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對于特定人群(不同行業(yè)廣告主的定向),平均每人每天在這個媒體內觀看多少條信息各有不同,但在一段時間內是相對穩(wěn)定的值;(影響媒體側的點擊率預估和媒體收益預估,進而爭取更多廣告曝光)基于上述兩點,我們可以解釋下面兩個現象:現象1:媒體紅利期流量大、競爭小、廣告ROI很高原因:針對同一批人群的廣告曝光機會,參與競價的廣告主少;
前言:
本文4000字,閱讀大概需要10分鐘。作為市場推廣團隊的你,因信息流媒體投放效果不穩(wěn)定,而常常做背鍋俠,不妨靜下心來用這10分鐘充充電。
問題與現象:
以上這些典型情況,甚至連超級廣告主也不能逃脫。
哪些效果不好的問題不在本次討論之中?如:
總之,廣告投放者自身原因導致的效果差,不在本次討論之中。本次,我們專門討論,讓信息流投放老手都迷惑的現象。
搞不清楚這些現象發(fā)生的原因的,其慘痛代價是市場部充當背鍋俠,所以這背后的原因,你不得不深刻掌握。
信息流投放時,雖然市場動態(tài)瞬息萬變,但是也有一些可以掌握的基本信息:
基于上述這些不變因素,信息流媒體提升流量變現效率:
1. 廣告展示機會:廣告load決定了每N條信息間插播一條廣告,進而決定了平均每人每天在這個媒體內有多少次廣告曝光的機會。
2. 信息流廣告是按點擊計費的,即需要大數據/機器學習/AI,總之是要預估每一條曝光廣告被點擊的概率--pCTR。
3. 每一條廣告背后有廣告主的出價,即當有廣告被點擊時媒體產生收益。媒體對每一次廣告曝光,背后都有精密的計算。在諸多競價中的廣告中,媒體對每一條廣告如果被展示可能為媒體帶來的收益做出預估:約等于 廣告主出價x曝光廣告被點擊的概率(為計算簡單,暫不加入二階競價因素)。
不變的因素:對特定人群的廣告曝光機會,是有限的。
變化的因素:多少廣告主參與競價,他們的出價是多少?其他廣告的廣告創(chuàng)意會不會更吸引人?(影響媒體側的點擊率預估和媒體收益預估,進而爭取更多廣告曝光)
基于上述兩點,我們可以解釋下面兩個現象:
現象1:媒體紅利期流量大、競爭小、廣告ROI很高
原因:針對同一批人群的廣告曝光機會,參與競價的廣告主少;在不需要出高價的情況下,廣告就有曝光機會。這個時期,媒體的角度稱“廣告填充不足”
現象2:投放好好的,突然就沒流量了,而素材、文案、定向、出價等都沒變化
原因:大概率是參與競價的廣告主中突然出現了超級大家伙。對于目前“你”的廣告目標受眾,“你”和“你的競爭對手們”出價在一個相對的穩(wěn)定競爭態(tài),都能獲得一定量的廣告曝光;而這個超級體量的闖入者,帶著他的大批廣告物料,和遠高于“你們”之前競爭水平的廣告出價,獲得大量的廣告曝光機會。而 “對特定人群的廣告曝光機會,是有限的”這一點不變,所以導致“突然就沒量了”。
事實上,造成“投放好好的,突然就沒流量了,而素材、文案、定向、出價等都沒變化”的原因, 還不止上面這個,且聽我繼續(xù)說。
在上面的討論中,我們竟然沒有考慮最重要的變量因素之一:媒體的點擊率預估模型。
為什么“媒體的點擊率預估模型”對媒體而言,非常非常非常重要? 在理想情況下,假使面對同一個住在北京海淀區(qū)中關村地區(qū)、家有3年級男孩的35-40歲的女性,有20個廣告來自不同行業(yè)、有著不同廣告訴求、帶著不同的出價,他們中有少兒英語培訓、有少兒編程、有成人英語培訓、有理財、有健身、有小游戲、有零售電商,假使這位女性平均一天有5次看到廣告的機會,如果媒體可以100%準確地預估出該女性點擊每一條廣告物料的概率,那么根據公式--點擊率x該廣告出價將預估的收益排序,就可以在這20條廣告挑出預估收益最大的5條廣告來。
從整個媒體的宏觀角度看,有很多個地域的很多個媽媽、爸爸、爺爺、大哥哥、小朋友,他們的偏好各不相同;以及有很多個行業(yè)的廣告主,他們針對不同地域、不同人群準備了不同出價的不同廣告物料。
假如媒體可以做到對每個人的廣告點擊率預估是100%準確,即媒體完全有能力在某段時間內,為有需求的用戶,挑出能讓媒體方收益最大化的那些廣告。
當然,實際情況要更復雜些。還有若干限制條件,比如還要考慮每位廣告主的日預算/時段預算、廣告展示頻率控制等。總之,這就是一個在指定條件下求最大值的數據問題而已。
包括媒體方推出的OCPX投放,本質都是基于媒體對廣告收益預估的基礎之上,增加考慮廣告主轉化效果作為新增的限制條件,讓媒體方、廣告主都盡量收益的多種廣告流量分配策略。底層基石都是基于“媒體的點擊率預估模型”。
