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深挖oCPC后紅利期的優(yōu)化邏輯與突破 | 成都傳媒

時(shí)間:2020-05-29
 

對(duì) oCPC 做優(yōu)化,是智能投放之路上必須且大概率會(huì)長期面對(duì)的一個(gè)挑戰(zhàn)。

1. 非零和博弈

以百度搜索oCPC為例,盡管它還遠(yuǎn)稱不上一個(gè)成熟的智能投放產(chǎn)品,但卻讓我們看到:通過AI優(yōu)化復(fù)雜廣告轉(zhuǎn)化效果的未來。

搜索oCPC的工作原理是錨定CPA(每次行動(dòng)成本)來調(diào)整每次的點(diǎn)擊出價(jià), 從而使 CPM(千人展現(xiàn)成本)最大化的過程。

大家發(fā)現(xiàn)了嗎?機(jī)器學(xué)習(xí)的最終目標(biāo)是平臺(tái)的CPM最大化,即展示收益的最大化,而不是單個(gè)廣告的CPA更劃算。但也不必悲觀,因?yàn)檫@是一個(gè)非零和博弈,技術(shù)的升級(jí)讓投放的盤子更大了,同時(shí)廣告主也能從中受益。其產(chǎn)生的原始動(dòng)機(jī)固然是平臺(tái)可以增加收益,但采取的手段是正面的——平臺(tái)通過AI模型的投入提升其流量的轉(zhuǎn)化價(jià)值。

這也同時(shí)揭露了一個(gè)事實(shí):一個(gè)oCPC計(jì)劃好不好,本質(zhì)是模型能不能盡快尋找到可以平衡自家品牌和廣告大盤的那個(gè)最優(yōu)CPA解。

2.最優(yōu)CPA

我們的投放目標(biāo)是「能夠控制住CPA的成本,且保持足夠的量」。最優(yōu)CPA肯定不等于更低的CPA,而是在成本與轉(zhuǎn)化量之間找到一個(gè)平衡點(diǎn)CPA。如下圖,我畫了個(gè)均衡圖來解釋這里面的邏輯,希望幫助大家理解。

X軸是計(jì)劃的轉(zhuǎn)化成本,Y軸是計(jì)劃的轉(zhuǎn)化量,遞增的曲線代表「投放價(jià)格曲線」,出價(jià)越高,競爭力越強(qiáng),轉(zhuǎn)化量會(huì)提升(非線性);遞減的曲線代表「業(yè)務(wù)成本曲線」,因?yàn)榭紤]到規(guī)模效應(yīng),隨著轉(zhuǎn)化量的下降,企業(yè)需支付的投入成本升高(非線性)。這樣,兩條曲線的交點(diǎn)就是我們想尋找的最優(yōu)CPA值。因此,在投放人群不出現(xiàn)失誤的前提下,一切投放優(yōu)化策略都可以遵循這個(gè)圖的邏輯。

這樣,我們的優(yōu)化場景就只有以下2種:

?(1) CPA在最優(yōu)點(diǎn)右側(cè)

?

CPA偏高,需想辦法降低,同時(shí)大概率會(huì)犧牲一些量。我們從拆解CPA開始分析,公式如下。

開啟ocpc后,廣告主的CPC會(huì)因?yàn)榱髁扛珳?zhǔn)而升高,同時(shí),CVR因?yàn)榉峙涞搅宿D(zhuǎn)化更好的受眾也會(huì)變高——兩者的增速比例決定了CPA的最終水平。所以,可控CPA又可以拆解成可控的CPC和更高的CVR。

這時(shí),人為可以干預(yù)的點(diǎn)是:控制住CPC 、提高CVR。主要方式有:

a.確保在第一階段的CPC階段,打好數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

b.檢查數(shù)據(jù)回傳,是否準(zhǔn)確

c.提升展現(xiàn)量-關(guān)鍵詞優(yōu)化

d.提高點(diǎn)擊率-創(chuàng)意優(yōu)化

e.提高轉(zhuǎn)化率-著陸頁優(yōu)化

(2) CPA在最佳點(diǎn)左側(cè)

這時(shí)候CPA看起來很低,但轉(zhuǎn)化量根本不夠,需要提升轉(zhuǎn)化量。人工干預(yù)最直接的一個(gè)思路是:適當(dāng)提高目標(biāo)CPA,但一定控制好幅度,最高一次不要超過20%,一點(diǎn)兒點(diǎn)兒嘗試。

