腾讯广告与巨量引擎广告推荐策略差异分析

现在这个数字广告圈，腾讯广告和巨量引擎可是两头大老虎，把不少广告人给迷住了。这文章就要好好聊聊它们在怎么给广告推上的花样，主要看的是哪儿来的流量、用户是个啥样、案例分析几个典型、投放管哪儿、广告怎么亮相这些方面。好好一看，不光能看出两家的区别，还能明白为啥在某些行当里头它们格外能打。

流量产品来源与用户画像数据

咱们得聊聊流量来源这事儿。腾讯广告的流量主要靠它那超级大的社交圈，特别是微信和QQ这些应用。这帮子平台用户可多了去了，给广告投递提供了大把的流量。巨量引擎，是靠着字节跳动的那些东西，像抖音和今日头条这类的短视频和信息流APP，找到自己的流量办法。尽管方式不同，俩家伙都能把广告给精准投送到对的人。

好的，那我来改写这个句子。来来来，咱们聊聊用户信息那块儿。腾讯广告在这方面做得特别棒，他们从社交媒体那边收集的信息，可以巨细无遗地了解用户像年龄、性别、爱好这些信息。反观巨量引擎，他们更看重用户的那些行为习惯，比如你在小视频上怎么看、怎么互动。这两种数据用法的差异，让腾讯广告在精准推广告这方面更上一层楼，广告主可以更精确地找对目标用户，把广告效果提上去。

成功案例的行业分析

咱们看了一下这两家平台的成功案例，发现腾讯的广告好货主要是在电商、教育和旅游这类地方。这些行业的老板都想要通过吸引顾客留下线索，最后达到让人来店里或者品牌推广。而巨量引擎的成功案例大多是在快消品、游戏和应用下载这些地方，这些广告老板更想要的是增加在线卖货和让更多人下载。

这俩平台的广告做法不太一样。腾讯广告喜欢在用户做决定时多插几句话，把消费者往自己方向引。反观巨量引擎，它更在乎马上就能卖出去的货。这就造成了一个现象，腾讯广告在搜集信息和推广品牌上挺牛的，巨量引擎在卖货和推广应用下载这方面挺厉害的。

广告投放渠道资源的差异

再来看看广告投放的渠道分布。在腾讯广告的成功故事里，微信广告特别抢眼。微信这种社交平台，用户们天天挂着，活跃得要命，所以在这里打广告肯定能吸引人。这也在不少成功案例里得到了证实，好些广告主都说微信广告效果一级棒。

不一样的，巨量引擎这边的成功故事大多是信息流广告那边。字节跳动那边的玩意儿，都是信息流这么着来展示，你看短视频时广告自然而然就在里面，这会让广告火起来，点开的次数也多了。这种广告展示法儿不一样，看出两家在投放广告的策略上选了不同的路子，腾讯广告更爱社交这块儿，巨量引擎，就侧重广告顺溜、用户体验好。

广告展示形式的比较

咱们聊聊广告表现手法。腾讯广告主打社交和展示式广告，主顾们能在朋友圈、公众号等好多地方投放。这多变的样式让广告能跟不同场合的用户搭上话。反观巨量引擎，主打资讯流和短视频广告，用户刷内容时，广告就紧跟内容来，这种不干扰观感的做法，还能提高广告的点击率。

这种展示样式不同，广告的效果也跟它密切相关。腾讯广告在帮品牌推广和搜集信息上更强，巨量引擎在提高在线销售量和用户互动上更有优势。它们各有各的好处，广告主得看自己需要什么，挑个合适的广告平台。

总的来说，腾讯广告和巨量引擎在推广告这一块儿，策略上差距挺大的。不光是源头流量和用户画像这些资料差，行业里的成功案例分析、广告投放的渠道资源还有展示方式这些方面也都有挺多差别。选哪个平台投放广告，广告主得根据自己的情况和目标来，利用两家平台的优势，才能把广告效果做到最好。

你觉得哪个广告平台最能满足你的广告投放？来评论区说说你的想法！别忘了点赞和转发这篇文章！

# coding=utf-8
import pandas as pd
from requests_html import HTMLSession
# 获取所有广告卡片
def get_results(sel):
    r = session.get(url) 
    results = r.html.find(sel)
    return results
# 获取行业、目标、资源类型，用于区分广告卡片的 tag 是属于哪一类内容
def get_content(sel):
    r = session.get(url) 
    results = []
    for val in r.html.find(sel):
        results.append(val.find('a')[0].text)
    return results 
# 获取爬取数据内容
def get_result_data(results):
    data = []
    for rst in results:
        brand = rst.find('div.case-brand-title')[0].text
        desc = rst.find('div.case-item-bd > p')[0].text
        # 通过 | 分割子 tag，子 tag 前后可能有空格
        desc_parse = desc.split('|')
        industry = ''
        target = ''
        resource = ''
        for i, sub_s in enumerate(desc_parse):
            if sub_s.strip() in industries:
                if len(industry) == 0:
                    industry = sub_s.strip()
                else:
                    industry += ','
                    industry += sub_s.strip()
            elif sub_s.strip() in targets:
                if len(target) == 0:
                    target = sub_s.strip()
                else:
                    target += ','
                    target += sub_s.strip()
            elif sub_s.strip() in resources:
                if len(resource) == 0:
                    resource = sub_s.strip()
                else:
                    resource += ','
                    resource += sub_s.strip()
        data.append((brand, industry, target, resource))
        
    return data 
# 保存文件
def save_file(data):
    df = pd.DataFrame(data)
    df.columns = ['品牌', '行业', '目标', '广告资源']
    # print(df)
    df.to_csv('tencent_ad_output.csv', encoding='gbk', index=False)
if __name__ == '__main__':
    session = HTMLSession() 
    # 爬取网页 url
    url = 'https://e.qq.com/success/' 
    # CASES 
    sel = '#list > div > div.case-bd.row._js_casebd > div > div > a'
    results = get_results(sel)
    # 行业列表
    sel_industries = '#successCats > li:nth-child(1) > div > ul > li'
    industries = get_content(sel_industries)
    #print(industries)
    # 目标列表
    sel_targets = '#successCats > li:nth-child(2) > div > ul > li'
    targets = get_content(sel_targets)
    #print(targets)
    # 资源列表
    sel_resources = '#successCats > li:nth-child(3) > div > ul > li'
    resources = get_content(sel_resources)
    #print(resources)
    data = get_result_data(results)
    #print(data)
    save_file(data)

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