信息流媒体投放效果稳定不下来,是我的人品差么? -pg游戏官网登录入口

发表时间:2020-09-24 23:30

  作为一个广告运营者,你有没有因为信息流媒体的传递效果不稳定而被捎带过?你不妨静下心来,用这媒体投放10分钟充电。


  问题和现象:


  交稿好的时候突然没流量了,还有素材,文案,定向,竞价等。没有改变;


  同样的素材,同样的创意,同样的定位,在一些信息流渠道上表现出稳定的成本,稳定的流量,但在xx信息流上就完全不行了;


  流动继续存在和转化,但形态质量继pg游戏官网登录入口-pg电子麻将胡了2试玩续略有下降,从香到鸡肋.


  即使是超级广告主也逃不过这些典型的情况。


  这次讨论有哪些问题没有效果?例如:


  信息流的基本玩法还没有掌握;


  创意不符合媒体的调性。比如朋友圈媒体投放的广告创意直接放在aauto   faster;


  创意疲劳,长时间不更新创意;


  知道双十一到了,我还是和t宝,j东抢曝光,打*.


  总之,广告主自身原因造成的效果媒体投放不佳不在此讨论。这一次,我们专门讨论困扰信息流交付老手的现象。


  如果你想不出这些现象的原因,痛苦的代价就是市场部充当了背锅人,你要深刻掌握这背后的原因。


  当信息流展开时,虽然市场动态瞬息万变,但也有一些基本信息可以掌握:


  01.媒体类别相对不变的因素:媒体流量大小、人群级别、人群区域、媒体内容调性;


  02.由于媒体内容的调性,决定了每个人每天在这个媒体上观看多少条信息;


  03.对于特定人群(不同行业广告主的定位),这种媒体每人每天的平均信息条数各不相同,但在一段时间内是一个相对稳定的值;


  04.在一段时间内,特定人群的特定媒体投放需求在整个网络中也是有限的,比如金融储蓄、消防员报考、手机更换升级、三年级孩子在英语,学习培训等。


  基于这些不变的因素,信息流媒体可以提高流量实现的效率:


  01.广告展示机会:广告负载决定每n条消息之间插入一条广告,然后决定每个人每天在这个媒体上有多少次广告曝光的机会。


  02.信息流广告按点击收费,需要大数据/机器学习/ai。简而言之,需要估计每个曝光广告被点击的概率- pctr。


  03.每个广告背后都有一个广告主的竞价,也就是点击一个广告,媒体产生收益。媒体对每一次广告曝光都有精确的媒体投放计算。在许多投标中的广告中,媒体对每个广告如果被显示可能给媒体带来的收入进行估计,该估计大约等于广告商对被点击的x曝光广告进行投标的概率(为了简单计算,不临时添加二阶投标因子)。已知常数因子



  恒定因素:特定人群的广告曝光机会有限。


  变化因素:有多少广告主参与竞价,他们的竞价是多少?其他广告的广告创意会不会更有吸引力?(影响媒体端点击率预估和媒体收益预估,进而争取更多广告曝光)


  基于以上两点,我们可以解释以下两种现象:


  现象一:媒体红利期流量大,竞争小,广告roi高


  原因:对于同一人群的广告曝媒体投放光机会,参与竞价的广告主较少;广告有曝光机会,不用付出很高的代价。在此期间,媒体称之为“广告填充不足”


  现象二:发货好,突然没流量了,还有素材,文案,定向,竞价等。没有改变


  原因:大概率是参与竞价的广告主中有一个超级大家伙。对于目前的“你”广告目标受众,“你”和“你的竞争对手”竞价处于相对稳定的竞争状态,并能获得一定的广告曝光度;而这个超级海量的入侵者,拥有大量的广告素材和远远高于“你”之前的竞争水平的广告竞价,获得了大量的广告曝光机会。但“特定群体的广告曝光机会有限”不变,导致“突然没量”。


  其实原因是“发货好,突然没流量了,还有素材,文案,定向,出价等。没有改变”不仅限于上面,听我继续。


  更多未知的变化因素


  在上面的讨论中,我们甚至没有考虑一媒体投放个最重要的变量:媒体点击率预测模型。


  为什么「媒体点击率估算模型」对媒体非常非常重要?


  在一个理想的情况下,如果面对一个住在中关村, 海淀区, 北京的35-40岁的女人和一个三年级的男孩,有20个来自不同行业的广告,有不同的广告需求和不同的出价。其中,有儿童英语培训、儿童编程培训、成人英语培训、财务管理、健身、迷你游戏、零售电子商务。如果这位女士平均每天有五次机会看到广告,如果媒体能够准确估计出这位女士点击每一条广告素材的概率,那么,根据公式——点击率,x该广告竞标会对预计收益进行排序,然后你就可以从这20条广告中挑出预计收益最大的五条广告。


  从整个媒体的宏观来看,很多地区有很多妈妈、爸爸、爷爷、大哥、孩子,他们的喜好是不一样的;以及很多行业的广告主,针对不同的地区,不同的人群,准备了不同的广告素材,有不同的出价。


  如果媒体能够100%准确的预测出每个人广告的点击率,也就是说媒体完全有能力挑出那些在一定时间内能够为有需求的用户最大化媒体收益的广告。当然实际情况更复杂。还有一些限制,比如考虑每个广告主的日预算/时间预算,控制广告展示的频率。总之,这只是一个指定条件下求最大媒体投放值的数据问题。


