有同学在星球提问“为什么我新计划没量?”

问新计划为什么没量就跟问为什么赚不到钱一样,原因太多了

月薪4000的会告诉你“出价不够、素材垃圾”

月薪15000的会跟你讲ecpm排序、预估点击率转化率

月薪30000的会分析媒体投放的受众、转化链路、算法竞价逻辑。

当然这只是个玩笑话,可能月入三万的优化师在你看来也就那样,干着最最简单的账户搭建,做着最简单的数据报表。所以优化师的成长路线到底是什么样的?想要突破职业中的发展瓶颈需要哪些能力?

01、优化师及格线

如果你只是个刚入行的小白,我会告诉你只要关注出价和素材就行了,因为出价和素材搞定了,基本没有你拿不下的产品。但是这只是最基础的东西,不可能每个客户都这么好说话让你提价,也不可能拿刀架着创意团队的脖子去说给我安排游轮场景明星演员。做优化师第一原则就是“不挑”,市面上的KA产品就那么些,而代理公司千千万,百分之80%的优化师每天都面临着挑战难度S级的产品,所以你要随时做好竞品出价比你高素材还比你好的准备。

等你干了有几个月了,需要了解更多相关的知识,那我推荐你去摸透OCPX的算法逻辑、ecpm排序。

当客户问你为什么账户没量、掉量的时候,你能够逻辑清晰的给出具体的问题卡点——

1、ecpm分时掉的厉害

2、账户的ectr、ecvr低于平均线

3、创意挤压太严重被素材衰退了

4、余额不足被限流了等等

同时给出解决方案——

1、测试方案要不要调整,要多少预算来提价刺激

2、人群定向、出价方式有没有优化空间

3、有没有合适的媒体工具、要不要换个新户

4、创意哪块还能针对性优化等等

而不是简单的回一句“还没测出来,我们多建些计划”,这时候你已经是一名合格的优化师了。无论最后产品有没有做好,你已经做好了职责范围内的事。要知道一款产品起量,绝不是优化师个人show。

02、优化师进阶

那再往上呢?我们还能够学习什么来提升自己?很多人入行学得很快,做了几个月就感觉完全掌握了,账户也跑的不错。这时候已经可以躺平拿绩效了,还要继续学习干什么?你问我媒体的粗排精排、去重召回,这跟我做账户有啥关系?

这就是很多优化师困在当前瓶颈的原因——视野太小了

整个生态链是广告业,是媒体流量的商业化变现,是广告主做用户增长的一个买量渠道,优化师在其中扮演的角色只是某一个小环节。

从优化师的视角看待买量只能局限于账户,想出的办法也跳不出后台设置。

优化师做到一定高度,甚至可以主导营销决策。

结合媒体的视角你知道整个广告的决策链路了,流量扶持的逻辑是什么?是算法模型不靠谱,还是你的广告对系统并不友好?

结合广告主视角,你又会发现:原来转化链路也能优化啊?归因到关键行为还有测试的空间?客户还能配合我们优化活动优化落地页?

这就是为什么有的同学可以跳去甲方,可以跳去媒体,甚至去做产品、做策略,而你兜兜转转跳槽几次都只是换了个地方继续搭账户。

这些都能总结为横向能力的提升。

03、怎样用数据与技术思维去优化广告

借用一位媒体老师的原话:“我平时会跟团队里的人说,你不要把自己定义为优化师,而是机械师。拿赛车手举例:一位好的赛车手想跑出成绩,肯定不止于学习怎么踩油门怎么转方向盘,而是熟透这辆车的性能、原理,当这辆车不合适的时候,可以去要求怎么改造优化这辆车。”

同理我们要从感性、经验为主的优化变成理性、科学的优化,用产品技术的手段去帮助解决问题。广告没量debug一下,诊断是哪个阶段出问题,除了出价和素材,有没有更多的方法去解决问题。

十年商业化,把这些广告系统的底层逻辑一次性全都告诉你

上图是整个广告的决策漏斗,平时我们说的计划没量都认为是竞争力不够,但其实整体流量能进入到竞价阶段的还不到千分之一!那广告没量到底是哪个环节出了问题?

首先是库存,库存就是我有多少广告曝光可以卖,核心指标是媒体的DAU和广告密度。从库存到召回流失很少,98%的流量都进入到了下一环节。

召回是为每个用户请求召回匹配的广告,也就是用户触发了广告请求,有多少广告适合给他看。我们可以看到召回阶段只有11.8%的流量进入到候选阶段,其中影响因素有哪些呢?其中包括广告的设置、数量、定向、负反馈、频控等等。

那召回之后距离竞价环节还有个候选阶段,主要是去重,目的是为了保障转化效果:同一个需求无需重复满足。

那么哪些重复计划会在候选阶段被去重掉呢?

接下来才是竞价排名阶段,分为粗排、精排,最后胜出者曝光出来。

可以看到,每个环节都有大量的流失,这就是为什么你的计划没量的原因——并不是所有的广告都参与到了竞价环节。

优化师的日常工作往往是无助的,账户不起量,素材衰退快,但其实你未必真正触及优化的核心。

我们往往认为算法模型“不精准”,而最近消费上来了,又会说:最近你们算法进步很大。但我们认为,商业场景和数据才是效果提升的核心,个人观点,在效果的决定因素中,场景占比40%,数据占比40%,而算法最多占比20%。

然后场景的设计师一门科学,如何利用数据技术又是很大的学问,包括但不限于oCPX、RTA、DPA等。

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