冷启动通过率UP!教育类优化师必看的起量技能

最近看到了这样一个鬼畜视频:

用现在火爆年轻的嘻哈说唱形式,简单轻松地讲清楚了商品广告(sDPA)的投放逻辑,觉得挺好玩的,原来产品说明还能用rap!

为了更清楚地了解商品广告具体操作方法和使用,我们请来了一位教育行业的甲方投放负责人,分享他们使用商品广告的想法,大家快来围观吧!

商品是对广告营销内容的详细描述。我们的惯性思维会认为,商品一定指的是实物,比如衣服、鞋子等。但从腾讯广告的投放系统来看,你投放的任何产品都可以被视为商品,比如教育行业的课程,金融行业的保险类目,也就是说,“万物皆可商品化”。带有商品特征的广告能使广告系统能更好地理解商品,也能根据商品特征更准确地匹配目标人群,从而提升转化,“所有广告皆是商品广告”。

作为一名教育行业的优化师,我一直在关注腾讯系各项产品的推陈出新,当然不能错过像商品广告这样的重点产品。今天我就和大家分享一下自己使用商品广告的经历。

01 投放遇到瓶颈,偶遇商品广告

去年,教育行业经历了白热化的“抢量期”,尤其是从暑期0元免费体验课到低价课的过渡,如何探索新的快速拓客方式是个教育行业普遍面临的难题。日常投放量级经常达不到目标要求,优化师每天被KPI压榨到头秃。新账户如何通过启动、如何提升投放效果的转化率、如何快速通过投放瓶颈,这些问题就像几座大山压在面前。

与代理商开周会时,我开始关注商品广告这个产品,并了解到友商使用腾讯商品广告已经进入了投放探索期,各项数据表明相对正向,单广告的拿量能力更强了,同时最大的优势在于能够帮助账户快速度过冷启动。

腾讯广告ADQ投放端的账户在去年真是一片蓝海,巅峰时几乎新账户一起一个准儿。但是一过了红利期,账户起量明显下滑,拿量能力变弱,并且ADQ广告账户有个不稳定因素——很容易掉量,昨天欢欢喜喜过百万,今天梦醒回到启动前。

在跟代理商了解了基础信息后,我们和腾讯广告的小伙伴进行探讨,学习了一下新的功能。区别于传统效果广告的“根据目标人群进行投放”,系统能够学习商品特征,自动进行“商品和人的匹配”, 实现更有效的定向和推荐。

02 创建商品,提升匹配准确性

商品广告的底层逻辑,就在于我们可以将商品的特征主动告诉系统,让系统更加了解这条广告在卖什么“商品”,进而让系统帮助我们找到对这个广告更感兴趣的人。

为了让系统更好理解商品,我们需要在ADQ投放端上创建商品,并且完善属于自己的商品库。值得一提的是,ADQ投放端的“自动识别”功能,能够通过自动提取创意层级的内容进行识别,自动创建商品信息,这样一来能够大大简化商品创建流程,有效提升投放效率。据了解,使用了商品广告的广告主,广告的起量率能提升10%以上,尤其对切课等场景提升明显。

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自动识别功能入口

另外给到大家一个小小的使用建议:为提高投放效果,投放广告时建议优先使用已有商品,无法覆盖需求的时候再开启自动识别功能。

附上自动识别的使用流程供大家参考:

自动识别使用流程:

冷启动通过率UP!教育类优化师必看的起量技能

开启自动识别功能:

① 在广告层级下目标详情的商品选择“自动识别”。

② 如果当前没有可用商品库,系统支持快速创建商品库,选择行业后方可快速创建商品库。

冷启动通过率UP!教育类优化师必看的起量技能

添加商品:

① 开启自动识别,上方会显示商品框并默认放入一个商品,点击右上角“添加商品”可添加至最多10个商品。

② 商品框内放入一个商品,代表会在识别商品后创建一个单商品广告,商品框添加至多个商品,代表建立多个单商品广告。

冷启动通过率UP!教育类优化师必看的起量技能

03 单代理商进行探索实验

创建好商品库,完善对应的商品信息之后,我们同步头部代理做好账户分流,头部代理旧账户新计划进行30%比例倾斜,利用起旧账户已有的优势,有助于快速积累用户数据。同时要做好数据收集,保证用同一素材定向的计划进行A/B Test,排除账户自身质量原因导致数据分流不均等情况。

