我忽然意识到,信息流也许跟我们过去所有的竞价优化都不同,尤其是与搜索竞价有天壤之别。而这其中,一定拥有一个非常深刻的逻辑,我们理解了这个逻辑,可能就将获得打开信息流广告优化大门的钥匙。
这一篇文章,不讲技巧,只讲逻辑。
所以,尽管这么说不算严谨,但信息流广告的竞价相当程度是与“机器”在博弈。
本质上,信息流广告是封闭的rtb体系,而不是按照关键词排名的体系,这就注定了它要顺应机器的算法、满足机器的优化。而不仅仅只是考虑与其他投放者的价格竞争。某种程度上,尽管价格竞争仍然重要,但方式和操作都已经相当不同。
这是信息流
广告投放
优化的核心问题。
事实上,所有rtb类型的优化,把针对机器的优化放在首位,都是正确的思维。
因为,人的标签实在是太粗放太混沌太不精确,而且人的行为飘忽,兴趣多变,而标签却很难真正及时地响应与更新。
因此,效果类的投放必须要用机器学习,尤其是监督学习的方法。
简单讲,就是机器不断尝试各种方法,来“全力”帮助你实现转化。如果机器决定针对某一个人进行展现,但是尝试不成功(比如选择的人不对,或者投放的地方不好),就再换一个人进行展示,直到出现成功的转化,然后机器总结这些成功和不成功的人的选择和投放的方式,从而“摸索”出一个它认为的,最合适的投放策略。
或者,你可以用一个简单的名词来描述这个过程,那就是“试错”。
既然是试错,那就需要给机器时间和机会。“给机器时间和机会”就构成了信息流优化的核心逻辑。
4.投放初期,不要做太细致的人群定向。
5.就算你不打算真正短时间内花很多钱,也在预算设定上多增加,甚至最好放到“不限制投放金额”的程度。钱花的差不多了,再手动关。“治大国若烹小鲜”,对待信息流账户,也很类似。
而另外一些策略,比如投放初期多增加一些价格,或是增加预算到“无限”,以及初期不要太精细的定向等等,本质上都是“给机器机会”的策略思维。
因为机器要试错,不仅仅需要花时间,还要去不停“尝试”。如果投放的限定太精细、给的价格比较低,或者预算给的太有限,都限制了让机器去尝试的倾向。如果机器的尝试不够,就难以达到比较理想的策略区间,从而要么不能给你足够的流量和转化,要么价格就会奇怪的离谱。
一个月只有几千块钱的预算要投好信息流,其实概率是很小的,就是这个原因。
而信息流,前面讲了,优化的目标是让机器能更好地懂你,因此,不是跟别的账户去竞价之类的要围绕ctr做文章,而是要围绕转化做文章。
道理不言自明,因为信息流的机器优化,是监督学习,其“监督”的依据,就是转化。
所以,不要以为你上了一个广告的ctr特别好,这个广告的表现就会好;而另外一个ctr不好,就着急干掉这个广告。
千万别这样,一切都还是要最终看转化。
为了转化,创意本身故意用擦边球(性和钱)的方式诱惑就不一定有作用(尽管对于部分行业仍然有作用,比如对于游戏),这可以极大增加点击率,但是对于最终的转化却未必有正向的影响。
为了转化,信息流的落地页的设计都跟搜索不同了:
搜索竞价,因为是主动有需求的人搜索了关键词才到了你的落地页上,所以落地页的信息量适合大一些,讲的细致一些,重在“引导”。
而信息流,不是人们主动搜索,而是人们在看各种“八卦”的时候无意间发现了你的广告,这才意识到自己可能有需求,或者仅仅是好奇点进去看,落地页就不适合上来玩儿重的,而是重在引发兴趣和需求,然后快速能够引发用户的主动咨询即可。因此,重在“引诱”。“引导”和“引诱”,一字之差,落地页的设计就会显著不同。
从这个意义上看,不优化甚至都比你频繁优化要好。
正确的方法,是创造让机器去尝试的环境,甚至故意“忽悠”它(比如故意提高预算到无限),让它更积极地去试错。唯有如此,你的账户才可能快速达到一个比较理想的状态。
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