如何找到爆款素材的規(guī)律

如何找到爆款素材規(guī)律，可以總結(jié)為拆解跑量素材找出規(guī)律、選準(zhǔn)對(duì)的流量池、組合測(cè)試三步法則。

第一步：解構(gòu)跑量素材，找出素材規(guī)律

首先，我們會(huì)對(duì)整個(gè)視頻素材進(jìn)行拆解，拆解的思路就是按照 5W2T 的方法，把視頻拆解為前后各5s，以及當(dāng)中的故事概要（5W）。

T1，視頻的前5秒的內(nèi)容，常見(jiàn)的例子，如背景圖、BGM，熱門段子等等；

5W，首先是 when，大概包括3個(gè)部分，產(chǎn)品切入時(shí)間，下載切入時(shí)間、視頻時(shí)長(zhǎng)。這個(gè)是基于過(guò)往歷史投放素材的拆解，得到以時(shí)間軸為在線的中位數(shù)的數(shù)據(jù)（產(chǎn)品切入時(shí)間：2秒；下載切入時(shí)間：35秒；視頻時(shí)長(zhǎng)：40-60秒）。

第二個(gè)W，是where，即整個(gè)視頻素材當(dāng)中出現(xiàn)的場(chǎng)景，包括哪些元素；第三個(gè)W，就是視頻中的人物關(guān)系；第四個(gè)W，what，就是用戶可能使用的場(chǎng)景；第五個(gè)W，why，就是當(dāng)用戶不知道有這么一個(gè)產(chǎn)品能滿足自己的需求，

該怎么向他們介紹產(chǎn)品。

最后一個(gè)T，T2，是視頻的后5s，該怎么引導(dǎo)用戶，包括一些箭頭的指引，以及結(jié)尾搜索框這些小的交互及設(shè)計(jì)元素等。

到這里，我們就對(duì)整個(gè)視頻的框架結(jié)構(gòu)完整結(jié)構(gòu)了。T1，決定了整個(gè)視頻的CTR，中間的 5W 和 T2 決定了視頻的CVR。

接下來(lái)，我會(huì)給大家介紹一個(gè)案例，來(lái)給大家具體展示下 5W2T 的方法怎么用，以及給大家?guī)?lái)具體的示例。

先來(lái)簡(jiǎn)單介紹下，這個(gè)案例當(dāng)時(shí)的背景。這是一款書法類的產(chǎn)品，也是基于我們剛剛5W2T的方法來(lái)拆解其投放歷史中的優(yōu)秀素材，得出這些優(yōu)秀素材共有的優(yōu)質(zhì)元素。基于當(dāng)時(shí)CTR偏離較大的數(shù)據(jù)結(jié)果，我對(duì)視頻片頭前5秒進(jìn)行

優(yōu)化，把前5s換成了紅包素材。紅包這類型素材，大家都比較熟悉，能天然地引出這個(gè)產(chǎn)品的相關(guān)功能，CTR有大幅提升。

另外，針對(duì)這個(gè)拆解素材的模型除了可以找到好的素材的共性，還可以找到不好素材包括了哪些元素。對(duì)于優(yōu)質(zhì)素材的模板，你可以隨意改動(dòng)其中的模板，可以獲得更多的素材。

比如說(shuō)，像who，還是舉剛剛那個(gè)案例，書法這款產(chǎn)品，改變其中的人物關(guān)系，調(diào)整為用了“伴娘伴郎接親”這種人物關(guān)系，引入到這一款產(chǎn)品。

第二步：選準(zhǔn)對(duì)的流量池

在廣告投放中，不是人群對(duì)了，或者素材對(duì)了就好了，而是人群跟素材匹配了，才能得到比較好的投放效果。

先簡(jiǎn)單介紹下流量池篩選的規(guī)則。以頭條為例，定向中權(quán)重最高的是創(chuàng)意分類標(biāo)簽和創(chuàng)意關(guān)鍵詞，原因是創(chuàng)意分類代表了用戶的廣告瀏覽行為打標(biāo)。

舉個(gè)例子，有些人在抖音刷鞋子廣告的時(shí)候，對(duì)鞋子這一類型廣告產(chǎn)生了一些互動(dòng)行為，或者停留時(shí)間比較長(zhǎng)，那抖音會(huì)不斷給他推鞋子相關(guān)的廣告。比如說(shuō)有個(gè)人，更喜歡衣服，跟衣服類的廣告產(chǎn)生互動(dòng)行為，抖音就會(huì)不斷給

他推衣服的廣告。這個(gè)標(biāo)簽，在頭條的AD后臺(tái)，有個(gè)篩選項(xiàng)，就是創(chuàng)意標(biāo)簽。

這里也給大家講解一個(gè)案例，便于大家更好地理解。先來(lái)講下這個(gè)背景，我統(tǒng)計(jì)了當(dāng)時(shí)一款小說(shuō)產(chǎn)品的所有在投的100多個(gè)賬戶的創(chuàng)意分類和創(chuàng)意關(guān)鍵詞的設(shè)置，以次留維度對(duì)賬戶進(jìn)行評(píng)級(jí)，S級(jí)別賬戶次留最高，D級(jí)賬戶次留

