1、投放优化,不仅仅只是上计划、调价这样的动作,也不仅仅是想着如何起量,那是一些基础要求。

投手还需要观察每条计划的点击率、下载率等投放前端数据,哪些指标的高或低,对用户成本的影响或对用户质量的影响;

需要根据这些影响及时关停计划,新开计划、调整计划,让最后计划的大部分(几乎不可能做到全部)达到前端数据的要求目标。

2、在投放前端这样的动态调整过程,可以直接映射到广告变现端,怎样的分流用户、怎样的数据指导设置广告的开启关闭、怎样去设置引导用户点击广告、怎样的点击率合适、怎样的广告展示次数合适、怎样的用户导入量和广告展示量、点击率等是最好的组合数据等,这些都可以在投放前端得到启发。

当然,如果变现做好了,也可以指导用于投放。

3、应用商店的算法越来越接近于信息流,投放的优化调整背后的逻辑越来越像;

时间段、出价、icon、副标题等等,都是能对用户最后的转化产生较大影响。

4、当大规模起量的时候,必然会引起成本的增加,怎样缓解这个注册成本的增加?

是通过一两条优质计划去冲,还是依靠整个账户的思维考虑去平这个用户成本,需要优化师能很及时通过前后端数据抓出规律。

5、投放前端的哪些数据能让我们判断这个转化率后的成本和用户质量如何?

是点击率(下载率)还是转化率,还是其它数据?

什么时间段跑比较合适自己在跑的产品?

这个时间段不妨再拆解成更细的颗粒度。

6、点击率高真的好吗?下载率高真的好吗?下载率高真的代表优质用户吗?

还是有其它的因素存在?

为何这些因素会存在?这些因素存在是出于什么目的。

比如,vivo的下载单价,只要你不是去提价,无论下载率如何,下载单价固定都是你出价的那个价格,假设你是按最低的价格出价的,那最后的用户成本就肯定最低的吗?

7、商店的分发计划不一定都不好,搜索计划不一定都好,怎么设置这些计划让它转好也是个细致活。

这个真的花了足够多的钱才获得的“知识”!

8、为何一直要强调看投放前端数据,虽然投放前端数据没有比有直接后台直观、准确,但是在甲方不具备这样的数据后台的时候,投手要学会从这些数据先挖出一些信息出来,才能比较快去调整自己的计划。

9、加量要建议甲方逐步加量,这样的考虑是有助于投手逐步找出合适的投放计划和投放策略,另一个考虑是逐步的加也能找到如何通过各种办法去冲抵这个用户成本,要让甲方知道量级的提升最后是和用户成本成反比的。

10、不仅仅是整个项目的加量节奏,一天的加量节奏也是一个非常关键的点,对于已经能判断出模型合适的计划,可以大胆跑24小时全天时段。

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