  包括媒体推出的ocpx上线,本质都是基于媒体对广告收入的估计,加入了多种考虑广告主转换效应的广告流量分配策略作为新的约束,让媒体和广告主都尽可能多的获利。潜在的基石是基于“媒体点击率估计模型”。


  一旦“媒体点击率估算模型”发生偏差,媒体收益将不再最大化。偏差越大,媒体收益离理想收益越远,广告主就会怨声载道。为了这个崇高的“理想”,媒体会想尽办法吃奶,无限期地追求更精准的“媒体点击率估算模型”。


  在追求更精确的“媒体点击率预测模型”的道路上,模型算法不断优化迭代,进化速度惊人。因为背后的驱动力来自于极其丰厚的商业回报。


  遗憾的是,“投递好了,突然就没有流量了,而材料、文案、定向、竞价等。没有改变”会在这个时候发生。


  媒体算法升级:可能在之前的预测模型中,“你”的广告收入估计不错,但是媒体广告策略升级后,“你”的广告收入估计不好。这时候我们在争夺“不变因素”——特定人群有限的广告曝光机会时,肯定会吃亏,得不到之前的曝光机会。


  换个角度,也许在之前的估算模型下,“你”这个广告是比较便宜的,所以之前的效果很好;或许在新的预测模式下,“你”的广告才是被冤枉的一方。


  关键是媒体的预测模型不是你能控制的。总之,在这种情况下,除了调整“素材、文案、定位、出价”等因素来影响媒体对你的新广告的预测,尽量从“输”的预测回归到“正常或占便宜”的预测范围。


  小流量测试:一般媒体的策略升级不会直接“全推”,但一定要有小流量测试,即选择一小部分会受到新广告策略影响的广告主进行测试。如果选择“你”和“你的广告材料”,投放效果可能会有波动。


  媒体新策略的每一次小流量测试都不一定媒体投放能成功达到预期,所以在推出一段时间后,有时会被撤回。对于广告主的表现,被选中的“你”和“你的广告素材”的推广效果,莫名其妙的恢复了。广告策略的缺陷:前面我举了一个例子,是一个大大简化的信息流广告竞价。真实情况是展示一个广告,中间有几个环节:考虑广告创意的回顾,考虑当前广告受众的社会属性如历史兴趣、历史搜索词、实时兴趣、实时搜索词、性别、年龄、地域等。进入广告候选集,考虑广告和当前受众之间的相关性,并基于当前受众的各种标签,即广告的多样性和粗略选择,考虑那些进入候选集的广告商的广告。


  对于一个广告受众来说,通过逐层选择,从数万、数十万个广告库中选出几十万个广告候选集,这是广告点击率估算的环节。在之前的很多环节中,如果有任何一个环节“你的广告”不幸被淘汰,“你”就没有机会参与这个受众的广告竞价。


  媒体的策略也在不断升级,不仅在广告点击率估算上,在之前的环节(媒体称之为“广告策略”)上也是如此。对更多的广告主来说是优化,对另一小部分广告主来说是灾难。


  不变的因素也会改变


  原来不变的因素开始改变了!媒体流量,媒体投放人群层次,人群区域,媒体内容调性永远不会变?


  媒体流量大小、人群属性、人群区域可能会在短时间内发生变化。这背后的原因是,媒体也需要不断购买新的流量,以保持媒体流量的增长。新采购的流程结构与原媒体不完全一致,影响“人群属性和人群区域”。


  这种变化的体现大概就是“流量继续存在,变化,但形态质量继续略有下降”。


  在流购买过程中,所传送的媒体本身的流结构已经改变。在新购买的流量中,匹配你业务的广告受众比例远远小于原媒体流量。


  面对这种现象——“流量持续存在和变化,但形式质量持续略有下降”,广告主常常抱怨“媒体灌了水”,却无法一刀切地做出判断。


  例如:当dau原有媒体1000万时,活跃人群集中在北上广;然而,在媒体不断购买新流量的过程中,媒体流量结构发生了变媒体投放化。当dau达到3000万时,60%的活跃人口来自三、四、五线城市的新增城市。


  假设你的广告是学历教育,针对的是18-25岁的人群,这时“你”可能会觉得“流量在继续,在转化,但形式质量在继续,略有下降”,原因可能是不同地区的人需求不同。北上广一线城市就业对学历要求较高,而三、四、五线城市对学历的需求是媒体内容的调性也可能在几个月后发生变化。比如2018 -2019年,颤音和aauto   rapper的内容发生了很大的变化,从两个完全不同的世界,到在保持各自特点的同时相互学习。


  媒体内容的调性会影响媒体的人群属性的变化,以及app的使用时间,进而影响“每人每天在这个媒体上看多少条信息”。


  当“你”更了解信息流媒体的广告策略时,无助感会更强。因为“你”越来越清晰,传递效果不稳定,真诚不是靠自己努力决定的。


  应对策略——守住底线


  面对随时调整的媒体广告策略,面对广告点击率估算的黑箱,面对公司领导对推广团队的压力,我们要做的就是保持底线,保持路简:


  认识到信息流媒体策略不是“你”能影响媒体投放的黑箱,多掷骰子,让“你”有更多的机会连续三次六。“素材/文案/定向/出价”的组合越多,媒体“预测好回报”的机会就越多。


  “你”能做的,就是勤勤恳恳,更加勤奋,多使用“素材/文案/定位/出价”的组合,来分担媒体战略变化带来的业务波动。


  如果转换效果监测数据的准确率自媒体广告为95%,那么即使广告媒体投放素材的数量增加10倍,也可以清晰地监测到每个广告素材对应的推广效果。


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