一旦“媒體的點擊率預估模型”出現了偏差,媒體收益一定不再是最大化。偏差越大,媒體收益距離理想的收益越是遙遠,同時廣告主們更會叫苦連天。為了這個崇高的“理想”,媒體方面會使出吃奶的勁兒,也要無限追求更準確的“媒體的點擊率預估模型”。
在追求更準確的“媒體的點擊率預估模型”的道路上,模型算法在不斷的優(yōu)化,不斷的迭代,進化速度之快,令人咋舌。因為背后的動力來自于極豐厚的商業(yè)回報。
很不幸,“投放好好的,突然就沒流量了,而素材、文案、定向、出價等都沒變化”就在這個時候,也許就會發(fā)生了。
換個角度,也許在之前的預估模型下,“你”的廣告就是占了便宜的那一方,所以之前的效果很好;也許在新的預估模型下,“你”的廣告是被冤枉的一方。
關鍵的是,媒體方的預估模型,不是你我能控制的。總之,遇到這種情況,沒什么辦法,只能通過對“素材、文案、定向、出價”等因素的調整,影響媒體對“你”新?lián)Q的廣告預估,嘗試從“吃虧”的預估回到“正?;蛘急阋恕钡念A估區(qū)間。
媒體的每一次新策略的小流量測試,不一定都成功達到預期,所以有時候上線了若干時間之后又被撤回了。對于廣告主的表現則是被抽中的“你”和“你的廣告物料”推廣效果又莫名其妙地恢復了。
對于一個廣告受眾,通過層層選拔,從幾萬幾十萬的廣告庫中精選了幾百幾千條廣告候選集,這才到廣告點擊率預估的環(huán)節(jié)。在前面眾多環(huán)節(jié)中,如果有任何環(huán)節(jié)“你的廣告”不幸被淘汰了,“你”都沒機會參與對這名受眾的廣告競價。
媒體的策略不斷升級,不僅僅在于廣告點擊率預估,前面這些環(huán)節(jié)(媒體方稱之為“廣告策略”)都在不斷的優(yōu)化的迭代。對于更多廣告主來說是優(yōu)化,而對于另一小部分廣告主則是災難。
原本不變的因素,開始變化了! 媒體流量大小、人群水平、人群地域、媒體內容調性,這些因素永遠不會變化?
媒體流量大小、人群屬性、人群地域,有可能在短期內發(fā)生變化。背后的原因是媒體也需要不斷采買新流量,進而保持媒體流量增長。新采購的流量和原媒體流量結構不完全一致,從而影響了“人群屬性、人群地域”。
這個變化的體現很可能就是“流量持續(xù)有、轉化有,但表單質量是持續(xù)的、小幅的下降”。
投放的媒體本身的流量結構在流量采買過程中,發(fā)生了變化。新采購的流量中,匹配“你”家業(yè)務的廣告受眾人群占比遠不及原來的媒體流量。
面對這種現象--“流量持續(xù)有、轉化有,但表單質量是持續(xù)的、小幅的下降”,廣告主們常常吐槽“媒體充水”,但也不能一刀切的做判斷。
舉個例子:原來的媒體DAU在1000萬時,活躍人群集中在北上廣;而該媒體不斷采購新流量過程中,媒體流量結構發(fā)生變化。當DAU到達3000萬時,活躍人群中60%來自于三四五線城市的新增。
假設“你”的廣告是學歷教育,定向是18-25歲人群,這時候,“你”感覺可能就是“流量持續(xù)有、轉化有,但表單質量是持續(xù)的、小幅的下降”,而原因有可能是因為不同地域的人群的需求強烈程度不同--在北上廣深的一線城市的就業(yè),對于學歷的要求更高,而在三四五線城市對于學歷需求是加分項而不是必選項。
媒體內容調性也是可能在幾個月內產生變化的。舉個例子:在2018年-2019年,抖音和快手的內容都有了大的變化,從完全不同的兩個世界,到內容相互借鑒的同時保留各自特色。
媒體內容調性,會影響該媒體的人群屬性的變化,以及APP的使用時長,進而影響“平均每人每天在這個媒體內觀看多少條信息”。
當“你”對信息流媒體的廣告策略了解的越多越深,無助感反而會越強烈。因為“你”越來越清楚,投放效果不穩(wěn)定,真心不全是由自己的努力能決定的。
面對隨時調整的媒體廣告策略、面對廣告點擊率預估的黑盒子、面對公司領導對推廣團隊的壓力,我們要做的是--守住底線,大道至簡:
1.認清信息流媒體策略不是“你”能影響的黑盒子的同時擲更多次的骰子,讓“你”連續(xù)三個6的機會的更多一些。更多的“素材/文案/定向/出價”的組合,有更多被媒體“預估收益很不錯”的機會。
2.“你”能做的就是勤快再勤快些,用更多“素材/文案/定向/出價”的組合,平攤媒體策略變化帶來業(yè)務波動。
3.轉化效果監(jiān)測+數據準確度95%,則任媒體流量變化、媒體競價水位變化,即使廣告物料數量增長10倍,也能將每一條廣告物料對應的推廣效果監(jiān)測得清清楚楚。
后續(xù):
如何不做背鍋俠?如何向上匯報、如何用數據分析闡述問題?面對跨部門的甩鍋如何自我保護?還有什么感興趣的角度可以在評論區(qū)留言。
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