广告投放算法推荐原理揭秘：你看到的每条广告都暗藏玄机

刷短视频时，刚和朋友聊完咖啡，下一秒就刷到某连锁品牌的优惠券；搜了一次租房信息，整个下午都被房产广告包围。这些不是巧合，而是广告投放算法在背后精准推送。很多人以为这只是简单的‘看过什么推什么’，其实背后的逻辑复杂得多。

用户画像：从碎片行为拼出完整轮廓

广告系统不会凭空猜测你喜欢什么。它先通过你的设备 ID 收集行为数据：搜索记录、停留时长、点击偏好、甚至打字速度。比如你在某购物 App 看了三双跑鞋，但只点开其中一款查看详情，系统就会认为你对这款更感兴趣。这些细微信号被汇总成标签，形成动态更新的用户画像。

实时竞价：每刷一次，都在参与一场拍卖

每次你打开一个页面，广告位其实都经历了一场毫秒级的拍卖。广告主提前设定投放条件，比如‘25-35岁、月消费3000以上、最近搜索过健身器材’。当你的设备请求页面时，广告交易平台会瞬间比对画像，符合条件的广告主出价竞争展示权。出价高不一定赢，系统还会算上预估点击率，综合得分最高的才能露出。

协同过滤：用“和你相似的人”做参考

如果你突然搜了露营装备，但历史行为没有相关记录，算法也不会完全没方向。它会找一批和你平时行为模式接近的用户，看他们最近点了哪些露营广告，然后把这些内容优先推给你。这种“别人买了你也可能买”的逻辑，在电商推荐里特别常见。

深度学习模型：预测你下一步想点什么

现在的主流算法早已不用简单规则匹配。像 Facebook 的 LDA、Google 的 DeepMind 模型，会把用户行为序列输入神经网络，训练出点击率预测模型。比如模型发现，晚上9点后浏览母婴用品的用户，第二天上午打开App时更容易下单，那它就会在那个时间段加大推送力度。

def predict_ctr(user_features, ad_features):
    <!-- 伪代码示意：输入用户和广告特征，输出点击概率 -->
    input_vector = concatenate(user_features, ad_features)
    for layer in neural_network:
        input_vector = relu(layer(input_vector))
    return sigmoid(output_layer(input_vector))

为什么有时推荐不准？

共享账号会让画像混乱。比如家里老人用你的手机看养生节目，系统可能误判你也对降压茶感兴趣。另外，隐私设置过严或使用无痕模式，会导致数据缺失，算法只能靠猜。有时候刷到明显不相关的广告，往往是竞价成功但推荐模型判断失误的结果。

如何减少骚扰式推送？

多数App的广告右上角有“不感兴趣”按钮，点得越多，同类广告越少。定期清理广告标识符（iOS叫“限制广告跟踪”，安卓在广告设置里），也能打断长期追踪。但最根本的，还是别在多个场景混用同一账号，避免画像被污染。