最差。對(duì)比兩個(gè)類別的賬戶，觀察他們的創(chuàng)意標(biāo)簽的差異點(diǎn)。

先來(lái)看第一個(gè)素材，某一個(gè)本-A書的兩個(gè)不同級(jí)別的創(chuàng)意標(biāo)簽。A書S級(jí)的創(chuàng)意關(guān)鍵詞選取比較講究，選取跟這本書相關(guān)性很大的關(guān)鍵詞，比如我這本書是盜墓筆記的話，那么我在選取的創(chuàng)意，可能會(huì)選取靈異類，鬼神類，修仙

之類的關(guān)鍵詞，跟書有很強(qiáng)相關(guān)性的關(guān)鍵詞，而D級(jí)則投得是跟小說(shuō)相關(guān)，但是相對(duì)比較泛的詞。

我們?cè)賮?lái)看看D書，同樣也是這款小說(shuō)軟件的另外一本書，反向來(lái)看D級(jí)跟S級(jí)創(chuàng)意標(biāo)簽的差異點(diǎn)。跟我們剛剛得到的一樣的規(guī)律, S 級(jí)賬戶會(huì)根據(jù)你投的產(chǎn)品、SKU，選取跟你投的內(nèi)容有非常強(qiáng)相關(guān)性的關(guān)鍵詞。像D級(jí)賬戶的

關(guān)鍵詞，都是一些相關(guān)性不關(guān)，比較天馬行空的詞。

通過(guò)對(duì)比S和D級(jí)賬戶的創(chuàng)意標(biāo)簽和關(guān)鍵詞得出以下規(guī)律：

1、創(chuàng)意標(biāo)簽應(yīng)該選取與自己產(chǎn)品行業(yè)貼近的標(biāo)簽

2、關(guān)鍵詞應(yīng)選取投放素材內(nèi)容相關(guān)的關(guān)鍵詞屬性

3、關(guān)鍵詞能選20個(gè)，一般選擇產(chǎn)品詞5個(gè)，行業(yè)詞5個(gè)，人群詞10個(gè)

這里的產(chǎn)品詞指的是，投放的這款產(chǎn)品相關(guān)的詞，比如喜馬拉雅，你可以投蜻蜓FM；行業(yè)詞就是跟行業(yè)相關(guān)的詞，人群詞的權(quán)重最高，因?yàn)橥斗诺乃夭膬?nèi)容跟人群詞相關(guān)性是最強(qiáng)的。

第三步：組合測(cè)試

以下結(jié)合案例的形式講解，便于大家更好地理解。這個(gè)商品是電商類的App，前期已經(jīng)通過(guò)復(fù)盤歷史素材找到優(yōu)秀素材的規(guī)律，制作了新的素材，把對(duì)的素材投給對(duì)的人，接下來(lái)需要做定向測(cè)試。

我們分別設(shè)置對(duì)照組跟實(shí)驗(yàn)組，對(duì)照組是通投+優(yōu)秀素材（衛(wèi)衣），實(shí)驗(yàn)組是定向?yàn)閯?chuàng)意創(chuàng)意分類（服裝-男裝）+創(chuàng)意關(guān)鍵詞（衛(wèi)衣相關(guān)和對(duì)應(yīng)人群相關(guān)）及同樣的優(yōu)秀素材（衛(wèi)衣）。

測(cè)試之后，我們發(fā)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)組的購(gòu)物轉(zhuǎn)化率明顯高于對(duì)照組，說(shuō)明實(shí)驗(yàn)組的人群質(zhì)量較高，更加精準(zhǔn)。這也是驗(yàn)證了剛剛說(shuō)的，好素材投對(duì)人，才能挖掘到質(zhì)量更高的用戶。

如何篩選最精準(zhǔn)的定向人群

這里會(huì)給大家介紹一個(gè)方法，  通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘來(lái)篩選最佳人群定向。先介紹一個(gè)公式-貝葉斯，這個(gè)公式運(yùn)用到廣告投放中，能幫我們解決最想要的定向人群組合這個(gè)問(wèn)題。以下結(jié)合案例給大家講講這個(gè)公式在廣告投放的應(yīng)用。

比如我在投放廣告時(shí)，定向是男，上海，31-40歲，通過(guò)貝葉斯可以預(yù)判到對(duì)應(yīng)人群轉(zhuǎn)化的可能性。下圖這個(gè)表格，是我已經(jīng)通過(guò)貝葉斯公式算出來(lái)的結(jié)果，通過(guò)這個(gè)結(jié)果，我們可以了解到平均轉(zhuǎn)化率大概是在這樣的水平，根據(jù)

平均轉(zhuǎn)化率1.25% 作為中位數(shù)去篩選更精準(zhǔn)的定向組合。

來(lái)看下結(jié)果，基于樸素貝葉斯的數(shù)據(jù)挖掘算法，在2889種定向組合中找到了40%的組合，是高于平均轉(zhuǎn)化率的1.25%。我們確定了40%的組合，然后進(jìn)行重定向，去專門挖掘這40%的定向組合。

