数据监测驱动下的信息流广告优化

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下面让当当我们用一有有几个真实案例,来介绍咋样利用数据监测优化广告创意。大多数同城交友类软件为了引导用户注册,会在首页放置几滴 的照片吸引用户点击。对于照片的选者 ,有有一种创意设计老是相持不下。有一种是使用漂亮但过低真实的图片,另有一种是使用真实但过低漂亮的图片。

未来让当当我们会几滴 接触信息流广告,肯能以信息流为核心的广告形式。

下面让当当我们再介绍一有有几个案例,看看咋样利用热图监测优化落地页的设计。热图分析工具在做营销和信息流推广时能非要帮助让当当我们分析用户访问落地页后的行为,查看落地页的设计是与非 合理,以数据驱动落地页的优化。当让当当我们非要 土依据 直接监测最后的转化结果时,落地页作为上面环节,也是预估转化效果的重要凭证。

瞎设计,瞎投放,瞎优化——这肯能是现阶段信息流广告位于的最大难题之一。全都已经 我 受限于资历和经验,广告投放和优化人员非要在一开使了了就判断出最核心的效果指标并制定出科学有效的优化流程。过低经验的一起又承担着来自甲乙双方的巨大压力,全都相关从业者还非要 考虑好广告创意是与非 优质和投放平台是与非 至少就匆忙上线,而且开使了了一轮轮非要 头绪的优化。

常规的数据监测,通常是把监测做到安装包/落地页层级,不同落地页对应不同安装包,再把它们分给不同的推广来源。但原本做非要判断某一有有几个页面上那一类创意的好坏,非要实现更为精细的数据追踪。为了外理你这俩难题,让当当我们使用了数据监测工具ptengine来生成广告链接,通过细化utm参数(删改标注创意的名称、来源、媒介、关键词、内容等),从而下沉到创意层级进行数据追踪。

以监测为核心,以数据为土依据 。对大多数广告从业者来讲,要想避开资历和经验的限制,建立起高效科学的优化流程,非要以数据监测为中心,来指导关键词优化、创意优化和设计优化。

本文作者:曲海佳

来源:51CTO

让当当我们先看看主流信息流广告的产品机制:

两边的考虑也有着其他人的出发点,此时让当当我们很难再凭经验去判断这有一种创意设计的优劣,非要采取数据监测的土依据 ,观察有一种创意的投放效果,再来指导创意设计的优化。非要注意的是,创意优化的过程,除了考虑图片,还有文案和图文的搭配使用等等。数据驱动的优化体系,它的精细和简化程度肯能远远超越了以往的广告优化,单凭经验不肯能再一击中的。

理想的CTR优化正循环:广告创意有高点击率,被评判为高CTR,得到很高的预分配曝光,从而有很高的广告曝光,好的表现会每段到账户的历史数据。此时去掉 新的广告创意,得到的CTR又会很高,从而再次得到高曝光,周而复始以达到理想的CTR优化正循环。

未来的广告投放,信息流广告平台的选者 和数据监测工具的使用将起到愈发关键的作用。选者 一款优秀的数据和热图监测工具,对设计广告创意、选者 投放渠道、提升工作波特率单位和建立高效的优化流程都能起到事半功倍的作用。一阵一阵是经验不太丰沛 的广告从业者,数据运营的工具肯能成为让当当我们最好的左膀右臂。



在细分不同创意时,让当当我们首先根据超火,从3分到7分对所有图片进行分类, 每一有有几个分数下又分为素颜、淡妆和浓妆。肯能使用同一有一两买车人的三张照片,让当当我们规定为套图。开使了了投放前,让当当我们为每一有有几个创意都设置了链接,每条链接都对应了相关的流量数据(浏览量、退出率、平均等待英文时间等)。点开每一有有几个链接后,还能非要将“点击下载”按钮设置为一有有几个事件进行追踪。原本让当当我们就能清楚知道每一有有几个创意把流量带到落地页已经 我 的互动清况 ,预估最后的下载量。

累似 :让当当我们能非要想看 用户在有哪些位置产生了点击,你这俩按钮设置是与非 会引起用户的误会;用户在有哪些区域等待英文,让当当我们最感兴趣的内容是有哪些;用户随页面滚动的流失清况 ,当前的落地页是与非 太长意味用户一蹶不振 了耐心等等。通过不断改善落地页的设计,提升用户体验,有有助于于转化。

“今日头条和百度必有一战”,相信不少的互联网人在过去有几个月都听到过累似 的断言。定位于信息分类分类整理平台的今日头条和主营搜索业务的百度会产生非要 大的利益冲突,最核心的点之全都已经 我信息流广告。

过低和过低:无法判定新创意是与非 优质,非要保证持续获得高CTR。

甲方从软件运营的深层考虑,为了凸显交友软件的真实性,希望使用有有哪些非常真实但过低漂亮的图片。乙方则更多地从用户属性考虑,希望在一开使了了就用很漂亮但不需要说真实的图片过滤掉有有哪些不需要注册的人,剩下的用户也就更容易被转化为付费。

在让当当我们非要将创意与转化效果直接联系时,通过将“点击下载”按钮设置为事件进行追踪,对转化清况 进行了很好的预估。经过一段时间的数据分类整理后,让当当我们将每个创意前端的花费与后端“点击下载”按钮的互动点击数结合,算出了互动点击成本。

