广告为什么投不出来了的原因是什么

广告为什么没有被投放出来，或者说广告是因为什么原因被过滤掉了，这是广告主和广告平台都非常关心的问题。正好在上篇文章给大家讲了广告的投放链路之后，本篇文章就和大家讲讲投放链路中，常见的广告过滤原因。

本篇在归纳过滤原因的时，为了方便大家理解，会分为三个环节：流量准入阶段、定向&召回&粗排阶段、精排和胜出阶段，让我们一个一个讲解。

流量准入阶段

在流量准入阶段，常见的过滤规则更多的是对于流量本身的过滤，和广告本身属性关系不大。但理解之后会明白为什么有些常见或者用户一直无法触达。常见的过滤原因可以分为以下两类：

用户属性的过滤

针对部分特殊属性的用户会进行过滤。这里包括特定用户完全不出广告（例如作弊用户、新用户、敏感用户等），也包括特定用户不出高风险的广告（例如有些平台会不在特定区域展示医疗类广告）。

如果你的广告在特定的区域或者特定的用户中始终没有足够的曝光，那可能就是你的广告评级较低，导致系统自动过滤了这部分的流量。

广告场景的过滤

针对广告场景的过滤，例如部分平台在激励视频场景会优先出游戏类广告。

总的来说，在流量准入阶段的过滤主要是广告平台从自身角度进行的策略优化，广告主能进行的影响相对较小。

定向&召回&粗排阶段

从这一阶段开始，过滤原因往往和广告本身的匹配与质量密切相关。常见的过滤原因列举如下：

频控过滤

出于广告多样性和转化效率的考量，同一类型的广告对同一的用户不会在短时间内重复出现，如果命中了这样的规则，就会因为频控过滤。

由于广告主对应的行业和转化类型并不能轻易更改，所以更快的更新素材可以有效地规避部分频控策略。

流控过滤

由于广告投放有预算限制，当超出了广告预算后广告平台无法真正获得收入，所以平台会主动对快要预算撞线的广告进行限流，以避免流量突然加大导致预算花超的情况。

对于广告主来说，除非每天都有严格的预算限制，否则设置一个总预算，分天或者分账户的预算尽可能不限，这样对于跑量效果更有帮助。

定向过滤

当广告设置了定向之后，不符合定向条件的流量会被过滤掉。广告主设置的定向一般是根据自己以往的投放经验，但还是建议定向不宜过窄，尤其是广告冷启动的时候需要尽可能地放开定向条件。

RTA规则过滤

部分大的广告主通过rta的方式和广告平台对接，这个时候流量是否被过滤是由广告主自身的策略来决定。

召回阶段排序靠后

这是召回阶段最常见的过滤，可以通俗地理解为广告的竞争力不足，一般来说定向和召回之后，往往只剩下几千-几万量级的广告进入候选集，这个时候排序较后则可能会被阶段。召回阶段有各种策略和通路，一般来说召回靠后是该广告的历史后验效果相对较差。

粗排阶段排序靠后

这是召回阶段最常见的过滤，可以通俗地理解为广告的竞争力不足，一般来说粗排阶段竞争力不足除了后验效果较差之外，还有预估的深层转化率比较低。

素材层面过滤

素材的过滤主要是由于一些场景和物料不匹配，比如该场景只支持视频素材，但是广告主的素材是图片。或者部分场景视频时长到达x秒之后效果更好，那在这个场景下，针对素材时长较短的广告就会进行一些过滤。

多样性过滤

在召回的链路里面，处于平台生态或者推荐效果的考虑，会注重召回广告的多样性。一般来说多样性会从营业执照名称、推广产品、所属行业等几个角度进行策略的限制。

广告账户不可投

部分广告账户由于预算不足，或者是其设置了投放时间但当前时段不在投放时间内，甚至是账号被处罚暂停推广了，都会触发此类的原因被过滤。

需要格外注意的是，此类过滤一旦发生，即使迅速通过增加预算或者修改时间的方式使得广告账户重新可投，也难以在短期恢复成原来的跑量能力。这是因为模型依赖的数据回传会有延迟，加之模型具有很强的马太效应，所以不要轻易更改自己账户的投放状态。

其他个性化过滤策略

除了上述之外，每个广告平台还有很多个性化的过滤策略，例如明暗投的过滤，各种投放类型过滤等等，这里就不一一列举。

精排阶段

精排阶段排序靠后

这是精排阶段最常见的过滤，可以通俗的理解为广告的竞争力不足，这里的广告竞争力就是平台计算出来的eCPM了。一般来说精排阶段竞争力不足，除了更换素材和提高出价，没有更好的根本性解决方案。

当然，也不排除模型预估存在偏差。这个时候可以着重看下先验和后验的转化率是否存在较大差异。如果先验转化率比后验低很多，理论上广告主可以通过提高出价的方式获量（此时真实转化成本仍然可以达标）。

精排默认门槛过滤

首先来看下何为门槛？门槛在这里指的是平台处于保护用户生态和刺激竞争的角度考虑，会制定一个在精排阶段胜出广告的cpm阈值，只有高于这个阈值的广告才会展示。

假设排在第一的广告的cpm仍然低于这个阈值，那就不会展示任何广告。

所以此项过滤原因也可以理解为是广告的绝对竞争力不足。

双出价深度效果门槛不达标

在某些双出价场景，我们就以激活-次留双出价举例吧，平台为了保证深度效果，也就是次留达标，会为每次流量预估一个次留率。假设某广告主考核的次留率是20%，那这次流量的预估次留率如果低于20%，就会进行过滤。

总结

大家可以看到，在召回和粗排阶段进行的过滤远多于精排阶段，这是因为进入精排阶段的广告比较有限（大概几百量级），且要耗费大量机器资源进行计算，所以把硬性的过滤进行前置，可以有效的减少对于消耗的影响，也能使机器资源的利用最大化。

好了，本篇文章和各位朋友讲解了下广告链路中主要的过滤原因，受不同平台不同业务在不同发展阶段的影响，实际的过滤原因会非常繁多，感兴趣的朋友可以私信或者评论交流，我们下篇文章再见~