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信息流投放效果差,一定是媒体流量问题?7个问题讨论

17483 人参与  2020年07月01日 16:30  分类 : 信息流广告  评论

投放效果突然变差?

问题:投放效果突然变差?如何判断是媒体大盘流量的问题,还是账户的问题导致效果差?

同志,当你想要把问题归咎于媒体的时候,小心这可能是一种甩锅心理。

首先,除了极个别的重大时间节点,例如:双十一和活动外,大盘的波动其实是很小的。其次,你要考虑你本身的投放量级是否大到能够被大盘的波动所影响?

第一步:先自我反向排查。

自己是否有进行频繁调价、更换定向条件、测试新素材等操作。从可控变量入手,进行排查定位问题。

第二步:查看竞争对手调整情况。

监测竞争对手的方式有很多:利用红麦、热云、dataeye、App Growing等舆情监测工具;行业群交流;线下聚会等。但最有效最快速的方式是:找代理咨询。代理不仅了解你的投放情况,也清楚竞争对手的素材和数据情况。同时,代理基本上是开放的,一定要好好利用代理的关系,它可以帮助你更全面和快速的掌握行业大盘情况和竞争对手素材和预算调整细节。

第三步:这时候可以定位是否是媒体流量问题了。

当你把自己和竞争对手都进行排查后,仍然找不到效果下降的原因。可以找代理询问,是否是大盘调整所导致的了。

作为执行层的优化师,从可控的变量上去调整是根本原则。媒体往往是最后的考虑因素。

如何挖掘制作更多的投放素材?

问题:如何挖掘制作更多的投放素材?

以最吃素材的游戏行业为例。素材内容的灵感除了来自游戏本身,还可以借鉴竞争对手的素材。这并不意味着你要完全copy对方的素材,而是需要提炼对方素材的元素、参考对方的剪辑方式和场景搭建思路。模仿而不是百分比的复制黏贴。

另外,通过对竞争对手的素材分析可以反应推测竞争对手的所处的投放阶段。

投放素材的制作方式从简单到复杂分为下面四种方式:

第一类,游戏录屏画面。这个是最简单也是最常见的游戏素材来源,通常用于游戏投放初期测试使用。

第二类,游戏CG混剪视频。效果不太稳定,炫酷的游戏CG也是不错的测试素材。

第三类,真人出镜视频。此类视频,需要演员、脚本和拍摄场地,一般都是代理公司负责制作。代理公司比起广告主,可以轻松的实现此类视频的规模化产出。

第四类,D建模视频。虽然目前已经有工具提供引擎、组件和D模型降低了此类素材的制作难度。但还是存在一定的制作门槛,需要花费较长的时间。

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上述四种素材,一般是混合使用的。第一、第二类素材制作难度低,可以快速制作并进行测试;第三类主要靠代理公司提供;第四类可能是自己需要制作或者可以通过外包进行制作的。

不同素材对应的不同的人群,优化师更多的是要考虑投放目的来选择使用的素材。

万能起量素材?

问题:各行各业的信息流是否存在万能起量素材?

首先答案是肯定的!确实,都有一个易起量的素材。先高兴,因为除了量,我们还要考虑到目标用户的真实浓度以及后端付费转化的情况。

例如,医疗行业和汽车行业的留资估价页面,表单的线索获取成本低。但由于将价格作为唯一的诱饵,页面并没有过多的产品介绍信息。对后端客服的销售要求就更高的,一般真正到店转化的成本反而较高。

这一类的教训其实很多。比如游戏行业,使用某IP游戏的动漫剪辑素材投放,下载成本低但付费、留存数据却一塌糊涂。如果,只看重前期的导量效果,这类素材表现可以说很好。但考虑到长期的运营,却是钱花出去了没有回收。

此类爆量素材,将转化环节后移无形中加重后端的转化成本。优化师会在量和质的均衡中,酌情考虑使用。素材其实是筛子,帮你筛选用户。这个时候就看你要的到底是什么样的用户了。

