摘要: 那么,面对不同的数据结果,我们要如何调整才能获得比较好的效果,我们那个是不是了解什么原因导致数据变化呢?刷下载量好评
信息流广告投放大家都了解,也都大概能说出信息流投放平台日活数、广告展现形式以及投放策略。但是能否真的优化好信息流广告,自己可能也不能保证。数据分析是掌握信息流广告效果的方式之一,那么,面对不同的数据结果,我们要如何调整才能获得比较好的效果,我们那个是不是了解什么原因导致数据变化呢?
下面分享一个做广告信息流的案例给大家,希望大家能够从中看到有利于自己的店铺发展的地方。
本人在乙方公司,负责各类广告主各类媒体的信息流广告运营工作,近期就遇到一件苦恼的事情想和大家分享。在日常投放的过程中,我们都会遇到投放数据不理想的情况,这个时候就会发现很多人会习惯性的将“凶手”锁定为CPC和CTR,一言不合就调价,调价无效就换素材,然后不断建计划进行反复测试。当然这个方法在有些时候是有效的,但这个方法就一定是对的吗?可以适用于所有的数据情况吗?先别激动,让我们找个安静的环境,冷静下来,一起从头梳理一遍这个逻辑体系,相信看完后我们的思路会更清晰明了。
首先,假设广告组S的最终考核KPI为当日新支付用户量及成本,竞价方式为CPC,投放中我们可以拿到的数据有当日展现量、点击量、激活量和新支付用户量4个指标,现在我们开始逐一分析。
展现量很好理解,就是广告的曝光次数,在数据分析中的作用为分母,一切数据变化的基础,保持曝光量的稳定是整个投放的前提。与其他类型广告不同的是信息流广告的展现量受广告计划预算影响很大,媒体会根据预算的数值去预先分配流量。比如计划A的日预算1千,计划B10万,那媒体会预判计划B流量需求更大,会将更多的流量分配给计划B让其有足够的空间展现广告。另外一个重要的影响因素为媒体对不同行业的流量分配变化,不久前的618大促,非电商行业的同学应该深有体会,简直亲身体验了一把有钱花不出去的烦恼呀,这是因为媒体在电商大促期会将更多的流量分配给电商行业导致的。 刷talkingdata
展现量部分引出一个概念,叫做CPM(千次展现成本),目前主流媒体的信息流广告均以CPM来衡量一条广告的竞争力。CPM越高,广告竞争力越高,反之越低。具体影响CPM的因素会在点击量部分详细说明。
点击量这块引出两个概念,CTR(点击量/展现量)和CPC(消费/点击量),日常数据分析中用到频率最高,在该部分广告主都希望以最低的CPC获得最高的CTR。首先看CTR,信息流广告的CTR为系统预估机制,就是一个广告投放前媒体就会对其CTR进行提前预估,评判的标准媒体说的都比较官方了,通过我们之前的优化经验看,主要有广告创意吸引力、创意内容与产品相关度以及图片素材清晰度3个因素。创意中的文案及图片不要太官方,毕竟投放的是新闻资讯平台,偏资讯风格才不会让用户反感。但也要注意相关性,即使文案内容很新颖但是和所投产品相关度很低也会影响CTR预估。图片清晰度就是在媒体要求的大小下尽量将清晰度做到最高,有利于用户体验。除此之外,广告受众的精准度也是影响CTR的一个重要因素,虽然对CTR预估影响很小,但是在后期投放中影响非常大。比如投放的产品为女性化妆品,我们在受众设置时性别为不限,那就会因为男性用户对其不敢兴趣而导致整体CTR偏低,这时就需要对受众进行设置来过滤不相关人群,减少无效损失的同时提升整体CTR。
CPC的主要影响因素有行业竞争程度、出价以及CTR。当竞争对手增多时,大家为了抢占更多的流量势必会提升广告出价,此时竞争对手的竞争以及自身出价的提升都会导致CPC的明显上涨。另外一个因素为CTR,这时需要引用上边所提到的CPM概念,CPM=CTR*CPC*1000,媒体会根据CPM来综合评判一条广告的竞争力,也会为了保证广告的竞争力来自动平衡CPM值。所以当CTR出现明显下降时,CPC会相应上涨来保证CPM;同理如果CTR有明显提升的话,那对应CPC也会下降。
综上可以看到在点击量的部分中广告物料是一个非常重要的因素,好的物料可很大程度提升一个广告的CTR,从而有效降低CPC。app推广考核
