优化师的日常工作中接触最多的就是广告投放平台,很多优化师一度把自己形容成一个无情的上计划机器,每天都得花费大量的时间去做这件事。近年国内广告投放平台通过开放Marketing API已经大幅提升了人效,通过批量的手段把优化师个人效率大幅提升。但这时又迎来了一个新的问题,随着市场开放,竞争加剧,建计划这件事就会开始“卷起来”,你100条,那我就1000条,再次陷入不断建计划的循环中去。对媒体而言,大量的重复广告不仅对用户造成审美疲劳,而且对于服务器各种资源来说也是一种浪费。
工具升级的目的原本是为了解放人力,把优化师从重复劳动中解放,更专注于广告本身,去思考如何高效的获取用户,提高投入产出比,但是显然目前的改变仍然还不够。那么广告投放平台这个工具,能不能再一次更好的升级?
从媒体出发,“广告投放平台”这款产品的使用对象是谁。不就是优化师嘛?这款产品要进一步提高效益,最直接的做法就是降低使用门槛,提高操作效率。这一点从近两年的广告投放平台变化趋势中也能看出来,媒体将过许多平台的流量聚合统一,再通过规范化的输出去实现多平台的使用门槛降低。
统一的广告投放平台本身是为了更大的规模去做准备,但是进一步切分到精细化垂直的时候,又需要再次拆分出来,这一次主要针对垂直类客户做定制化,也就是完成产品形态上的拆分。
在以往的广告投放平台下,多流量多行业归拢到一起虽然提高了规模效益,但是不可避免的会出现许多的功能上的冗余。在整个操作上,所有使用者看到的都是一个界面,许多不相关的功能和界面也同样会出现在不同使用者的眼中,这实际上是降低了使用效率,提高了使用门槛。而且随着版本迭代的过程,功能会越来越多,除了操作使用上复杂程度的增加,还提高了开发难度和维护成本,一旦出现故障,所有客户都难以幸免。
从近期腾讯广告做的行业投放端不难看出,头部媒体正在有意向着垂直领域进军。相比过往统一的投放后端,这些行业投放端在使用上更简便,投放逻辑也大大精简,配合高效的算法能力,广告主能更高效的投放广告获取流量增长。
其中,以腾讯广告为例,腾讯广告就开始慢慢推出了针对各个行业的投放端定制化的功能,现在可以看到的就有游戏行业、房产行业以及本地生活行业的投放端。
从这三个行业投放端来看,一条明显的主线就是先做减法,再做加法。先将通用性的基础功能抽取出来,减少行业无关的操作,再根据不同行业的特征来添加行业特色功能。
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以游戏行业为例,游戏行业投放端跟以往统一化的投放端相比,从整个游戏投放周期来考虑,具备了很多额外的功能,更加贴近游戏行业的需求。
可以分成两个方面来看,一个是提升效率,减少冗余操作;例如主线包上传、批量新建计划、广告创意审核可视化、游戏专属托管模板等功能。这些提效方面的功能与以往的功能上其实并没有多大的变化,但是更加贴合了特定行业的专属要求,对于游戏来说,主线包的上传之前就挺麻烦的,再加上我们在托管计划时,总是要考虑到自己本身行业的特定指标、诸如注册、付费率等等。这些提效方面的功能,可以降低游戏广告投放人员的门槛,让更多的人尽可能的参与到这个生态中。
一个是提高效果;例如提前标注游戏特征、选择游戏类型和营销场景、游戏专属流量定向以及分定向出价。在计划度过冷启动的时候,由于转化数据的稀疏性,其实度过冷启动并不是一件概率很高的事情,在提前标注游戏特征的时候,通过前置特征,算法模型可以较好的进行数据的探索,比如SLG游戏以及小游戏,背后的人群是不一样的。而对于游戏的不同阶段,往往采取的营销策略是不一样的。在游戏上线初期,更加注重的是游戏的买量量级,而到了游戏的中期,会更加注重游戏的回收效果。
其中,分定向出价是一个比较突出的功能,我们之前在建计划当中,为什么要建那么多计划呢,目的在于测试出一个较好的定向,即使在现在ocpx盛行的时候,不同的定向上其实所获得的后端转化效果依然存在差异。并且分开定向建计划的话就有一个我们所说的数据稀疏性的问题,分定向出价其实在一定程度上解决了这个问题。
同样的产品优化策略,腾讯广告对本地生活行业和房产行业都进行了升级,其中本地生活行业一个值得关注的新功能——流控优化,提升广告对优质人群的曝光概率,我们都知道在跑本地行业的时候一个难点就是在人群太少,通过加强曝光概率,可以对人群进行重复曝光,一定程度上可以提高转化率;而从这版房产行业来说更多关注的是极简操作以及和后链路的结合;与房迅达产品相配合,实现从前端买量到线索管理的全链路。
总的来说,腾讯广告这次的行业投放端的释放将为广告主进一步提升效率。而就像前面文章很多次讲到的,优化师的核心能力和思维能力是围绕流量来建立的,主要的工作是在做一件通过各种手段达到ROI最大化的事情。在这个过程里面,各家广告投放平台只是提供了一个快捷有效的工具,通过竞价手段让我们实现快速获量。从优化师的角度看,我们该思考:如何更好的使用广告投放平台去做优化?在降低了使用门槛之后,可以针对广告投放平台采取不同的投放策略,比如在不同关键行为下进行埋点提高跑量能力,利用用户价值分层来考虑RTA策略的设计。
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