Toutiaoの広告配置を理解するための1つの記事

「 Toutiao 」は、データマイニング技術をベースにしたパーソナライズされたレコメンデーションエンジン製品です。ユーザーに価値のあるパーソナライズされた情報をレコメンドし、人と情報を繋ぐ新しいサービスを提供します。国内のモバイルインターネット分野で最も急速に成長している製品の一つです。

2012年に設立されたToutiaoは新しいモバイルメディアのリーダーであり、現在2億7000万人のユーザーを抱えています。

Toutiaoの優位性は、独自の技術アルゴリズムにあります。膨大なソース情報を取得することに加え、ビッグデータを使用して、ユーザーの地域、性別、年齢、趣味、習慣、現在最も関心のあることなどを正確に分析することが、そのコア技術です。

ユーザーがToutiaoクライアントを使用する限り、システムは「あなたは誰ですか？何が欲しいですか？」を計算し続けます。

「使えば使うほど、ユーザーをより深く理解できる」とは、広告効果を最適化するためにユーザーの潜在的なニーズを常に探究するという意味です。

ヘッドライン広告にはいくつかの特徴があります。

まず、累計ユーザー数。

2016年10月時点で、総ユーザー数は5億8,000万人に達し、デイリーアクティブユーザー数は6,300万人以上、月間アクティブユーザー数は1億3,500万人を超えています。1人当たりの1日平均起動回数は約9回、1人当たりの1日平均利用時間は76分以上となっています。

2つ目は、ユーザー行動分析に基づいた配信です。

ユーザーはWeChat 、Weibo、QQアカウントを使用するか、Toutiaoアカウントを登録することでToutiaoにログインできます。社会的行動、読書行動、地理的位置、職業、年齢などに基づいて興味を明らかにします。ソーシャル行動分析により、ユーザーの興味を 5 秒で計算できます。また、ユーザー行動分析により、各ユーザーのアクション後 10 秒以内にユーザー モデルを更新できます。

3つ目は、リアルタイムの大量データ推奨です。

リアルタイム推奨、推奨結果を 01 秒以内に計算、記事の抽出、マイニング、重複排除、分類を 3 秒以内に完了、新規ユーザーの興味分布を 5 秒以内に計算、ユーザー モデルを 10 秒以内に更新します。

4番目に、人口の分布を正確に特定します。

ユーザーの居住都市に基づいて地域ニュースを自動的に識別し、地域住民に正確に推奨します。ユーザーの年齢、性別、職業などの特性に基づいて、ユーザーが興味を持つ情報を自動的に計算して推奨することができます。

第五に、自然言語処理と画像認識。

各情報に対して数十から数百の高次元の特徴を抽出し、次元、類似度計算、クラスタリングなどの計算を実行して重複情報を除去し、機械分類、要約抽出、LDAトピック分析、情報品質識別などのプロセスで情報を処理します。

6番目は、機械学習に基づく推奨エンジンです。

人間の特性、環境の特性、物品の特性の一致度に基づいて推奨が行われます。

Toutiao には主に以下の広告形式があります。

1. スプラッシュスクリーン広告は誰もが逃げるのが難しい

Toutiao のユーザー数は 2 億 7000 万人、1 日あたりのアクティブ ユーザー数は 2500 万人、スクリーン露出回数は 3200 万回です。

スプラッシュスクリーン広告の表示時間は3秒または4秒から選択でき、静止画または動的な効果にすることができ、クリックして詳細ページに入ることができ、直通電話番号などを追加することもできます。

広告効果を最適化するために、システムはユーザーが最後に画面を開いてから 2 時間以上経過してから実行されるように設定します。

スプラッシュ スクリーン広告のコストは日単位で計算され、価格は国、州、都市によって異なります。

2. 固定位置（CPT）、私の領土、私の決定

「今日頭条」は自動的に各地域のユーザーに該当するホットな情報をプッシュします。固定位置広告は推奨ホームページの4番目に表示されます（最初の4回の更新で表示されるように固定されています）。全国をカバーしています。CPTは独占的で、露出度が強いです。料金は日割り計算で、ブランドプロモーション、開業、展示会の開催、新製品発表などに最適です。

3. インプレッション数（CPM）で入札してユーザーに素早くリーチする

「今日頭条」は、インプレッション数1000単位で入札する広告方式を導入した。この方式は価格が安く、カバー範囲が広く、インプレッション数1000あたりのコストは通常​​わずか数十元である。