此外,還可以通過外部提升轉(zhuǎn)化量的方法。我們可以根據(jù)下面的「流量問題歸因圖」標(biāo)記出流量少的外部主要誘因,逐個(gè)擊破。

a.預(yù)算不足

重新預(yù)估消費(fèi),如果是因?yàn)轭A(yù)算少所致,可以重新分配量給ocpc計(jì)劃。

b.因展現(xiàn)量低導(dǎo)致的消耗困難

i. 增加關(guān)鍵詞,建議手動(dòng)或使用主流AI拓詞工具,增加人群曝光可選范圍,不建議開啟智能拓詞,很容易進(jìn)來垃圾詞匯。

ii. 匹配模式單一,可以適當(dāng)放寬匹配精準(zhǔn)度。

c. 因CTR低導(dǎo)致的消耗困難

i. 提高CTR(點(diǎn)擊率)

創(chuàng)意優(yōu)化、配置更齊全的高級(jí)創(chuàng)意、信息陣列、多圖樣式、動(dòng)態(tài)標(biāo)題,結(jié)合細(xì)分業(yè)務(wù)和人群,個(gè)性化設(shè)置創(chuàng)意。進(jìn)一步提高轉(zhuǎn)化率,做著陸頁優(yōu)化。

ii. 排名低(依舊需要使用上文提到的提高CPA大法,這里不再贅述)

如果理解了上述優(yōu)化邏輯,那么基本清晰了哪些環(huán)節(jié)是需要手動(dòng)參與的,哪些環(huán)節(jié)是只能交給機(jī)器去跑的。我們也可以這樣理解,oCPC承擔(dān)了人類無法完成的高強(qiáng)度算法,按照既定框架去捕捉更高質(zhì)量的流量;人工則需承擔(dān)給oCPC模型喂足“飼料”、隨時(shí)觀察“環(huán)境變化”。

1. 人工的關(guān)鍵價(jià)值

從人機(jī)協(xié)作的角度,梳理一下Part1中的要點(diǎn),可以看到人的核心價(jià)值體現(xiàn)在:

(1)賬戶第一階段,需要依靠人,提供充足和良好的數(shù)據(jù)“飼料”。第一階段的效率取決于優(yōu)化師在CPC階段的能力,從賬戶結(jié)構(gòu)、策略調(diào)整、創(chuàng)意優(yōu)化、效果分析等,需要用可控的成本湊足轉(zhuǎn)化門檻,讓機(jī)器知道什么流量是所需要的。

(2)賬戶第二階段,就算跑穩(wěn),我們知道也是階段性的,需要人工持續(xù)監(jiān)視,在出現(xiàn)波動(dòng)的時(shí)候人工干預(yù)。這需要人對(duì)市場和客戶的變化有清醒的認(rèn)識(shí),比如創(chuàng)意策略優(yōu)化、落地頁設(shè)計(jì)更新等。

2.人工需要避免的投放誤區(qū)

由于對(duì)oCPC投放原理認(rèn)識(shí)不清,投放人員在模型的學(xué)習(xí)階段還是根據(jù)經(jīng)驗(yàn),做優(yōu)化操作,導(dǎo)致效果變差。例如,看到點(diǎn)擊價(jià)格很高,就慌亂調(diào)整出價(jià);發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)自動(dòng)添加了一大堆莫名其妙的關(guān)鍵詞,趕緊刪掉;發(fā)現(xiàn)同一個(gè)關(guān)鍵詞,系統(tǒng)多次添加到不同計(jì)劃或單元,是不是出問題了?

在模型認(rèn)識(shí)你的轉(zhuǎn)化用戶過程中,不能再以慣性的思路去盯著賬戶了,這個(gè)時(shí)候,很多現(xiàn)象反映的是機(jī)器的語言,復(fù)雜問題我們可以先交由機(jī)器處理,穩(wěn)定后再看結(jié)果是否符合預(yù)期。切忌過多的干預(yù)模型,打亂學(xué)習(xí)的節(jié)奏。

3.什么時(shí)機(jī)干預(yù),什么時(shí)機(jī)不干預(yù)?

(1)前期預(yù)算少干預(yù)

ocpc是AI算法優(yōu)化,大概率是預(yù)算越多,分配的流量越多。所以,預(yù)算一般要充足。在設(shè)置上限的時(shí)候,最好高出你的承受能力20%-30%,比如日承受能力是1萬,預(yù)算至少設(shè)置1.2 萬。現(xiàn)實(shí)是前期預(yù)算越足、流量越多。預(yù)算設(shè)置好后,盯緊消費(fèi),但不要頻繁調(diào),快到承受極限的時(shí)候再通過調(diào)節(jié)時(shí)段等方式來平衡。

(2)基礎(chǔ)定向遲干預(yù)

很多投放人員會(huì)設(shè)置很多二級(jí)定向,受經(jīng)驗(yàn)和慣性驅(qū)使。但實(shí)際跑下來的效果卻發(fā)現(xiàn),剛開始還是通投最好,這樣可以獲得足夠大的曝光量。等效果出來了,有一定數(shù)據(jù)積累,再逐步縮小定向,這個(gè)時(shí)候行業(yè)、業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)就可以發(fā)揮其作用了。

