优化师|流量内卷时代,头条广告怎么玩?

广告投放又有了新玩法?流量内卷时代,头条系互联网广告的新玩法,一起看看呀~

作者 | 佟童佟

从去年开始,有个词特别流行,叫做“内卷”。

优化师|流量内卷时代,头条广告怎么玩?

说白了就是激烈的内部竞争,为了争取有限的资源,需要付出更多的成本,导致边际效应被无限放大。

放眼流量市场更是如此,互联网发展早已过流量红利期,增量市场已向存量市场转变。流量从业者这些年应该最直观的感受就是获客越来越难,对应成本也水涨船高。

针对内卷的流量时代来说,难道说没有一点好处吗?

笔者觉得倒也不是绝对,正因为有激烈的流量竞争的存在,各大媒体也相继催化出了一些新型的广告投放产品,希望以此来提升广告主的获客效率。

开始介绍之前,还是要先跟大家聊聊关于ocpc的逻辑,毕竟这是一切基于数据建模投放的基础。

头条应该是在2016年推出了有革命性意义的智能化投放模式ocpc,后面逐渐演变成为了现在的ocpm,但是逻辑是一样的(主流媒体间的逻辑也大致相同)。

拿H5推广举例,用户点击广告进入广告主落地页后,头条会在链接上拼接参数,比如会以宏参数的形势拼接上计划ID(ad_id)、创意ID(creative_id)、点击ID(click_id)等等。

这些参数下发给广告主之后,广告主根据后端情况判断哪些用户产生了转化行为,将该用户的信息实时回传给头条。头条继续将转化用户与广告计划关联,跟踪每个广告计划的转化效果。

到此为止,形成数据闭环。

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最近代理同学最常问我的问题就是,我自己进入落地页走了一遍流程为什么头条后台没有记录呢(使用转化跟踪进行联调的除外)。

原因就是从头条广告环境外进入落地页是没有相关参数下发的,没有参数的下发形成的转化算是自然量或者外部流量,是不计入广告后台的。

总之,记住只有广告流量下产生的转化才会进行数据上报。无论是竞价广告,还是现在火热的直播间引流广告都是这个逻辑。

脱离业务层面的投放文章都是假大空,下面笔者将从金融业作为切入点,向大家介绍头条系的新产品,其他行业大家自行发散吧。

NO.1 ROI出价模型

从cpc到ocpc,标志着广告业进入了智能化投放时代。目前头条已经可以支持新的出价模型,ROI出价!

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逻辑是把影响广告主ROI的因素,融入到了投放模型中,预估不同用户带给广告主ROI情况,来动态调整出价。

我们都知道,ROI=收益/成本。

拿19年开始就投放火热的百万医疗险举例,为了方便理解可以粗暴地将保费理解为收益。你会发现一个问题,不同用户的保费(收益)不同,成本恒定(因为出价统一),如果不同年龄层用户的占比波动就会影响ROI的稳定性。

因此,如果可以采用ROI出价,对于不同年龄、社保状态的用户采用动态出价策略,就能保证ROI的稳定性了。

比如,广告主设置ROI出价为3,当投放模型判定用户A能够给广告主带来600元的收益时,会对该用户出价200;当判定B用户能给广告主带来300元收益时,会对该用户出价100,以此类推。

说到这,就需要广告主做两件事情了:

  • 第一,需要明确告诉头条,不同年龄、不同社保状态的用户对应的收益是多少,这样投放模型才能基于自己对于用户的标签进行收益预判。
  • 第二,需要将转化用户产生的真实收益实时上报给头条,用户校正和提升模型预估的准确性。

综上,ROI出价模型对于对ROI需要强把控,对于用户年龄、性别、社保等基础信息有严格要求的广告主会不错的效果。

NO.2 长效助攻模型

长线业务各有的担忧,电商怕没有复购、游戏怕流失、贷款行业怕坏账、保险怕断缴……

继续拿百万医疗险举例,用户投保月缴版的医疗险,需要分12月付费。越到后面就会发现缴费成功的用户越来越少,怎么能改善这个情况?

长效助攻模型,可以将把到期而未缴费成功的用户上报给头条进行数据建模。

模型不断积累数据,后面会对广告用户进行判定,被判定为负例人群就不会对其展示广告,从而提升广告主的用户质量及后端数据表现。

如果是贷款行业呢,可以把未按时还款用户进行上报建模;游戏行业,可以将不同时间节点流失的用户上报建模,逻辑都大体相同。

No.3 穿山甲unionsite

作为稳坐视频APP头把交椅的一个抖音,其流量竞争情况有多激烈不言而喻。渐渐地,一些广告主将目光开始往穿山甲上倾斜。

穿山甲的本质是联盟广告,其拥有10W+应用资源,日活超过3亿用户。

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它的存在就是一个黑盒,由于资源多,资源下的广告位更多,会导致广告主无法进一步去做数据分析,就会出现投的好的特别好,差的特别差的情况。

于是头条为了帮助广告主精细化投放穿山甲,将穿山甲下的广告资源分成了三个层级,分别是一级行业、二级行业、广告位(union_site)。

实现方式是头条对直投穿山甲的计划连接上添加宏参数(参考ocpc逻辑部分),用户进入落地页后会以宏参数的形势将具体的广告位ID(union_site)下发给广告主。广告主拿到广告位ID参数后便可以将前后端数据串联。

有两种方式可以拿到穿山甲不同广告点位的前端数据,如下:

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接下来事情就不用多说了,有了数据支持就可以对劣质广告位ID进行排除了,至此穿山甲也不再是一个独立混沌的黑盒了。

NO.4 RTA对接

RTA还有一个兄弟叫RTB,他们长相相似,但是代表的意思可是截然不同。

RTB(RealTime Bidding),即实时竞价,支持在每个广告曝光上进行实时竞价。

2011年之前,我国网络广告多以CPT类买断、固定CPM、CPC的形势进行售卖。RTB的出现,代表国内网络广告技术上了新的台阶。

再来说说RTB的弟弟,RTA。

RTA(RealTime API),它实现的是传送媒体人群数据给广告主,然后让广告主决定是否给这个人进行广告投放。

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RTA产品有两大优势,可实现用户筛选和流量的筛选。

比如在拉新场景下可以实时排除已转化用户,避免无效的探索。比如推广APP时,A用户老用户,B为新用户,那么广告主只会选择对A参与竞价。

关于流量筛选,可以屏蔽掉劣质流量带来的用户。就像NO.3穿山甲unionsite对接中,如果发现某个广告位ID后端数据很差,RTA中广告主会对这类用户放弃竞价。

说说我对投放看法

今年也是我从业以来的第五年了,时间不算长,但是经历也算是丰富。看尽了流量红利时期的繁华,也见证了不同行业的洗礼,比如19年的贷款业,比如现在的教育业。

一路走来,越来越觉得投放是一件需要顺势而为的事情。

每天费心费力的搞所谓基建也没有人家的跑的好,就应该重新考虑视频方向、落地页流程的简化、投放的创新,而不是一波素材疯狂上新。不要用行动的勤奋掩盖思想上的懒惰。

写在最后:

对于优化师来说应该先看清趋势,然后再谈努力;千万不要闷着头走到穷头陌路时再大叹可惜。很多时候你做决定那一刻,事情的结果就已经基本敲定了,只不过需要过一段时间才能显现。

-END-

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