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广告投放系统的竞价判断逻辑

当用户打开APP的时候，如果该APP产品上有信息流广告位，巨量引擎或腾讯广告系统是如何判断该广告位应该放哪个广告主的哪个广告的呢？

广告投放的竞价判断受定向、预算、余额、用户体验、出价、素材、落地页等因素的影响，广告系统在进行广告筛选和竞价排名过程中，具体先判断哪个因素，以及每个因素的影响力以各广告系统的具体规则为准。

以巨量引擎为例来分析一下信息流广告竞价投放的流程：

1. 用户刷抖音APP，巨量引擎收到一次抖音广告位的竞价请求，巨量引擎将对整个平台的广告账户和广告计划进行层层筛选。
2. 广告计划定向设置的人群是否包含该用户（系统根据广告主的定向设置进行第一道筛选）。
3. 广告计划是否有足够预算和账户余额（系统根据预算和余额进行第二道筛选）。
4. 该用户是否在同一周期内看过同个/同类广告太多次（系统根据频次控制进行第三道筛选）。
5. 该用户是否不喜欢这个/这类广告，即用户是否曾经点过不感兴趣或举报（系统根据用户体验进行第四道筛选）。
6. 经过前面四道筛选出来的广告计划的出价是否有竞争力，系统根据广告主的目标转化出价和预估点击率、预估转化率计算得出预估广告eCPM，公式是eCPM = oCPM目标转化出价 * 预估点击率CTR * 预估转化率CVR * 1000（系统需要用eCPM对广告计划进行排序）。
7. 广告主对广告计划有无负向操作的影响，比如长时间暂停广告计划、广告创意多样性低等。（系统对不按规范操作的广告计划再进行一道筛选）。
8. 结合广告质量（跟用户体验有关）、创意的多样性、标杆eCPM等指标，综合判断广告投放对巨量引擎的收益影响，计算出最终eCPM进行排序，将eCPM最高的广告展示给该用户。

前面提到eCPM是依据预估点击率和预估转化率计算的，那这两个率是如何预估的呢？

点击率和转化率的预估一般离不开look-alike这个词，即寻找相似的因素。这些因素有用户、广告产品、广告位、创意、落地页、转化类型等。