这里我们的激活定义为用户下载APP后在有网的状态下打开APP,激活量即为激活APP的用户数量。激活的部分我们引出两个概念,激活成本(消费/激活量)和激活率(激活量/点击量)。激活成本大家不陌生,几乎所有的APP产品做营销推广都要考核,激活成本当然是越低越好,经常会听到客户说“只要激活成本低于xx元预算就无上限”的话,真心的喜忧参半呢。那激活成本怎么分析才是最透彻的呢?我们给出一个新的思路,算法为激活成本=消费/激活数=消费/(点击量*激活率)=CPC/激活率,算到这步这个数据才是最透彻的,从这个公式中我们可以很清楚的分析出,激活成本受两个因素影响,CPC和激活率,当CPC越低激活率越高时,激活成本才会越低。CPC的影响因素点击量部分已经分析,我们重点分析下激活率的影响因素。
通过对日常优化的总结我们发现,影响激活率的因素主要有创意与承接内容匹配度、落地页设计、网络环境、运营商、平台设置5个因素。首先是创意与承接内容匹配度,承接内容分为点击广告后直接下载和进入落地页两种,但逻辑是一样的,当用户点击广告后发现呈现给他的东西和创意中的不一致,用户就很大概率会流失,比如我们的创意文案为“夏季吃什么水果不容易晒黑”,但点击广告后落地页显示为一个综合电商平台,首屏均为3C产品,和用户希望看到的不是一个内容,那用户就很容易流失。所以我们在上广告创意时也要注意这点,不能陷入高CTR的陷阱,需要全面考虑。第二个是落地页设计,随着移动互联网的成熟,现在广告主的落地页已经基本没有首屏找不到下载按钮的情况了,不过对于按钮配色、位置设计以及文案体现还需要不断摸索,好的落地页能非常有效的提升整体激活率。第三个是网络环境,移动不同于PC,用户对于手机流量是很敏感的,特别是投放APP下载的广告,投放时一定要设置wifi环境,不然真心会白白浪费很多点击,特别是体量较大的游戏产品。第四个为运营商,这个是针对个别产品及活动的设置,比如有些广告主的产品只适用于联通用户,那计划就需要在设置中过滤掉其他运营商,否则激活率肯定会低。第五个为平台设置,这个很好理解但比较容易出错,比如产品主要面向群里为安卓,但计划中的平台设置选择了不限,也就是安卓和IOS都能看到广告,这样也会很大程度上影响最终的激活率数据。
清楚了激活率的数据变化逻辑,激活成本的分析逻辑也就非常清晰明了了,激活量的相关内容已全部GET。app运营方案
新支付用户量就是当天激活APP后成功完成支付的用户数量。该部分的逻辑与激活量部分一致,我们也引出两个概念,支付成本(消费/新支付用户量)和支付率(新支付用户量/激活量)。同样推算支付成本的计算公式后,支付成本=激活成本/支付率,也就是说,激活成本越低,支付率越高时,支付成本越低。激活率上个部分已全面分析,本部分我们重点分析下支付率的影响因素。
做为一名乙方工作人员,支付率的部分容我小小的吐槽一下,当一个产品的支付率出现明显下降时,80%的原因是出在产品本身,广告主的同学们千万不要一言不合就否定前边所有的投放和努力,然后把计划停掉。这个时候如果前边我们分析的数据都OK的话,那我们需要做的就是认真的去体验一下产品自身的流程,这里我主要分析四种之前遇到过的情况。
第一种是产品支付流程出现问题,比如收不到验证码、无法点击支付按钮等问题,这个问题不常见但非常重要,需要第一时间去排查。第二种情况是创意中推广的单品或品类,在APP中已售罄或者很难找到,用户是奔着创意中产品下载的APP,但找不到对应的产品肯定会失望而归。第三种情况是APP中有对应产品,但价格在同行业中偏高,竞争力不够,用户通过对比后选择离开。第四种情况是创意中体现的优惠信息,比如新用户注册送88,全场满100减20等信息在APP中无明显体现,使用过程中也无相应提示,这种情况用户也会体验一半就放弃。支付率变化分析清楚后,支付成本的变化也就非常好分析,这里就不再啰嗦。app推广兼职
都说负责信息流广告投放的孩子身体素质肯定不错,因为这真心是个体力活。用户上班时间得上班,争分夺秒上计划催审,解决各种奇葩个例;用户休息时间更得上班,流量高峰期必须不能错过啊。所以这么辛苦的情况下我们更要有个清晰的思路,不能盲目,每次优化都要找到核心问题点,才能事半功倍。
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