信息流廣告相信大家都不陌生,,互聯(lián)網(wǎng)廣告圈隨便喊個朋友都能輕松說出目前的TOP信息流投放平臺日活數(shù),、廣告展現(xiàn)形式及投放策略,但我們真的會優(yōu)化信息流廣告嗎?不同的數(shù)據(jù)變化下我們真的清楚是什么原因?qū)е碌膯? 近期就遇到一件苦惱的事情想和大家分享。在日常投放的過程中,,我們都會遇到投放數(shù)據(jù)不理想的情況,,這個時候就會發(fā)現(xiàn)很多人會習慣性的將“兇手”鎖定為CPC和CTR,一言不合就調(diào)價,,調(diào)價無效就換素材,,然后不斷建計劃進行反復測試。當然這個方法在有些時候是有效的,,但這個方法就一定是對的嗎?可以適用于所有的數(shù)據(jù)情況嗎?先別激動,,讓我們找個安靜的環(huán)境,冷靜下來,,一起從頭梳理一遍這個邏輯體系,,相信看完后我們的思路會更清晰明了。 首先,,假設廣告組的最終考核KPI為當日新支付用戶量及成本,,競價方式為CPC,投放中我們可以拿到的數(shù)據(jù)有當日展現(xiàn)量,、點擊量,、激活量和新支付用戶量4個指標,現(xiàn)在我們開始逐一分析,。 展現(xiàn)量 展現(xiàn)量很好理解,,就是廣告的曝光次數(shù),在數(shù)據(jù)分析中的作用為分母,,一切數(shù)據(jù)變化的基礎,,保持曝光量的穩(wěn)定是整個投放的前提。與其他類型廣告不同的是信息流廣告的展現(xiàn)量受廣告計劃預算影響很大,,媒體會根據(jù)預算的數(shù)值去預先分配流量,。 比如計劃A的日預算1千,計劃B10萬,,那媒體會預判計劃B流量需求更大,,會將更多的流量分配給計劃B讓其有足夠的空間展現(xiàn)廣告。另外一個重要的影響因素為媒體對不同行業(yè)的流量分配變化,,不久前的618大促,非電商行業(yè)的同學應該深有體會,,簡直親身體驗了一把有錢花不出去的煩惱呀,,這是因為媒體在電商大促期會將更多的流量分配給電商行業(yè)導致的。 展現(xiàn)量部分引出一個概念,,叫做CPM(千次展現(xiàn)成本),,目前主流媒體的信息流廣告均以CPM來衡量一條廣告的競爭力。CPM越高,廣告競爭力越高,,反之越低,。具體影響CPM的因素會在點擊量部分詳細說明。 點擊量 點擊量這塊引出兩個概念,,CTR(點擊量/展現(xiàn)量)和CPC(消費/點擊量),,日常數(shù)據(jù)分析中用到頻率最高,在該部分廣告主都希望以最低的CPC獲得最高的CTR,。首先看CTR,,信息流廣告的CTR為系統(tǒng)預估機制,就是一個廣告投放前媒體就會對其CTR進行提前預估,,評判的標準媒體說的都比較官方了,,通過我們之前的優(yōu)化經(jīng)驗看,主要有廣告創(chuàng)意吸引力,、創(chuàng)意內(nèi)容與產(chǎn)品相關度以及圖片素材清晰度3個因素,。創(chuàng)意中的文案及圖片不要太官方,畢竟投放的是新聞資訊平臺,,偏資訊風格才不會讓用戶反感,。 但也要注意相關性,即使文案內(nèi)容很新穎但是和所投產(chǎn)品相關度很低也會影響CTR預估,。圖片清晰度就是在媒體要求的大小下盡量將清晰度做到最高,,有利于用戶體驗,。除此之外,,廣告受眾的精準度也是影響CTR的一個重要因素,,雖然對CTR預估影響很小,,但是在后期投放中影響非常大,。比如投放的產(chǎn)品為女性化妝品,,我們在受眾設置時性別為不限,,那就會因為男性用戶對其不敢興趣而導致整體CTR偏低,,這時就需要對受眾進行設置來過濾不相關人群,,減少無效損失的同時提升整體CTR,。 CPC的主要影響因素有行業(yè)競爭程度、出價以及CTR,。當競爭對手增多時,,大家為了搶占更多的流量勢必會提升廣告出價,此時競爭對手的競爭以及自身出價的提升都會導致CPC的明顯上漲,。另外一個因素為CTR,,這時需要引用上邊所提到的CPM概念,CPM=CTR*CPC*1000,,媒體會根據(jù)CPM來綜合評判一條廣告的競爭力,,也會為了保證廣告的競爭力來自動平衡CPM值。所以當CTR出現(xiàn)明顯下降時,CPC會相應上漲來保證CPM;同理如果CTR有明顯提升的話,,那對應CPC也會下降,。 綜上可以看到在點擊量的部分中廣告物料是一個非常重要的因素,好的物料可很大程度提升一個廣告的CTR,,從而有效降低CPC,。 激活量 這里我們的激活定義為用戶下載APP后在有網(wǎng)的狀態(tài)下打開APP,激活量即為激活APP的用戶數(shù)量,。激活的部分我們引出兩個概念,,激活成本(消費/激活量)和激活率(激活量/點擊量)。激活成本大家不陌生,,幾乎所有的APP產(chǎn)品做營銷推廣都要考核,,激活成本當然是越低越好,經(jīng)常會聽到客戶說“只要激活成本低于xx元預算就無上限”的話,,真心的喜憂參半呢,。 那激活成本怎么分析才是最透徹的呢?