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OCPX時(shí)代下的優(yōu)化人員價(jià)值體現(xiàn)是什么?

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OCPX時(shí)代下的優(yōu)化人員價(jià)值體現(xiàn)是什么?

作者:他山之石

OCPX,這里我們姑且按照OCPC來講(或者oCPM)。

OCPC不同于CPC時(shí)代,隨著搜索媒體OCPC的普遍化,優(yōu)化人員的能力方向也隨之改變。聊能力模型構(gòu)建之前,我們先來了解下OCPC的投放模式。

1、OCPC的定義

OCPC是Optimized Cost Per Click的縮寫,即最優(yōu)化了的點(diǎn)擊付費(fèi),可以理解為目標(biāo)轉(zhuǎn)化出價(jià)。OCPC區(qū)別于CPC的是,雖然都是按點(diǎn)擊付費(fèi),但OCPC更智能化,平臺(tái)通過估算廣告的CTR(點(diǎn)擊率)、CVR(點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化率),幫助廣告主合理出價(jià)。通過智能的動(dòng)態(tài)調(diào)整出價(jià),幫助廣告主獲取更精準(zhǔn)的流量,從而提高轉(zhuǎn)化效果和效率。

2、OCPC的投放階段

OCPC的智能出價(jià)分兩個(gè)階段,第一階段是數(shù)據(jù)積累(仍是CPC模式),這一階段機(jī)器學(xué)習(xí)通過積累足夠多的數(shù)據(jù),形成投放模型進(jìn)入第二階段,即智能投放階段。智能投放階段會(huì)以轉(zhuǎn)化成本為優(yōu)先目標(biāo),根據(jù)預(yù)估轉(zhuǎn)化率進(jìn)行智能投放。

3、OCPC的出價(jià)原理

用來反映投放網(wǎng)站盈利的參數(shù)是ecpm,即每千次展現(xiàn)可以獲得的廣告收入。這個(gè)角度是從媒體流量端測算的,當(dāng)媒體判定網(wǎng)站的ecpm值高,媒體會(huì)預(yù)撥更多的流量給到廣告主(即投放網(wǎng)站)。

ecpm=目標(biāo)轉(zhuǎn)化出價(jià)(轉(zhuǎn)化成本)*預(yù)估點(diǎn)擊率(ectr)*預(yù)估轉(zhuǎn)化率(ecvr)*1000 

從此公式可以看出OCPC的出發(fā)點(diǎn),對(duì)于媒體來講,智能OCPC用來優(yōu)化廣告主效果,提升長期收益。對(duì)于廣告主來講,目的是提升轉(zhuǎn)化效果,降低轉(zhuǎn)化成本。

4、OCPC的基礎(chǔ)條件

想要做好OCPC,需要具備幾個(gè)基礎(chǔ)條件:

1)媒體的OCPC推薦算法精準(zhǔn);

2)媒體的流量充足,比如雙十一電商搶量嚴(yán)重時(shí),其他廣告主很難拿到流量。OCPC效果再好,廣告主也獲取不到足夠的轉(zhuǎn)化數(shù)量。

3)廣告主授權(quán)給媒體OCPC中的轉(zhuǎn)化行為監(jiān)測權(quán)利(我們通常稱為轉(zhuǎn)化追蹤),如獲取表單,需要授權(quán)姓名、聯(lián)系方式及提交成功行為,如低價(jià)課購買,需要授權(quán)姓名、聯(lián)系方式、購買點(diǎn)擊數(shù)、加入購物車數(shù)及購買成功訂單數(shù),如APP下載,需要授權(quán)下載、激活、次日留存、注冊、付費(fèi)等。轉(zhuǎn)化追蹤需要廣告主提前部署完成媒體對(duì)后端轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)的監(jiān)測。

所以O(shè)CPC機(jī)器學(xué)習(xí)的第一階段,基礎(chǔ)配置直接影響投放模型的建立,而基礎(chǔ)配置則完全根據(jù)優(yōu)化人員的推廣經(jīng)驗(yàn)建立的,如基礎(chǔ)關(guān)鍵詞、創(chuàng)意、落地頁、轉(zhuǎn)化路徑和轉(zhuǎn)化追蹤。在OCPC智能投放的第二階段,仍會(huì)出現(xiàn)轉(zhuǎn)化數(shù)量和成本波動(dòng)的較大問題,模型的矯正仍需要人工調(diào)整。

5、優(yōu)化人員的基礎(chǔ)能力

1)數(shù)據(jù)分析。第一、二階段積累的數(shù)據(jù)可用于投放效果優(yōu)化,且可拓展不同角度分析,發(fā)現(xiàn)更多可延展、可復(fù)制的投放策略經(jīng)驗(yàn)。

2)預(yù)算分配。優(yōu)化人員需要平衡預(yù)算的渠道分配、賬戶分配、計(jì)劃分配。預(yù)算的不穩(wěn)定會(huì)直接導(dǎo)致OCPC模型是否穩(wěn)定,甚至預(yù)算過少導(dǎo)致無法進(jìn)入第二階段,模型過早下線出現(xiàn)模型偏差的情況。

3)目標(biāo)設(shè)定。投放前需要明確轉(zhuǎn)化目標(biāo)是什么,表單?低價(jià)課購買?APP激活?APP首單購買?

