信息流服务商在广告投放和内容推荐方面的结合，通常会通过算法和数据分析来实现。信息流服务商会收集用户的行为数据，包括浏览历史、搜索记录、点击偏好等，通过这些数据分析用户的兴趣爱好和需求。然后，服务商会根据用户画像，利用推荐算法匹配用户和广告主之间的需求，将广告按照用户的兴趣和行为特征进行定向投放。这样既提高了广告的曝光率和点击率，也增强了用户的体验。
为了更好地结合广告投放和内容推荐，信息流服务商会利用机器学习和深度学习等技术不断优化推荐算法。通过分析大数据，识别用户的潜在需求和兴趣，将相关性更高的内容和广告推荐给用户，提升用户的点击和转化率。同时，服务商还会根据不同用户群体的特征和行为模式，为其定制个性化的内容推荐和广告展示，提高用户对信息流的粘性和用户留存率。
信息流服务商会根据用户的实时行为和反馈数据进行动态调整和优化，保持广告投放的精准性和效果。通过监控用户的点击和互动数据，服务商可以及时调整广告内容和推荐算法，确保用户看到的内容和广告与其实际需求和偏好相匹配。这种实时反馈和调整机制可以提高广告主的投放效果，同时也保障了用户的体验和满意度。
信息流服务商还会借助人工智能等技术不断提升用户的个性化推荐体验。通过分析用户的文本内容、图片偏好、视频喜好等多维数据，服务商可以更精准地为用户推荐感兴趣的内容和广告，提高用户的点击率和转化率。这种人工智能技术的应用，可以帮助信息流服务商更好地理解用户的需求和行为，提供更加个性化和精准的推荐服务。