用实际案例说清楚TikTok小店广告算法！百万消耗优化总结

品好与素材好的深度剖析

在探讨品好和素材好之前，我们先来了解一下 TikTok 闭环电商投放模型。

（一）TikTok Shop 算法的独特之处

TikTok Shop 的算法并非单纯依据视频内容来理解商品，而是通过视频上的商品标签（锚点）进行推荐。这意味着算法是通过识别商品属性来推送对应人群。实际上，大家都强调品的重要性，但从算法实际生效逻辑来看，并非发布一个视频或素材，机器就能知晓其内容，而是基于视频上所挂的锚点，通过挂车商品来进行人群推荐。视频本身并非直接决定内容推荐，反而是标签上的商品信息起着关键作用。这主要是因为目前 TT 的模型对视频标签不够精准，机器对于视频所拍摄内容的理解能力还较为有限。

（二）商品的后验特征与广告数据反馈

商品的后验特征至关重要，首先商品标题、特性和属性可用于定位投放目标群体。接着，依据用户对视频的实际反应，如观看时间、完播率、互动和转化等，算法会进行调整推荐。其中完播率和其他用户反应指标等后验特征对广告的最终表现有着决定性作用，能决定广告是否成功以及与其他广告的竞争力。同样地，这里有两个关键要点需要明确。一是投放模型以商品为主，二是模型的第二批特征即素材的后验特征开始发挥作用。以一款杯子为例，假设其属性是杯子加定制礼品，算法会基于此属性推送给我们。然后广告主测试素材，我们分别看到两条不同的视频。

（三）实例分析品好与素材好

比如你看到一条有 35.1K 点赞的广告素材，而我看到的是另一条不同的素材。这就体现了在品好的基础上，素材好的重要性。不同的素材会产生不同的效果，而这些效果会直接反映在用户的反馈和广告数据上。所以，品好是前提，素材好则是让广告更上一层楼的关键因素。只有两者相互结合，才能在 TikTok 闭环电商投放中取得优异的成绩。