息流广告。

三、信息流广告的评估

传统媒介以受众覆盖为己任。传统媒介的评估方式，仅停留在覆盖层面。广告主投放多种媒体，对效果的评估容易陷入困扰。

1.广告评估的升级

数字媒体的问世，对广告主而言，只需要精准覆盖到目标消费者即可。传统媒体通常会强调广告位置的醒目，背后暗示印象成本的低廉，可在数字媒体面前，除了“印象”之外，还能提供消费者从点击到注册，乃至于到在线购买的直达通道。当传统媒体百思不得其解时，广告主已毫不犹豫地将广告费用转向能够更精准支配市场预算、更深入获取营销效果的数字媒介。而在数字媒介承载的广告评估方法中，在“展示”“点击”“注册”“购买”等环节中，衍生出了诸如“下载”“激活”“充值”等针对不同业态广告主的考核标准。

首先，信息流广告对于广告主来说，是一种创新的营销模式。如果说传统广告形式借助于优质营销渠道，具有主动推送的信息特征，那新媒体广告则是提供信息，主要从垂直信息平台出发，建立在消费者需求的基础上。信息流平台推送这样的信息，更基于强大的用户兴趣标签与科学算法，恰到好处地整合了传统广告以及新媒体广告的优势，再结合信息流平台的场景数据优势，凭借特有技术为广告主提供了一个全新的营销价值蓝海。

其次，信息流广告更符合现今人们获取信息的途径。当代网民，触网时间碎片化痕迹明显，外加获取信息途径的多元化，用户不可能因为一个信息平台或一个电视广告就去买一个产品，反而更容易接受朋友圈分享、熟人推荐等，形成消费决策倾向。这种口碑传播的形式更能带动广告主的品牌认知以及商品销量，这也是数字广告进阶之后的领先性所在。

最后，信息流对于受众而言更容易接受。信息流广告需要与产品功能混排，需要在撰写广告的时候规避硬广的形式，构建用户使用互联网产品的信息环境，使其顺其自然地看到广告，从而最大限度解决人们喜欢忽略广告的潜在意识。而这种广告也能提升消费者接受度与喜爱度，勾勒出独特的潜移默化的影响效果。

2.信息流监测方法的突围

广告评估方法，重点在于广告监测方法。信息流广告系统监测考核，通常可以划分为以下几个方面。

（1）展现量

作为数字广告最基础的评估方式，展现量指向的是广告的曝光次数，在数据分析中作为分母，也是一切数据变化的基础。保证曝光稳定是整个投放的前提，与其他广告不同的是，信息流广告的展现量受计划预算影响比较大，系统会结合预算的数值，优先分配流量。目前一些主流的信息流广告主要是以CPM（千人成本）来衡量广告的竞争力，CPM 越高，则广告竞争力就越大，曝光次数越多。

（2）点击量

点击量，有两个概念需要思考——CTR 和CPC（每次点击成本），这也是广告运营部门日常优化中最常使用的两大核心指标。广告主通常希望以最低的CPC 获得最高的CTR，而CPC 的主要影响因素就是行业，不同行业的CPC 竞争强度截然不同。当同行业竞争对手越来越多时，同行业竞争品牌为抢占更多的流量，从而提高广告出价，此起彼伏的加价，则会导致CPC 明显上涨。这里引用CPM 概念是为了诠释另外一个因素CTR，计算方式为CPM=CTR×CPC×1000。系统一般会根据CPM 来判定一条广告的竞争力，为了保证广告的竞争力，自动平衡CPM 的值，当CTR明显下降时，CPC 便会相对上涨，以保证CPM 同理，如果CTR有明显上升，则CPC 出现下降趋势。

（3）激活量

“激活量”，指的是将用户下载App 并且首次打开，视为一个“激活量”。考核“激活”的时候，必须考虑两个重要指标，分别为激活成本和激活率。激活成本是所有App 营销时都需要重点考核的对象，激活成本越低越好。激活率则是激活量除以下载量的比例，激活率的数值越高，就越符合广告主的诉求，也可以看作推广项目更高效的回报。在广告运营部门的日常优化工作中，总结影响激活率的因素非常多元，创意和承接内容的匹配度、落地页设计、网络环境、平台设置等，均为主要维度。

（4）新用户支付量

新用户支付量指的是下载App 并当日激活且完成支付的用户量，也可以简单理解为新顾客。

以上为信息流效果广告考核的几个维度建议，相比于传统广告，信息流广告有多维度、多方面的一线数据作为数据输出，相较于传统广告呈现出来的数据更为精准。

四、信息流广告的创新

信息流广告大有机会改写广告行业最关键的两大价值区段——创意内容制作与媒介流量购买。而这两部分价值再造，不仅将促成行业工作流程更为科学化，也将逐步实现广告行业内自身的去环节化，信息流改变广告产业未来，具体体现在以下方面：

