智能摘要 DeepSeek
总结：巨量千川广告跑量受多种指标影响，包括竞价、完播、互动和负面指标。尽管没有统一公式综合所有因素，优化师可通过这些可控指标进行优化。广告展现前需经过10个复杂过程，其中粗排和精排难以直接控制。数据分析虽有限，但优化工作仍需尽力而为。
认为有以下指标可能会对跑量产生影响，在数据分析的时候都可以纳入考虑：
1.竞价指标：点击率、转化率、出价、ecpm……所有人都知道这个；
2. 完播指标：3秒播放率、有效播放率、99%播放完播率……等。
3. 互动指标：评论数、分享数、点赞数
4. 负面指标：举报、不感兴趣 这些可能很多人都注意到过。
但是有没有一个公式，把这些全部综合考虑进来，通过简单计算上面的四个指标，得出一个“综合指标”，综合指标越高，越可能跑量呢？ 理论上其实没有，因为在系统看来，影响指标更多，还会有账户权重、人群属性、竞争环境、人工干预、低质素材限流等更多因素的影响我们是看不见的（光是“什么样的素材会被判为低质这个点就很黑盒了，媒体里面这个是粗排和精排的过程”）。
这里顺带分享下可能有些优化师不清楚，广告展现前有10个过程：
1.在该流量位上用户发起的广告请求数
2.过滤不在广告定向范围内的用户请求后剩余的广告请求数
3.过滤看过同类型广告次数太多的用户请求后剩余的广告请求数
4.因对广告不感兴趣/素材样式不合适等被过滤后剩余的广告请求数
5.过滤没有足够可用预算与余额的广告后剩余的广告请求数
6.预估进入粗排后最终被成功投放的概率
7.预估进入精排后最终被成功投放的概率
8.可参与ECPM排名
9.ECPM竞价胜出
10.和用户内容混排后，ECPM竞价胜出
在这里，粗排、精排都是优化难以直接控制和调整的。那么相对而言，以上我举例的四个指标是优化师能看到、且相对可控的了。
另外需要着重强调一点，就是不论最终我们分析出了怎样的指标，都不代表他是素材跑量或不跑量的“答案”，我非常同意有人提出的说在算法层面，我们所做的数据分析对跑量的影响都是有局限性的，但优化仍然是一个“尽人事，听天命”的工作，我们需要竭尽所能在能看到的范围内进行优化。
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