CPM は入札方式を採用しており、プラットフォームは地域、年齢、性別、興味、趣味などの設定された条件に基づいてターゲットを絞ったコンテンツをプッシュします。大量消費に向けたディスプレイやプロモーション、投資促進を行うビジネスに最適なモデルです。表示してからより詳細なページへ誘導することで、広告収益率を大幅に向上させることができます。

4. CPC（クリック単価）、効果があった場合のみ支払う

オンライン広告では、キーワード入札とクリックスルー広告が最も一般的に使用される方法です。ユーザーは自分のニーズに基づいてターゲット顧客を設定し、システムは実際のクリック数に基づいて宣伝と課金を行います。これは最も効果的な精密配信モデルです。

クリック課金は、商品の販売、投資促進、プラットフォームプロモーションビジネスに適しています。

5.パーソナライズされたプロモーション、顧客は自由に選択できます

上記以外にも、Toutiaoの広告フォーマットは多様で、写真をメインに表示する「ランディングページ」、写真とテキストを組み合わせたプロモーション方法、ソフト記事をテキストリンクとして利用するプロモーション方法、APPダウンロードや直通電話などのサポートなどがある。

広告に関する専門用語をいくつか紹介します。

広告グループ:広告グループは、広告プラン/広告クリエイティブを管理するための大きな単位です。

広告プラン:キーワード/クリエイティブを管理するための小さな単位。

広告クリエイティブ：クリエイティブ素材、クリエイティブタイトル、追加のクリエイティブ、アプリケーションソースなどを含む、広告プレゼンテーションの最終形式。

予算:特定の配信期間中の特定の広告グループまたはキャンペーンの予定支出。

入札:オークション広告では、設定した入札額はクリックに対して支払う最大額を表します。実際の入札額は、通常、設定した入札額よりも低くなります。

CPC:課金はクリック数に基づいて行われ、クリックごとに 1 回課金されます (1 位の価格 = 2 位の入札額 * 2 位の推定クリック率/ 1 位の推定クリック率)。

CPM: 1,000 インプレッションごとに課金され、1,000 インプレッションごとに 1 回課金されます (2 位の入札)。

最小入札額:広告ターゲティング基準の履歴データに基づいてシステムによって推定される最低価格。広告主の入札額は、システムによって提示される最小入札額よりも高くする必要があります。

できるだけ早く実行:できるだけ早く広告を実行します。

平均配信:毎日のトラフィックに基づいて均一な速度で配信します。

時間ごとの配信:予算とトラフィックに基づいて、配信は 1 時間ごとに平均化されます。

アプリへの直接リンク:広告をクリックすると、アプリ内の広告主の広告で指定されたランディング ページに移動します。

崇閣新メディアは、お客様が今日頭条に広告を掲載するのをお手伝いします。当社は、広告主に正確で高品質のターゲットCPM、CPT、CPC広告、モバイルプロモーションを提供するほか、大手メディアの広告プロモーションやアカウント開設、広告マーケティングコンサルティングサービスも提供しています。当社は、広告のプログラマティックバイイングに注力し、お客様がより良いメディアリソースを選択できるように支援しています。現在、当社は主に商業、医療、教育、3C、食品、不動産、日用消費財、ウェディングなどの業界に携わっています。当社は全国に広告サービスを提供しており、主にモバイルクライアントでの広告に従事し、周辺の地級市をターゲットにすることで、より広い販売スペースを提供し、チャネルを拡大し、企業の認知度を高めています。

ヘッドライン広告には多くの利点があります。独自のビッグデータに基づいて、ユーザーのおおよその年齢層、注目したいトピック、現在地、どのようなニュースコンテンツに興味を持つかなど、ユーザー特性を特定できます。

コンテンツを配信する際には、ユーザーの特性に合わせた的確なプッシュ通知を行います。金融サービスは株式情報を読むのが好きな人にプッシュされ、教育機関は教育ニュースに注目する人にプッシュされます。広告を掲載する際には、独自のターゲット層を設定することもできます。どのような人物に投票したい場合でも、選択できるラベルがあります。

このように、広告は基本的に潜在的なユーザーにプッシュされ、従来の広告のようにランダムに配置されません。特にコンテンツの創造性の面では、広告コピーをさまざまなプラットフォームに適応させる必要があります。したがって、Toutiaoの広告はニュースのようなものでなければなりません。専門の企業は、コンバージョン率を決定する制作をより適切に制御できます。

Toutiao に広告を掲載するには、Qinggua Media にお問い合わせください: http://www.iqingua.com/88.html

この記事の著者@唐晓涵は（Qinggua Media）によって編集および公開されています。転載する場合は著者情報と出典を明記してください。

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