测试前3天数据并没有明显提升,整体CTR和CVR持平,最开始测试周期暂定为7天,每天都会有正常的波峰波谷的数据差异。代理同时建议投放定向可适当放松,或者采用“精准定向+自动扩量”的方法,不改变基础标签(如城市、性别等)。

到第4天结束,商品广告的计划曝光明显提升,点击率上升0.2%左右。曝光和点击率都在上升,证明潜力计划正在萌芽。代理沟通增加相应测试预算,继续按照正常节奏去搭建计划。

7天的测试结束后,商品广告数据跟常规广告成单数基本持平,各项数据指标略优于常规广告。经过7天的数据积累,商品库自然量也逐渐充盈,同步要求代理进行启动新账户时优先测试商品广告。

可喜的是,使用商品广告的账户过冷启动率远远高于常规广告。这个改变完全正向,通过数据分析得到启动率能够提高20%,有效增加账户的活跃度,快速度过尴尬的冷冻期,加快账户迭代。

04 数据回收复盘,各代理全面铺开

经过考验数据才有客观性,通过一周的数据测试,整合复盘得到以下数据。考虑到内部数据的保密性,暂时跟大家分享相关率值,样本单量同步按照1:1计算,数据具有一定参考性。单量占比根据账户内搭建计划有关,测试期间几乎量级并没有做强制要求。

冷启动通过率UP!教育类优化师必看的起量技能

通过分析以上数据,各项重要指标商品广告略胜于常规广告,但是常规广告并不是要完全被取代。两种投放方向相辅相成,使账户获取更多有效线索。商品广告重在积累人群数据,可理解为一个随时更新的一方包。这个包不断增加新的人群入库,同时又匹配到新的人群,区别于以往一个人群包半年不更新的情况。

复盘完数据之后,我们决定在全部代理中间铺开商品广告,跟全部代理沟通讲解商品广告的用法,增加账户内计划占比,同时要求新账户启动多搭建商品广告。这样众多代理数据快速集结,商品库会更加成熟,到后期账户内常规广告跟商品广告占比达到1:1。新账户启动时商品广告搭建数量占比能提升到70%左右。

此外,为方便大家查看数据,我们可以直接在ADQ投放端的“推广”栏目里,选择“商品”进入商品管理。一方面可以快捷查看和对比各商品的综合效果,帮助选品;另一方面可以高效查看关联广告/创意,实现启动暂停编辑复制等快捷操作。

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05 商品广告投放经验总结

经过暑期对于商品广告的了解和使用,我对它有了初步认识。于是我和小伙伴们进一步完善了我们公司的商品库:增加商品类目,将课程进行细分——划分中小学、区分科目,同时对应不同落地页进行录入。截至2020年寒假课投放结束,商品类目增加到了十几个,背后更是过十万加的数据条目。

我们知道,在产品投放初期,一般会采用先宽后窄的策略,于是有一个很不错的实践是“精准定向+自动扩量”组合,更容易找到目标人群。注意,在选择自动扩量时,城市、性别和年龄的可以选择固定的要求,但是兴趣行为等标签尽量广泛一些。

总结一下投放商品广告的小Tips:

① 商品库使用一般是一劳永逸的,在原有基础上更新迭代即可,一般不用反复多次新建商品库(特殊情况也要视投放情况而定)。

② 投放商品广告要做好数据回收,数据对比才能出真知。可以结合报表中心的商品分析,分析不同广告效果数据。

③ 商品广告适合用“精准定向+自动扩量”的组合,使用行业核心人群,或者自己核心一方人群包当然能够加速起量,但除此之外的定向都可以尽量放宽,给系统一些空间,方便系统以商品维度找到适配人群。

④ 可以配合其他产品共同使用如动态创意,落地页场景还原,一键起量等,加速起量概率。

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