1.品牌效果化

市场是由品牌动力方向与营销动力方向构成的，这两种作用力在创意、策略、投放、效果所能够达到的层面呈现出截然不同的资源投入。信息流产业同时兼顾了消费者广度覆盖、消费者深度沟通与消费者效度购买的黄金平衡点。在这三大属性的交集范围内，用户不仅能够接受来自品牌的信息宣传，还能够实现与品牌的深度交互，同步在原生态环境中水到渠成地享受购买按钮背后的直达功能，还能够不用跳出原生态即可实现闭环购买动作。每挑战一次“品效合一”，信息流平台本身的数据竞争力便会得到一次磨砺。这种无形的商业驱动力与自成长效益，以一个合理的速率，借助良性循环的惯性将显得轻松且高效。

另外，解构信息流平台用户行为逻辑时，将用户行为划分为展示面、跳转面、交互面与数据面，用户行为的天然逻辑恰好符合“品效合一”分阶段组合效果的多重考核要求。一部分用户在展示面感受品牌信息的渲染，另一部分则深入到跳转面接受品牌信息的深度沟通，而影响漏斗末端的用户则在交互面实现购买和留下销售线索，展示、跳转、交互、数据四大阶段整合起来，形成广告主营销投入真实效果考量的准绳。

2.效果品质化

在数字广告投放中，追求效果品质化符合品牌广告主切实利益的诉求，这种诉求客观体现在优先保障营销结果的前提下，将品质提升作为任务的附加项。信息流平台的场景化特征，将把消费者对效果类营销信息的抵触情绪降到最低。简单粗暴的效果广告，将在用户获取订单时对企业的品牌产生负面削弱作用，而寻找符合原生化与场景化的信息流模式则能将这种负面干扰降于无形，并且在用户与品牌之间形成高度的黏性与价值认可。

伴随着能够精准判断用户需求的信息流产业的崛起，效果品质化并不是一个无解的难题，只是对各个行业的各个品牌来说，需要更多时间来了解信息流行业，并且愿意在信息流数字营销投放上论证自己最佳的品效合一而付出更多的耐心与时间。

3.PGC/BGC/UGC 的三位一体化

数字互联网上的所有资讯信息可以划分为三大类别，分别为PGC（专业产生内容）、BGC（品牌产生内容）、UGC（用户产生内容）。 PGC 对应专业单位产出的内容，例如，视频网站有高水平的视频内容，或者资讯网站由专业编辑人员出品新闻稿件；BGC 对应的是品牌企业产出的内容，通常是品牌类活动网站或者品牌社交媒体发布的信息；UGC 对应用户产生的内容，在互联网上，用户产生的内容可以出现在任何社交媒体，而这种内容通常能对品牌的口碑产生强大的作用力。

信息流平台如何整合PGC、BGC 与UGC，从而达到“三位一体”的水准，这涉及几个层面的思考，依次为内容、连接、数据。

（1）内容

信息流平台的用户洞察，客观体现在抓取的PGC 内容流量与不同用户标签之间的交叉匹配，这种“匹配”对于触发BGC与UGC 内容的产生机制，将产生更多的精准内容。在精准数据的指引下，BGC 与UGC 均有机会了解到用户兴趣所在，从而针对用户的焦点兴趣标签，指向性地构建内容。PGC、BGC 与UGC的内容并不割裂，而是相辅相成，使其中任何一种内容在用户行为触发的反应，均将使另两种内容产生相应的变化。此外，三种内容的呈现是组合式的，即用户浏览到的信息将由三种内容盘根错节而成，一方面满足用户信息来源多元化的诉求，另一方面有效打造用户的信息环境平衡，让用户在“内容场景”中获取结构性的信息，无论结构性信息的构成由多少比例或者多少形式的PGC、BGC、UGC 组成。

（2）连接

在PGC、BGC、UGC 三位一体的信息流平台上，被连接的除了人与信息之外，还有信息与信息。信息不再是孤立的个体，即便是同一个信息，均能通过连接，形成立体的多维度信息展示面。在信息流平台上，用户还能获取到热点相关的品牌内容，乃至于了解到对热点事件评价的多元化观点内容。在商业实战中，热门事件背后还暗示着态度。态度源于热门事件的价值解读，品牌基于热门事件产生的内容可能是良性联动，也可能是借势讽刺，进而向公众展现品牌的道德担当。同理，尤其对于存在争议的PGC 信息内容，UGC 也将出现观点分歧。

（3）数据

没有任何一种数据，能像兴趣数据那般解析出人类的真实好恶，通过线下真实生活中的很多态度，还会发现人类行为的表里不一。简单来说，人类的行为与动机，常常是割裂的，当这种割裂出现于公众面前或者私密环境中，还会产生出不一样的结果，因而，人类行为具有一定的欺骗性。那基于私密性极强的智能移动设备上，用户更接近于本质意义的自我体现，因而，PGC/BGC/UGC 三种内容，均可最大限度还原人类的行为与态度真相。

PGC、BGC、UGC 的三位一体，构建起来并不那么简单。信息流平台的未来价值高度，很大程度依托于算法的水准。高智慧算法的终点何在？如果以笔者对科技的认知水平，会认为信息流平台背后算法的终点将无限接近于人工智能，即算法的进化驱动力，在于机器学习甚至于仿生。唯有算法无限接近人类的行为逻辑，才能有机会将PGC、BGC 与UGC 实现价值联动。信息流平台正在向着这个方向大步迈进。