实例讲解:深度复盘「千万级流量」程序化广告实战项目!

一、项目篇

1、项目&KPI考核

客户:零售快消品项目

Campaign Period:xxxx.xx.xx- xxxx.xx.xx

Media:Youtu/iqiyi/QQ/letv/sohu(Top 3需要占到70%)

Market:广州/青岛/苏州/天津

频道定向:电视剧、电影、综艺

TA:Female 25-45

Frequency capping: 2

Deveice: Mob

LENGTH(S):15”

时间:凌晨1点-7点不投放

监测:尼尔森

KPI:分周考核 in-geo 数据和ta% 1+reach

2、项目解析

(1)客户监测要求使用尼尔森监测,需第一时间对接技术部门进行沟通并上线测试腾讯DMP数据源;

(2)客户投放量级要求两周之内达到1.24万CPM,限制最大投放频次为2,投放时间也有要求,时间紧,任务重。根据媒体特点,对腾讯媒体选择多形式投放,覆盖RTB和PD,包含前贴、中插、后贴多种广告样式;

(3)Top3媒体占比考核要求占到70%,考虑媒体精准投放,根据后期数据及时调整媒体量级,优化媒体投放结构;

(4)考虑到TA%和1+reach双重考核并且分阶段制定KPI,决定将常规投放和腾讯DMP投放分比例精细化管理,精准把控,高效完成KPI。 

二、账户篇

1、账户搭建

前期客户测试投放2天,后又添加了天津市场风行媒体的投放,最终切换为新代码投放。为了方便账户管理以及数据统计,在账户搭建方面进行了精细化管理,前后总共搭建了4版账户。

2、账户结构

(1)考虑到客户以尼尔森监测为准,同时考核 ta% 和1+reach,接入了腾讯DMP。所以在账户搭建的时候分为两部分进行精细管理。以最终投放第四版账户结构为例,账户结构分为常规设置DMP设置两部分,在计划命名上面区别管理。                                                                                                           

备注:第四版账户结构为例

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(2)考虑到各市场排期量级较大,在广告账户搭建之前进行了预判,特别是针对腾讯媒体选择了投放前贴、中插、后贴多种广告样式,广告形式覆盖RTB和PD,多擎联动,实现营销价值最优化。

备注:以广州市场投结构为例

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三、数据篇

经过两周的优化,最终得到客户实际数据明细如下:

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广州市场虽然在TA浓度和1+reach方面完成并不完美,但是从实际的排期跑量角度来看我们已经完成了客户要求的TA展现量,1+reach uv数据缺口相对较小。

1、TA浓度优化

(1)TA%测试

为了实现营销价值最大化,提升TA浓度。对腾讯DMP人群识别进行了测试,发现腾讯媒体的人群识别率明显高于其他媒体,在投放阶段也是加大了腾讯媒体的投放,最终腾讯媒体投放量级占比达到40%左右。

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(2)精准投放

为了精细化管理常规投放数据和腾讯DMP投放数据,最大程度提升TA浓度,最后对排期进行了分比例投放。经过前期的测试最终把青岛、苏州、天津市场的腾讯DMP排期占比控制在35%,广州市场的腾讯DMP排期占比控制在40%,在后期优化的周期内不断调整状态。

最后获得实际优化数据明细如下:

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最终数据显示苏州、广州、青岛、天津TA展现量都能达到客户实际排期的35%以上,与开始预估的分比例投放差别不大,但是与尼尔森第三方实际TA%,还是存在一定的数据差异,需要后期更加精准把控投放。

2、1+reach优化

(1)秒针1+reach数据明细

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注:在投放的两个阶段,秒针1+reach数据都能满足客户KPI要求。

(2)秒针1+reach优化趋势图

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注:在投放的两个阶段,通过不断调整和优化,实现了秒针1+reach数据一直呈现稳步增长状态。

3、TOP媒体优化&频次优化

(1)TOP媒体优化

合理控制和调整媒体量级占比,实现各市场TOP3媒体(Youtu/iqiyi/QQ/letv/sohu)量级占比均在90%以上,远超客户预期的70%的目标。

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(2)频次优化

在竞价频次方面,有针对性的开发过竞价频控功能,可以实现5s、10s、15s到60s这一分钟广告时间之内控制竞价次数,减少超频的现象,避免不必要的广告曝光浪费。针对此次项目也是使用了竞价频次管控功能,同时进行了量级管理,最终在分媒体分地域两个维度都实现了不错的有效曝光占比。

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注:优化调整阶段发现乐视和搜狐媒体的有效曝光占比相对较低,通过使用竞价频次管控功能以及对媒体量级占比进行管理,最终实现了全媒体整体有效曝光占比高达97%以上。

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注:苏州、广州、青岛、天津各市场有效曝光占比均在97%以上。

四、思考篇

1、数据部分差异

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通过与客户实际数据作比较,发现系统后台数据与客户提供的尼尔森IN-Geo曝光数据gap不大,都在合理范围之内,但是在ta%和1+reach方面,数据gap却是比较大的。对比秒针的数据与客户KPI数据,我们是超额完成,但是对比秒针数据与客户提供的尼尔森数据,在广州市场完成的并不完美。

2、天津市场测试

鉴于客户数据反馈,第二阶段天津市场in-geo数据和浓度都开始有降低的趋势,所以xx.xx号单独对天津市场进行了TA浓度测试,将天津市场腾讯DMP取消,更换成秒针的DMP数据源。

(1)xx.xx-xx.xx天津秒针ta%浓度为29.26%,xx.xx-xx.xx天津秒针ta%浓度为29.22%。TA%整体并未增长但是也未大幅度降低,说明腾讯DMP数据源和秒针的DMP数据源在TA匹配度上面有一定的相似性,至于相似性多高,鉴于测试周期较短并不确定,这也是需要后期数据的不断积累才能知晓。

(2)通过最终数据显示天津秒针ta%为26.42%,尼尔森ta%为28.2%。天津是在投放地域里面唯一一个尼尔森ta%大于秒针ta%的市场,间接说明秒针的DMP数据源对于提升尼尔森ta%有一定的帮助。至于是否是这个原因提升的尼尔森ta%,这一点也是需要在后期投放数据中不断观察和判断的。 

3、前期预估判断

最终数据显示苏州、青岛、广州、天津四个市场整体曝光量是客户排期的124%左右,即使在超排期投放的前提下,广州市场还是没有100%完成KPI。相比秒针和admaster,在尼尔森监测类的项目上面,在预估量级方面吸取此次投放经验。

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