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“教你玩转Facebook广告”系列之CBO常见问题答疑

“教你玩转Facebook广告”系列之CBO常见问题答疑

作者: UPLTV | 来源:发表于2020-02-21 10:16 被阅读0次

    前言:

    此前,UPLTV x Facebook开设了线上游戏课程,为游戏厂商们带来了一场“广告系列预算优化(CBO)及优化广告账户结构”主题课程,深度解读Facebook平台买量投放工具CBO并分享搭建广告账户结构的详细步骤。(相关阅读:出海买量有多少人真的会用CBO?

    为了帮助游戏厂商创造更高的广告价值,去年9月Facebook就进行了第一次CBO迁移计划,即更新强制使用CBO。

    从2020年2月27日开始,Facebook将继续进行第二次CBO迁移计划。非CBO广告将会受到以下限制:

    1)不能将结束时间设置在5月31日后;

    2)不能添加新的广告组(Adset);

    3)不能进行广告系列(Campaign)或者广告组(Adset)层级的复制。

    在线上课程中,UPLTV发现大家对CBO的使用方法和注意事项存在疑惑,特别是部分尚未使用或刚刚尝试CBO的游戏厂商。为此,UPLTV汇总了有关CBO的常见问题,帮助大家答疑解惑,加深对CBO的了解。详细内容如下:

    Q1:为什么强制使用CBO?

    游戏厂商首先需要了解CBO的运作方式。CBO 会使用广告系列预算和竞价策略(例如,最低单次操作费用(CPA)或最高广告花费回报(ROAS))不间断地在各广告组中自动寻找最佳广告成效的机会,并实时、智能地将预算分配给表现最优的广告组,从而让整个广告系列能够获得最多的广告转化次数,帮助游戏厂商实现最大化投放成效的目标。

    其次,AI的飞速发展不断驱使Facebook进行变革更新。AI智能化落地是未来广告平台的一大趋势。Facebook从早期信息流广告媒体,发展成如今坐拥28亿用户的海外流量的“龙头”,依靠的就是对市场变革的敏锐嗅觉,进而不断优化广告平台;而CBO则是Facebook广告平台自动化、智能化的见证和产物。在内外多重因素的影响下,使用CBO是更多国内游戏厂商实现海外投放效果最大化的优选。

    Q2:在CBO运行时,为什么部分预算会分配给单价较高的广告组?

    首先,CBO是依据广告价格的整体趋势分配预算,检测广告系列整体的单价,而非单个广告组的单价。相比我们看到广告组单价的高低是“管中窥豹”,CBO则是从“纵览全局”的角度帮助游戏厂商合理分配预算。结合CBO的运作方式,当游戏厂商在广告系列上设定一个总预算后,CBO会将预算实时、智能地分配给“未来"单价最低的广告组,而非短期单价较低的广告组,以实现最大化广告投放成效的最终目标。另外,对于广告组单价存在大幅波动的情况,CBO会提前预判并规避风险。

    其次,在目前的大数据时代,FB掌握了比以往任何时候都丰富的广告信号、用户特征、用户行为、付费深度等等信息,这为CBO的广告机器学习提供了强大的数据驱动。因此,相比优化师们看到的局部单价,CBO的预算分配更加宏观、智能和科学。

    Q3:测试后发现,CBO广告单价高于非CBO广告单价,为什么?

    针对遇到这类问题的游戏厂商,UPLTV在进行账户诊断后发现,测试时大家经常会出现以下三种错误:

    1)结合游戏推广生命周期,游戏厂商在早期先推广非CBO广告,待数据稳定的后期再启动CBO广告,会出现CBO广告抢不过早期的非CBO广告预算,进而缺乏曝光,导致没有竞争力;

    2)CBO测试金额过小,如果游戏厂商利用100美金以内的预算对CBO进行测试,得到的广告随机性过高,进而数据不具备参考价值;

    3)测试的CBO广告没有渡过机器学习阶段,导致数据处于波动状态,这也是最常见的一种错误;