(3)出價(jià)只在探索最優(yōu)CPA階段才干預(yù)

這部分已經(jīng)在本文Part1里詳細(xì)介紹,回想一下「尋找最優(yōu)CPA」曲線圖,出現(xiàn)明顯的偏左、偏右特征時(shí),需要人工干預(yù)。

(4)創(chuàng)意強(qiáng)干預(yù),但優(yōu)化穩(wěn)定后少干預(yù)

如果前期把創(chuàng)意素材準(zhǔn)備足,系統(tǒng)學(xué)習(xí)可以分辨出差異,各種不同的配圖、標(biāo)題、落地頁,會(huì)讓系統(tǒng)的學(xué)習(xí)結(jié)果更有效,自動(dòng)優(yōu)化的時(shí)候更有依據(jù)。但已經(jīng)完成學(xué)習(xí)階段,就減少大幅改廣告創(chuàng)意的情況,減少對(duì)模型的干擾。

(5)最終效果不好時(shí),要做強(qiáng)干預(yù)

賬戶效果不好再考慮上新,如果賬戶效果好,最好不要做上新調(diào)整。因?yàn)樯闲聲?huì)影響到原有計(jì)劃,損失跑得好的計(jì)劃,得不償失。另外,新計(jì)劃要和原有計(jì)劃有所差別,價(jià)格、圖片、標(biāo)題,直到落地頁,最好都能有所區(qū)別。

(6)落地頁隨時(shí)要做強(qiáng)干預(yù)

其實(shí),現(xiàn)在大部分品牌企業(yè)都對(duì)頁面很講究,因?yàn)槁涞仨摮休d的是轉(zhuǎn)化——推廣中最應(yīng)該被重視的一環(huán)。落地頁改版和更換是投放策劃的常態(tài),但還很少有企業(yè)能做到科學(xué)改版、高頻優(yōu)化、有效分析,落地頁優(yōu)化環(huán)節(jié)目前是在智能領(lǐng)域相對(duì)落后的一環(huán),這也是為什么靈蹊要在此點(diǎn)發(fā)力,因?yàn)槠髽I(yè)缺乏有利工具的加持。

搜索oCPC的紅利期已經(jīng)過去,隨著越來越多的行業(yè)加入,效果不穩(wěn)定的情況只會(huì)增加,不會(huì)減少。此時(shí)的突破點(diǎn),會(huì)后置到落地頁的轉(zhuǎn)化能力(承接能力)上。

平臺(tái)的智能性提升,可以識(shí)別不同客戶的轉(zhuǎn)化意愿。但精準(zhǔn)度并不能降低競爭度,當(dāng)流量資源搶奪激烈時(shí),昂貴的價(jià)格始終是繞不過的坎兒,投放的優(yōu)化空間會(huì)越來越受限。這時(shí),競爭的主戰(zhàn)場就會(huì)發(fā)生后置,ROI的控制能力被壓縮到從落地頁開始的每個(gè)承接細(xì)環(huán)。

不僅如此,落地頁是屬于廣告主的,如果廣告主可以對(duì)頁面的智能化進(jìn)行自主控制,完全可以將頁面的轉(zhuǎn)化能力通過動(dòng)態(tài)化功能做大幅提升,將低轉(zhuǎn)化意愿人群(平臺(tái)判定)的實(shí)際轉(zhuǎn)化率升高。換言之,低價(jià)買到的流量也有機(jī)會(huì)獲得還不錯(cuò)的轉(zhuǎn)化率了!

這里面涉及到廣告主容易忽略的一個(gè)地方——拓量能力的積累。其實(shí),這塊兒是可以間接積累數(shù)據(jù)資產(chǎn)的。

以目前百度搜索ocpc為例,拓量的模式主要分為三種類別:保守?cái)U(kuò)量、均衡擴(kuò)量、積極擴(kuò)量。

投放的時(shí)候,可以建立不同的計(jì)劃,采用不同的拓量模式,對(duì)接不同的落地頁。通過完善的轉(zhuǎn)化優(yōu)化/分析工具,幫助企業(yè)積累屬于自己的分群識(shí)別能力,從而對(duì)不同價(jià)格/屬性的流量探索出一套屬于自己的ROI算法。這樣的操作,不僅可以摸索出業(yè)務(wù)的拓量規(guī)律,更可以結(jié)合落地頁的承接環(huán)節(jié),進(jìn)行人群的細(xì)分匹配和數(shù)據(jù)積累,從而讓轉(zhuǎn)化承接的能力更硬核。

當(dāng)然,對(duì)于ocpc可能的新突破點(diǎn),我們都還需要做很多的功課。但讓我們很自豪的一點(diǎn),優(yōu)化邏輯已經(jīng)基本梳理明白,也有第一批用戶愿意和我們一起、從落地頁開始、一步一步地突破。

本文:靈蹊營銷筆記 (getlx007)

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