信息流平台横向对比

问题:百度、腾讯和头条系信息流平台横向对比

这是一个比较大的问题,有机会的话我们会更将详细的和大家分享。简单来说,当讨论信息流平台的差异点的时候,本质上是在对比各个平台的完成度。包括:功能的完善度、数据模型的完善度、数据源的价值等

头条系信息流平台:推荐算法和oCPC模型的完成度高,是对信息流新手最友好的平台。易上手,即使是小预算的中小广告主也有机会得到较好的投放效果。

百度系信息流平台:算法模型还不够完善,容易出现大波动。经常会有昨天还在消耗几万的计划,今天突然没有量的情况。优质流量聚集在头部大广告主,容易出现竞价的马太效应导致行业门槛过高。对小预算的广告主不太友好。

腾讯系信息平台:平台效果的稳定性介于百度和头条之间。但学习成本高昂,没有几百万可能下不了。优化师可控的东西少,不是土豪广告主不建议尝试。

无论哪个信息流平台,其实红利都在头部。这是信息流本身的基因决定的,大预算广告主注定是更是吃肉占大头。

媒体平台注水刷量怎么办?

问题:媒体平台注水刷量怎么办?

虚假线索对从搜索转信息流的优化师来说,是一针有效的信心增强剂。长期来说是没有任何正向反馈的。

判断虚假流量的维度很多。我们仍以游戏行业为例,可以通过分析用户生态分布的合理性作为判断标准。比如,某个媒体带来的新用户,一级小号很多,活跃时长短、游戏流失节点异常或者是机型分布过于异常集中。都可以帮助我们判断,是否是虚假流量。

即使收集到这些证据,仍然不是很好的谈判条件。优化师在面对媒体虚假流量的问题上,更多还是以防御为主。建立异常流量判断库,针对每一次的异常流量进行分析,作为下一次的判断依据。另外,能做的就是对媒体投放占比进行控制,尽量减轻异常流量对整体数据的影响。

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第三方优化工具的态度?

问题:对第三方优化工具的态度?

围绕广告投放生态,有不少的第三方辅助工具。它们对接多个信息流平台的API,能实现跨平台的物料上传和智能巡检。将信息流优化师从枯燥重复的劳动中解放出来。

有需求才有解决方案。在生态初期媒体平台自身功能还不够完善,确实需要能帮助优化师减轻工作的工具,这才诞生了第三方优化工具。第三方工具理想状态上是延长优化师的触手。

我们询问了优化师资深行业从业者,他们对第三方工具的态度是:使用媒体平台自己的优化工具,是未来的趋势。思考下面三点:

. 有什么功能是第三方工具厂商有,而平台没有;

. 有什么功能是第三方工具厂商能做,而平台不能做;

. 有什么功能是广告主急需,而平台没有做。

从SEM到信息流,最终发现优化师使用的工具都是平台自己提供的。一方面是由于媒体平台都在进化中,他们不断开放更多能力给广告主到达双赢的状态;另一方面,对优化师来说学习一个新工具的成本很高,上手难且稳定性不如平台自身。

优化师是否会被机器取代

问题:面对越来越智能的媒体平台,优化师何去何从?

无法忽视的是现在的平台进化的越来越智能。新账户新计划难起来,平台就增加了一键起量功能帮你快速跑起量。媒体开放的API接口,让有技术开发能力的广告主可以实现批量操作。媒体平台逐步走向智能化。那是否意味着,终有一天优化师会被智能机器所替代呢?

作为优化师,很清楚这种进化是不可逆的。工具会往更易用的方向发展,它肯定会取代一部分初级操作人员的工作。但短时间内,优化师还是不会被取代的。就像Photoshop的功能再强大,依然需要设计师。

但这也意味着,未来对优化师的能力提出更多元化的要求。你不仅仅需要了解如何导量,也要对产品和后端的运营有所了解。也是我们常说的营销运营化。

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