    *机器学习阶段,是指广告投放系统会综合广告组的大量信息,提前预测哪些用户适合我们的产品,学习并寻找最佳广告展示机会的时期。在这个阶段,由于系统会不断探索投放广告组的最佳方式,因此广告组表现的波动性较大。在完成机器学习阶段后,系统会根据收集到的数据进行预判,对随后的广告投放进行最佳优化。一般来说,一周内完成50次转化(这里默认为安装量),机器学习会趋于稳定度过学习阶段。

    此外,单凭广告成本而论很大程度取决于广告素材和定位,相对的出价和预算分配对广告成本产生的影响是次要的。 

    Q4:一个广告系列内设置多少广告组,如何使用CBO搭建广告框架? 

    这是游戏厂商最常提出的疑问,类似的问题包括:广告组里应该设置几个广告?以及定位和素材如何摆放?等等。搭建优秀广告框架的目的是为了尽快度过机器学习阶段,从而充分利用定位和素材,实现“安装量多、广告单价便宜”的目标。

    机器学习阶段

    渡过机器学习阶段的关键在于做到以下几点:

    1)达到7天完成50次转化;

    2)设置不超过70个广告组;

    3)降低广告更改频次,避免频繁重启机器学习阶段。

    CBO广告框架搭建的方法千变万化,其本身并没有一个“标准答案”,但是万变不离其宗,只要我们做到满足以上3点,帮助系统尽快度过学习阶段,得到的广告框架就是合理的。

    UPLTV总结了四条帮助机器学习“减负”的tips:

    1)减少广告组数量;

    2)受众定位规模的大小尽量接近;

    3)广告组之间的出价和国家尽量一致;

    4)尽可能一次性上传大批量素材,减少修改次数。

    Q5:使用CBO有哪些优势?

    对于在Facebook平台投放的游戏出海厂商而言,使用CBO具有以下三大优势:

    1)提升广告效率

    由于CBO是系统分配预算,它会在各个广告组中自动寻找最佳广告展示机会,带来更高的转化量,有效降低整体的单次成效费用,最大化广告系列的投资回报,进而提升广告的整体效率,让广告预算“用在刀刃上”。

    2)提升优化效率

    系统自动分配预算可以减少优化师手动调节广告组的管理时间和调整次数,让广告优化变得更有效率。

    3)提升账户的稳定性

    系统分配预算并调整每个广告组之间的花费,不会让广告重新进入机器学习阶段,这也让广告账户更加稳定和高效。反之,如果优化师手动调整各个广告组的预算,会触发机器重新学习。

    写在最后

    综上所述,使用“营销神器”CBO是大势所趋。作为游戏厂商,以拥抱变化的心态充分利用CBO工具进行广告投放是拓展海外市场的一小步,也是实现最大化广告转化效果的一大步。CBO依据广告价格的整体趋势分配预算,将预算分配给“未来"单价最低的广告组,而非短期单价较低的广告组。在CBO测试阶段避免进入误区,减少机器学习负担,使用简易的广告结构并合理使用CBO,是众多出海游戏厂商们的“必修课”。

    作者介绍

    Peter Yu    UPLTV资深优化师

    多年广告投放优化经验,深耕游戏行业Facebook广告,操刀推广的游戏百余款,涵盖各大游戏品类及海外市场。


    关于UPLTV

    UPLTV专注游戏出海广告服务,自研聚合广告产品接入多家广告平台,运用先进的算法优化广告逻辑,显著提升广告收益并可实现有效的用户级广告收益拆分。旗下广告效果分析平台具有强实时性、高安全性和高性价比,满足广告主的推广效果分析需求。作为Facebook顶级代理商和Audience Network渠道合作伙伴,UPLTV可帮助合作伙伴精准触达全球28亿人群并最大化广告收益。通过广告投放、广告变现及效果分析,UPLTV打通了游戏出海闭环服务,赋能中国创造的游戏绽放全球。

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