随着短视频平台成为品牌营销主阵地，其底层算法机制直接影响投放效果。本文以长春地区投放数据为基础，解析抖音/快手广告系统的核心算法架构。

1. 三层漏斗筛选机制
   平台采用"粗排-精排-混排"三级决策体系。粗排阶段通过用户画像标签（年龄/地域/兴趣）进行初步匹配，长春用户的地域标签会触发本地商家优先展示机制。精排阶段引入深度强化学习模型，实时计算用户点击概率（pCTR）和转化概率（pCVR）的双目标优化。混排阶段则加入多样性调控，避免过度重复导致审美疲劳。

2. 实时特征交叉技术
   采用GBDT+DNN的双模型融合架构。GBDT处理高维稀疏特征（如用户历史点击类目），DNN捕捉深层非线性关系（如视频完播率与转化率的关联）。长春地区特有的季节性消费特征（如冰雪旅游旺季）会被加权处理，形成地域性特征向量。

3. 动态创意优化系统
   A/B测试引擎支持素材智能拼接，系统会根据长春用户观看高峰时段（19:00-21:00）自动调整视频前3秒内容。语音识别技术解析方言特征，对含东北口音的创意给予本地流量加成。