我們給出一個新的思路,算法為激活成本=消費/激活數(shù)=消費/(點擊量*激活率)=CPC/激活率,,算到這步這個數(shù)據(jù)才是最透徹的,,從這個公式中我們可以很清楚的分析出,激活成本受兩個因素影響,,CPC和激活率,,當CPC越低激活率越高時,激活成本才會越低,。CPC的影響因素點擊量部分已經(jīng)分析,,我們重點分析下激活率的影響因素。 通過對日常優(yōu)化的總結我們發(fā)現(xiàn),,影響激活率的因素主要有創(chuàng)意與承接內(nèi)容匹配度,、落地頁設計、網(wǎng)絡環(huán)境,、運營商,、平臺設置5個因素。首先是創(chuàng)意與承接內(nèi)容匹配度,,承接內(nèi)容分為點擊廣告后直接下載和進入落地頁兩種,,但邏輯是一樣的,當用戶點擊廣告后發(fā)現(xiàn)呈現(xiàn)給他的東西和創(chuàng)意中的不一致,,用戶就很大概率會流失,,比如我們的創(chuàng)意文案為“夏季吃什么水果不容易曬黑”,但點擊廣告后落地頁顯示為一個綜合電商平臺,,首屏均為3C產(chǎn)品,和用戶希望看到的不是一個內(nèi)容,那用戶就很容易流失,。所以我們在上廣告創(chuàng)意時也要注意這點,,不能陷入高CTR的陷阱,需要全面考慮,。 第二個是落地頁設計,,隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的成熟,現(xiàn)在廣告主的落地頁已經(jīng)基本沒有首屏找不到下載按鈕的情況了,,不過對于按鈕配色,、位置設計以及文案體現(xiàn)還需要不斷摸索,好的落地頁能非常有效的提升整體激活率,。 第三個是網(wǎng)絡環(huán)境,,移動不同于PC,用戶對于手機流量是很敏感的,,特別是投放APP下載的廣告,,投放時一定要設置wifi環(huán)境,不然真心會白白浪費很多點擊,,特別是體量較大的游戲產(chǎn)品,。 第四個為運營商,這個是針對個別產(chǎn)品及活動的設置,,比如有些廣告主的產(chǎn)品只適用于聯(lián)通用戶,,那計劃就需要在設置中過濾掉其他運營商,否則激活率肯定會低,。 第五個為平臺設置,,這個很好理解但比較容易出錯,比如產(chǎn)品主要面向群里為安卓,,但計劃中的平臺設置選擇了不限,,也就是安卓和IOS都能看到廣告,這樣也會很大程度上影響最終的激活率數(shù)據(jù),。清楚了激活率的數(shù)據(jù)變化邏輯,,激活成本的分析邏輯也就非常清晰明了了,激活量的相關內(nèi)容已全部GET,。 新支付用戶量 新支付用戶量就是當天激活APP后成功完成支付的用戶數(shù)量,。該部分的邏輯與激活量部分一致,我們也引出兩個概念,,支付成本(消費/新支付用戶量)和支付率(新支付用戶量/激活量),。同樣推算支付成本的計算公式后,支付成本=激活成本/支付率,,也就是說,,激活成本越低,,支付率越高時,支付成本越低,。激活率上個部分已全面分析,,本部分我們重點分析下支付率的影響因素。 做為一名乙方工作人員,,支付率的部分容我小小的吐槽一下,,當一個產(chǎn)品的支付率出現(xiàn)明顯下降時,80%的原因是出在產(chǎn)品本身,,廣告主的同學們千萬不要一言不合就否定前邊所有的投放和努力,,然后把計劃停掉。這個時候如果前邊我們分析的數(shù)據(jù)都OK的話,,那我們需要做的就是認真的去體驗一下產(chǎn)品自身的流程,,這里我主要分析四種之前遇到過的情況。 第一種是產(chǎn)品支付流程出現(xiàn)問題,,比如收不到驗證碼,、無法點擊支付按鈕等問題,這個問題不常見但非常重要,,需要第一時間去排查,。 第二種情況是創(chuàng)意中推廣的單品或品類,在APP中已售罄或者很難找到,,用戶是奔著創(chuàng)意中產(chǎn)品下載的APP,,但找不到對應的產(chǎn)品肯定會失望而歸。 第三種情況是APP中有對應產(chǎn)品,,但價格在同行業(yè)中偏高,,競爭力不夠,用戶通過對比后選擇離開,。第四種情況是創(chuàng)意中體現(xiàn)的優(yōu)惠信息,,比如新用戶注冊送88,全場滿100減20等信息在APP中無明顯體現(xiàn),,使用過程中也無相應提示,,這種情況用戶也會體驗一半就放棄。支付率變化分析清楚后,,支付成本的變化也就非常好分析,,這里就不再啰嗦。 都說負責信息流廣告投放的孩子身體素質(zhì)肯定不錯,,因為這真心是個體力活,。用戶上班時間得上班,爭分奪秒上計劃催審,,解決各種奇葩個例;用戶休息時間更得上班,,流量高峰期必須不能錯過啊,。所以這么辛苦的情況下我們更要有個清晰的思路,不能盲目,,每次優(yōu)化都要找到核心問題點,,才能事半功倍。 |
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