机器学习如何改变广告投放
打开手机App，你刚搜过咖啡机，转头就看到某品牌咖啡的优惠广告。这不是巧合，是机器学习在背后默默工作。广告投放早已不是“广撒网”的时代，精准推送成了主流玩法。
天天顺科技接触过不少中小企业主，很多人还在用传统方式投信息流广告——设定年龄、性别、地域，然后等转化。效果时好时坏，预算却哗哗地花。其实，现在主流平台比如抖音、快手、腾讯广告，底层都已经嵌入了机器学习模型，关键是怎么用好它。
从人工规则到自动优化
以前做广告，运营得自己写规则：“女性，25-35岁，一线城市，最近点击过家电”。这种规则逻辑清晰，但覆盖场景有限。一个人可能符合所有条件，但根本不想买咖啡机。而另一个人没点过相关页面，却是潜在买家。
机器学习的优势在于能发现人眼看不到的关联。比如系统发现，喜欢看骑行视频、常在晚上9点后活跃、搜索过“减脂餐”的用户，买挂耳咖啡的概率特别高。这种组合特征，靠人工很难总结出来。
常见应用场景
在实际投放中，机器学习主要用在三个地方：人群定向、出价策略和创意推荐。
人群定向方面，系统会基于历史转化数据，自动找出高潜力用户群。比如你卖的是露营灯，模型可能发现，关注户外徒步、收藏过帐篷、地理位置在郊区的用户转化最好，哪怕他们从没搜过照明产品。
出价环节更明显。现在很多平台都支持oCPM（优化千次展示成本），你只需要设一个目标，比如“每次下单成本不超过50元”，剩下的交给算法。它会实时调整出价，在不同用户、不同时间段动态分配预算。
创意推荐也离不开机器学习。同一个产品，拍了三条短视频，系统会先小范围测试，看哪条完播率高、互动多，然后把更多预算倾斜过去。不用你手动判断“哪条片子更好”。
怎么让模型更快学会
有人抱怨：“我用了oCPM，前两天花了钱没单子。” 这很常见。机器学习需要数据喂养，冷启动阶段必须给足“学习样本”。
建议新计划上线时，设置稍宽松的转化目标，比如先以“表单提交”或“加微信”作为优化目标，等积累20个以上转化，再切换到“支付成功”。这样模型收敛更快。
另外，别频繁修改定向条件。模型正在学习“什么样的人会转化”，你隔几小时改一次人群标签，等于打乱它的节奏。
代码示例：简单的人群预测逻辑
虽然实际广告平台不开放底层代码，但你可以理解其基本思路。下面是一个简化版的用户转化概率预测示例：
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 模拟用户行为数据
data = {
'age': [28, 35, 22, 40, 31],
'is_night_user': [1, 0, 1, 1, 0], # 是否夜间活跃
'click_coffee_ads': [1, 0, 0, 1, 1],
'watch_food_videos': [1, 1, 0, 1, 1],
'converted': [1, 0, 0, 1, 1] # 是否转化
}
df = pd.DataFrame(data)
X = df[['age', 'is_night_user', 'click_coffee_ads', 'watch_food_videos']]
y = df['converted']
# 训练随机森林模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X, y)
# 预测新用户
new_user = [[30, 1, 1, 1]]
prob = model.predict_proba(new_user)[0][1]
print(f"该用户转化概率：{prob:.2f}")这只是一个玩具级例子，真实系统会用GBDT、深度学习模型，特征维度上千，但逻辑是一样的：用历史行为预测未来动作。
别迷信算法，人 still 重要
机器学习再强，也不能完全替代运营判断。比如节假日前后用户行为突变，模型可能跟不上节奏。这时候得人工干预，调整预算或暂停计划。
还有，素材质量永远是第一位。算法只能放大优势，没法把一条烂广告变成爆款。内容本身要打动人心，机器才能帮你推得更远。
在天天顺科技服务的客户里，做得好的团队都是“人机协作”：运营定方向、编创意、设目标，机器负责执行和微调。两者配合，广告效率才能真正提升。