朋友圈的广告推送原理今天做点笔记，简单记录一下

通常广告主投放广告，通过提交广告需求，后台圈定一部分潜在用户，这称为Lookalike模块

一般Lookalike的做法： 1、显性定位，广告主根据用户标签直接定位，比如说通过年龄、性别、地域这样的标签来直接圈定一部分用户进行投放。技术支持用户画像的挖掘。 缺点： 不够精准，通过标签指定的用户量大，需要精准筛选 2、机器学习来定位广告主的潜在用户。重点在于问题怎么转化成一个机器学习的模型呢？学习样本是什么? 优化目标是什么？

广告主提交一批客户名单，我们称之为种子用户，它作为机器学习的正样本。负样本我们会从非种子用户，或者是说平台会积累历史的一些相似的广告作为负样本，这个问题就转化为一个二分类的模型，正负样本组成学习的样本，训练模型之后，利用模型结构对活跃用户进行打分，最后得到广告主需要的目标人群。

从微信朋友圈广告这个问题本身先做一些探索分析

微信朋友圈的广告和其他的广告平台差异点在于会因为好友行为（包括查看，点赞或者评论），导致自身关注率上升

数据拐点是3到5个好友

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