貝葉斯數(shù)據(jù)挖掘在執(zhí)行上，大家可能會(huì)遇到一些問(wèn)題，具體怎么操作，具體怎么去定向40%的人。確實(shí)，我在通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘得出這樣的結(jié)論的時(shí)候，在做執(zhí)行策略的時(shí)候，也會(huì)遇到這樣的問(wèn)題。數(shù)據(jù)支撐有了，怎么去落地呢？

不要被這個(gè)貝葉斯數(shù)據(jù)挖掘這個(gè)名詞嚇到，沒(méi)有那么高深，不需要真去用python去做數(shù)據(jù)挖掘。我理清楚了這個(gè)公式的原理，然后進(jìn)行了推導(dǎo)，將整個(gè)貝葉斯公式簡(jiǎn)化成了一個(gè)數(shù)學(xué)表達(dá)式，借助撰寫VBA代碼實(shí)現(xiàn)以excel表即可完

成相關(guān)的運(yùn)算。

這相當(dāng)于一個(gè)簡(jiǎn)易的計(jì)算器，輸入數(shù)據(jù)源之后，點(diǎn)擊貝葉斯預(yù)算按鈕，即會(huì)出現(xiàn)對(duì)應(yīng)的結(jié)果。

這樣子，我們就能篩選出最想要的定向人群的組合，有了這個(gè)組合之后，就有了數(shù)據(jù)支撐，就可以更好地指導(dǎo)我們的定向策略。比如說(shuō)我篩選出男-31-40歲-上海，肯定不可能只投這個(gè)定向，因?yàn)榱考?jí)太少不容易起量。

那篩選出40%的人群包，剩下60%高于平均轉(zhuǎn)化率的人群組合的話，我會(huì)把每一條定向組合都生成一個(gè)包，最終把這些組合運(yùn)算成一個(gè)大包然后再做投放，解決人群覆蓋量太少的情況。

3.人機(jī)結(jié)合自動(dòng)化投放

這一部分，主要介紹人機(jī)結(jié)合自動(dòng)化投放的大概邏輯。

其實(shí)人機(jī)結(jié)合自動(dòng)化投放，我們做廣告優(yōu)化這一塊應(yīng)該都清楚，這個(gè)是目前甚至是未來(lái)的趨勢(shì)。這類型的工具，坦白說(shuō)，在技術(shù)上是沒(méi)有什么太大壁壘的，只要接入各家媒體的api接口就OK了。難點(diǎn)在于，我們?cè)谶\(yùn)營(yíng)側(cè)及產(chǎn)品側(cè)，

怎么定義這樣的規(guī)則。這需要定義得非常嚴(yán)謹(jǐn)。

因?yàn)闀r(shí)間有限，我只是把其中重要的部分抽離出來(lái)，給大家介紹自動(dòng)化投放的邏輯。首先我會(huì)把我所有的計(jì)劃按照SABCD進(jìn)行分類，以roi作為批判標(biāo)準(zhǔn)。

比如說(shuō)S級(jí)計(jì)劃，他的roi比例必須是同時(shí)滿足2日roi大于X ，且2日roi 大于X。這是什么意思呢？其實(shí)是指我對(duì)roi要求比較嚴(yán)格的，只有滿足roi滿足有且僅有這個(gè)條件的時(shí)候，才能對(duì)應(yīng)進(jìn)行一個(gè)操作，如自動(dòng)提交5%。

A級(jí)計(jì)劃，如果他的2日roi 大于X，對(duì)應(yīng)的操作是不處理，僅用于分析優(yōu)質(zhì)計(jì)劃的數(shù)據(jù)源；B級(jí)計(jì)劃的ROI，如果在對(duì)應(yīng)區(qū)間的話，也是不處理，僅僅觀察；C級(jí)計(jì)劃如果處在對(duì)應(yīng)的話，會(huì)限制賬戶的消耗，這里的預(yù)算會(huì)等于實(shí)時(shí)

消耗*150，跑到超過(guò)這個(gè)數(shù)就不會(huì)繼續(xù)跑。

D級(jí)計(jì)劃，比如設(shè)定roi 小于5，就會(huì)被關(guān)停，不用繼續(xù)浪費(fèi)我們的廣告預(yù)算。以上所有的這些廣告計(jì)劃，是有一些前提標(biāo)準(zhǔn)，是指我們對(duì)激活數(shù)設(shè)定一些判斷條件，在有一定的樣本量情況下才能進(jìn)行操作。

這里還會(huì)根據(jù)展示數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)警，如果C級(jí)計(jì)劃的實(shí)時(shí)展示數(shù)是大盤30%-40%, 會(huì)觸發(fā)限制預(yù)算的操作，如果D級(jí)廣告計(jì)劃的實(shí)時(shí)展示數(shù)是30%以下的話，也會(huì)自動(dòng)被關(guān)停。