了解ebay的广告推送算法

eBay付费广告的算法

一、卖家在eBay平台上运营产品存在的问题

1.1 产品种类较多，无法将所有产品显示在平台上

1.2 单个产品库存可以被分成十几个，用户端企业很难在早期阶段就在平台上取得良好的营销效果

二、eBay平台为产品提供的更理想的算法机制

2.1 订单用户很少，ebay平台会更加公平，用户的产品销售额以真实数据展示

2.2 违规行与产品展示机制没有直接关联，新人开店后产品销售业绩也可以提高

三、ebay广告的算法

3.1 相同转化率下，ebay将优先购买价格更高的产品

3.2 可以提高低价产品的广告率，当转化率不足以支撑时要尽快销售产品，否则卖家提升产品价格也不会带来太大帮助

3.3 低价产品不容易通过广告来达到推广目的，要利用低价优势去提高产品的转化率

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常见问答(FQAS)

ebay根据用户浏览和购买历史记录了解用户的兴趣爱好,然后通过不同的优化方法推送相关广告给用户。例如用户曾查看过iphone相关产品,系统就会推送一些iphone周边产品的广告。

ebay的广告推送算法会把用户的各种行为数据如浏览记录、点击记录、购买记录等进行分析,通过机器学习算法将用户归入不同的兴趣群体,然后针对每个群体推送相关广告。同时也考虑广告主投放的预算,实时调整不同广告的展示序位。

优化广告推送效果的方法包括:1. 提高广告相关性,推送和用户兴趣 más 接近的广告;2. 选择波及面广且点击率高的广告位置;3. 调整广告计价方式,不能只看价格;4. 不断优化算法模型,降低盲目排斥正误差。

目前暂时无法完全避免不感兴趣的广告,但用户可以在ebay用户中心的“广告偏好”中管理关注的商品类别,让系统更好地了解个人喜好,从而减少不相关广告的出现。另外使用阅读更多内容也有利于改进算法模型。