4)轉(zhuǎn)化出價(jià)的設(shè)定。廣告主目標(biāo)無論是線索類、購買類還是APP下載激活類,需要在投放的不同階段、不同渠道、不同賬戶間動(dòng)態(tài)調(diào)整轉(zhuǎn)化出價(jià)。

5)創(chuàng)意和落地頁的優(yōu)化。創(chuàng)意直接影響ctr,完善創(chuàng)意的豐富性(比如文案、圖片、視頻)和吸引力。落地頁直接影響cvr,包含落地頁與創(chuàng)意的相關(guān)性、產(chǎn)品或服務(wù)的價(jià)值體現(xiàn)、明確的即時(shí)行動(dòng)指令。這部分和CPC完全相同。

6、關(guān)于優(yōu)化人員能力模型的構(gòu)建

1)數(shù)據(jù)分析能力模型

CPC時(shí)代講究六維理論和四象限分析,OCPC時(shí)代仍然有4個(gè)主要分析的方向。第一是否詞,即與業(yè)務(wù)不相關(guān)或后續(xù)行為轉(zhuǎn)化較差的關(guān)鍵詞,可將其進(jìn)行否詞,屏蔽掉此類方向關(guān)鍵詞。

第二是有點(diǎn)擊無轉(zhuǎn)化的設(shè)備排查,如將用戶的IMEI/IDFA信息直接屏蔽掉持續(xù)多天的無效點(diǎn)擊設(shè)備ID,直接做人群包的排除。

第三是監(jiān)控異常流量,OCPC模式下可能會(huì)出現(xiàn)第三方刷量行為,通常會(huì)出現(xiàn)在較小的媒體,但仍需要監(jiān)控識(shí)別。

第四是監(jiān)控應(yīng)用商店劫持情況,尤其在信息流投放下載安裝包時(shí),當(dāng)用戶看到廣告下載安裝包時(shí),手機(jī)會(huì)提醒用戶優(yōu)先選擇手機(jī)廠商自帶應(yīng)用商店下載,這時(shí)信息流廣告是否應(yīng)該歸為無效廣告,則需要判斷是否調(diào)整歸因渠道或歸因方式。

2)多轉(zhuǎn)化目標(biāo)模型

我們可以把轉(zhuǎn)化目標(biāo)設(shè)置為淺層轉(zhuǎn)化目標(biāo)和深層轉(zhuǎn)化目標(biāo),或者將多個(gè)轉(zhuǎn)化目標(biāo)并行(如對(duì)話/表單組合,表單/注冊組合等)。基本我們遇到的投放難點(diǎn)有3類,量級(jí)、成本和投放的靈活性。參考金融行業(yè)的投資理念,多類投資組合分散風(fēng)險(xiǎn),獲得利益的最大化。不過這種多轉(zhuǎn)化目標(biāo)的組合則需要優(yōu)化人員對(duì)賬戶的極強(qiáng)把控力了。 

3)雙定向模型

廣告主在不同的發(fā)展階段,對(duì)獲客的量級(jí)和成本有不同的要求,所以用戶的定向策略也會(huì)隨之變化。一種是由寬變窄,一種是由窄變寬,在不同時(shí)期的要求,定向策略的靈活切換,也是需要優(yōu)化人員的靈活處理。 

4)內(nèi)容優(yōu)化模型

搜索在于關(guān)鍵詞,信息流核心在于素材,那除去這兩類,我們能夠做的最多的就是創(chuàng)意和落地頁了。在創(chuàng)意和落地頁方面,需要始終堅(jiān)持A/Btest方案,沒有最好只有更好的理念。讓我們再回到出價(jià)原理ecpm=目標(biāo)轉(zhuǎn)化出價(jià)(轉(zhuǎn)化成本)*預(yù)估點(diǎn)擊率(ectr)*預(yù)估轉(zhuǎn)化率(ecvr)*1000公式里,轉(zhuǎn)化成本、預(yù)付點(diǎn)擊率、預(yù)估轉(zhuǎn)化率均是可以調(diào)整優(yōu)化的。

創(chuàng)意中的文案是否能夠飄紅、擊中用戶的痛點(diǎn),圖片的多樣如單圖、組圖、大圖的切割組圖化,視頻的多樣性和場景化(如教育行業(yè)常用的口播類、場景對(duì)話類、學(xué)習(xí)場景類等)。

落地頁中的色調(diào)、痛點(diǎn)和利益點(diǎn)的滿足、內(nèi)容結(jié)構(gòu)的不同(場景、產(chǎn)品/服務(wù)的突出、人物等)、文案的強(qiáng)調(diào)(能否滿足用戶的心理需求,能否切到用戶的特點(diǎn)-好奇、心理滿足、湊熱鬧、有利可圖、官方背書等)。

其實(shí)OCPC不是賬戶跑進(jìn)OCPC智能投放的第二階段就萬事大吉了,預(yù)算、定向、轉(zhuǎn)化模型都是OCPC智能投放能否成立的前提,并且在數(shù)據(jù)分析的這個(gè)大基礎(chǔ)前提下,對(duì)智能投放的拓展補(bǔ)充和修正是需要人工優(yōu)化的重中之重。

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