根据“互动点击数较多,成本相对较低”的原则对所有创意进行比较,让当当我们分别找出了最佳图片创意、最佳文案创意和最佳图文组合创意(下图中已用黄色标注)。有有哪些创意采用的元素和设计,已经 我未来新创意的大体设计方向。

上世纪50年代在美国风头正劲的连锁超市Target,就原本尝到了信息流广告的甜头。当时的Target非常重视数据驱动运营的理念,让当当我们成立了专门的数据统计部门,分蒸发掉了最有价值的消费人群——孕妇。孕妇们在怀孕期前后的花费往往是平时的数倍,她们最常买的商品也很好定位——奶粉,婴儿车,尿布等等。Target的数据人员根据以上信息,把超市会员中位于怀孕年龄段的男人筛选出来,给她们邮寄母婴类的优惠券。理想中你这俩土依据 的效果应该非常好,肯能让当当我们精准定位到了买车人的目标客户。但结果却不尽如人意,超市收到了几滴 投诉,全都消费者认为买车人的信息被泄露了,让当当我们感到不安甚至恐慌。反复考虑后,超市采取了新的策略,让当当我们把母婴类优惠券夹杂在你这俩不相关的优惠券中,再一起邮寄给买车人的目标客户。在消费者收到的几滴 优惠券中,非要少数几张是超市真正想寄的母婴类优惠券。消费者恐慌情绪降低的一起,优惠券的促销效果也非要 好。

以数据和热图监测为核心的信息流广告优化,真正实现了以创意为单位、以数据做驱动,从设计到展现、点击,再到落地页互动的全过程精细化监测。与你这俩广告形式相比,信息流广告精准性很高、打扰性较低,与用户浏览环境融合度非常高;再结合数据监测驱动的优化模式,使得广告从业者的工作更加科学高效,更加流程化。

Ptengine(铂金分析)利用点击、注意力、滚动到达等热图工具进行可视化分析,深层细分并追踪数据,高效改善用户体验、提升转化。对数据监测和热图感兴趣的让当当我们,能非要使用邀请码xinxi2,在www.ptengine.cn上注册并免费使用。

在上述产品机制中,让当当我们最有肯能干预的每段已经 我CTR。在竞争激烈,预算有限的商业环境下,让当当我们的出价不肯能无限高。通过人为干预让系统给让当当我们判定一有有几个较高的CTR,原本有有助于用更低的出价,拿到跟对手持平甚至更高的曝光。

通过上述的参数设置土依据 ,让当当我们能非要实现图文分开,在创意层级实现精细化数据监测。针对同样图片使用不同文案,再针对同样文案使用不同图片,从而实现创意的交叉对比(下图所示)。原本让当当我们能非要分别了解效果最好的文案和效果最好的图片,有有助于非要知道哪一组文案和图片结合的效果最好。

eCPM(预分配曝光)=出价*质量度(CTR)

实际的落地页优化过程中,让当当我们常常面临【先有对比测试,才有数据】和【非要 数据,难以推动落地页改动】的两难困局。此时优化人员就非要引入A/B测试,通过快速对落地页进行小调整,分流测试得出优化效果,再返回指导落地页的设计以实现数据驱动的迭代优化。非要注意的是,常规条件下的数据监测还过低细化,让当当我们无法判断是哪个因素引起了数据的变化。而且在A/B测试时,每次只设一组变量,尽肯能细致地进行测试和对比,有有助于科学有效的达到优化的目的。

当用户在信息平台打开一有有几个资讯时,会立刻产生相应的广告请求。首先,系统会进行广告检索,把适合投放的广告选者 出来。而且,系统会对有有哪些广告进行预分配曝光。根据上述公式,预分配曝光(eCPM)等于你的出价乘上质量度(CTR);而你这俩CTR,又取决于你的账户一贯表现。通过预分配曝光对广告进行高低排序已经 我 ,再滤掉你这俩广告主要求的频次,就能非要实现真正的广告曝光。此时用户点击广告,便产生了广告计费。

实际循环:广告创意的优化非要 方向,始终非要获得高CTR,迫于时间压力匆忙上线,过低反思和高效的优化流程,最终变成恶性循环。

信息流广告已经 我原本的模式,之全都它能非要把用户定位得非常精准,但还是会将买车人隐藏在全都不相关的信息之中,降低用户对于数据被泄露的恐慌。它不但继承了DSP广告的精准定向,还不需要破坏所投放平台带给用户的浏览体验。在不引起消费者反感的一起,实现品牌宣传和营销落地。

信息流广告指的是在用户使用互联网产品或服务时,根据搜索数据、社交关系和用户属性对人群进行智能推送,并与原有信息内容混排在一起的广告。简单来说,已经 我把广告隐藏在资讯和信息流之中,混淆广告与信息之间的界限,让广告非要 不像广告。

上图是匡威的广告创意:大胆创新的设计看似不美观,有已经 我 反而能吸引用户的好奇,引来不少流量。像这拈连较新颖的创意设计,非要 投放结果作指导,仅凭设计图让当当我们很难判断创意的好坏。