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如何做好信息流廣告日常投放及數據分析?

來源:豐采網??作者:豐采網 ??2020-08-19 閱讀:1490

著移動互聯網爆發式增長。信息流廣告得益于RTB技術,通過用戶標簽實現精準投放,并與內容混排在一起,對用戶體驗相對較好。逐漸成為廣告

主數字媒體投放的主要模式之一。


想要作為一名優秀的信息流廣告優化師,行業研究、賣點提煉、創意策劃、預算評估、用戶分析、數據分析與銷售口徑對接等,每一部分的能力都不

可或缺。


信息流廣告日常運營最主要工作:


1.前一日投放數據排查


在工作最開始,應該查看的主要有昨天花了多少錢,帶來了什么樣的效果,展現、點擊,以及成本。同時將數據錄入報表,以便于日常數據分析。

其次是了解成本以及KPI的達成進度


2.分日期投放數據排查


信息流產品的本質是推薦內容,廣告的分發都取決于內在的推薦系統。對于一家商業公司而言,在絕大多數情況下,推薦系統的目標都是為了完成

某個商業目的。


以頭條為例,用戶觀看頭條系的內容,不論是文本,還是抖音、西瓜、火山等短視頻都是UGC,或時事熱點免費內容。


頭條無法通過會員費或者訂閱費賺錢,其最主要的商業模式是內容中的廣告“總”收入。以商業目標來制定推薦系統優化目標的原則,顯然頭條采用

產品“使用時長、頻次”作為優化目標的更為合理。


推薦系統的目標優化除平臺單次廣告收益外,還需要引入用戶體驗與廣告主效果作為了平衡三方利益的平衡最優化。


所以數據波動不僅僅是消耗與成本的波動,還會參考到其他各項數據指標進行流量的分配。帳戶在不進行人工干預下,展現及效果等數據是及其不

穩定的。


查看分日期投放數據就是為了判斷異常現象,便于及時針對峰值低谷作出相應調整。


3.分帳戶投放情況排查


確定了數據異常現象時間節點后,需要對數據進行細分緯度分析。如果是多帳戶投放,最先應該排查分帳戶投放情況。


4.分位置投放數據排查


在帳戶1中抽取分資源位COST PER LEAD數據進行排查,其中西瓜、頭條成本數據波動幅度較大,同時出現極值。


繼續向下細分,則是不同端口IOS、Android,以及不同端口下各尺寸素材的COST PER LEAD數據趨勢對比,進而找到影響整體COST PER LEAD

數據指標的根源。


該案例導致整體COST PER LEAD數據波動原因是7.22日帳戶1/2同時上新了一條活動創意。通過與帳戶2轉化量、以及展現消耗趨勢數據的對比,

可判斷創意未出現衰減。


唯一的操作則是因帳戶1中該創意跑量效果一直不錯,且轉化量穩定增長。在9.15日,執行帳戶操作的優化師同事將該創意所在計劃預算額調整至原

有的3倍預算。


通過對比投放以來的其他各項數據,發現帳戶1中該創意興趣細分趨勢在不同興趣分類展現與過去比例出現較大差異。說明開大預算后,系統對該

創意進行更多其他類別興趣的人群探索。


新增消費的興趣分類轉化率較低,導致預算消耗過快,成本暴漲。9.21-9.22則受該消耗過快影響,充值未及時帳戶暫停。


在重新充值后,帳戶1中該計劃成本仍居高不下,最終只能關閉重建,成本才得以恢復。另外從分資源位歷史趨勢數據上看,抖音COST PER LEAD

要遠低于西瓜、頭條。


出現這種數據表現,到底是因為西瓜、頭條投放額度較低導致數據隨機性較大,還是其他人為操作因素?需要具體問題具體分析,做為下一步帳戶提

升的優化點進行規劃。


5.分素材測試數據回顧


若廣告投放規模龐大,通常帳戶中會有多個創意。除通過分日數據監測來定位影響核心指標的問題外,還需要定期對素材測試數據進行回顧。


素材是創意下的子元素,所以對數據波動的影響,往往會因為投放的數量大而將素材效果隱藏起來。為了保證賬戶效果的平穩,素材測試在投放中至

關重要。


素材測試一般涵蓋:落地頁、文案、視頻圖片等。


針對創意素材測試可以按照產品賣點、用戶心理、使用價值、以及需求場景出發,提煉文案、視頻腳本的素材內容。


落地頁測試思路,可利用橙子建站相關工具,分析用戶行為及用戶心理,指導改善落地頁影響關鍵指標的數值。


另外需通過像橙子建站中的工具對用戶行為進行觀察,發現用戶點擊不同素材偏好。并分析用戶心理,如不同素材排版的先后順序,素材不同尺寸、

版本點擊量占比,進而從角度出發逐漸優化落地頁。


在常規投放中穿插優質素材測試跑量的展示雖有助于整體回報效果。但也需要對空耗、超成本計劃及時進行關停,即便這些計劃消耗占比較小,

也會導致賬戶整體成本偏高。


6.定向數據測試做積累


定向測試這部分相關工作,往往適用于存量用戶較大的廣告主,一般在具有自身的數據管理平臺的情況下發揮空間較大。


通過數據管理平臺收集自身用戶各種數據,結合算法的能力給用戶打上不同的興趣標簽,基于用戶興趣實現個性化的推薦、搜索、內容導購等服務。


因其數據大多來源于第一方,所以可以很好的直擊用戶真實訴求。基于標簽來組合人群,生成各類人群包做廣告精準投放,已完成各種運營層面的數

據指標。


其他媒體新產品,新功能測試,如托管實驗室,穿山甲資源位等新產品的測試及總結。同時每周五需要對近4周各個維度數據總結,進而了解整體廣

告投放的進度、狀況、方法以及KPI完成情況。


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