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触宝OCPC怎么优化?效果怎么样,触宝开户多少钱

时间:2020-12-23 | 标签: | 作者: | 来源:-小 +大

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对oCPC做优化,是智能投放之路上必须且大概率会长期面对的一个挑战。1.非零和博弈以百度搜索oCPC为例,尽管它还远称不上一个成熟的智能投放产品,但却让我们看到:通过AI优化复杂广告转化效果的未来。搜索

  对 o 做,是智能投放之路上必须且大概率会长期面对的一个挑战。
1. 非零和博弈
以oCPC为例,尽管它还远称不上一个成熟的智能投放产品,但却让我们看到:通过AI优化复杂效果的未来。
搜索oCPC的工作原理是锚定(每次行动成本)来调整每次的点击出价, 从而使 (千人成本)最大化的过程。
大家发现了吗?机器学习的最终目标是平台的CPM最大化,即展示收益的最大化,而不是单个广告的CPA更划算。但也不必悲观,因为这是一个非零和博弈,技术的升级让投放的盘子更大了,同时广告主也能从中受益。其产生的原始动机固然是平台可以增加收益,但采取的手段是正面的——平台通过AI模型的投入提升其流量的转化价值。

这也同时揭露了一个事实:一个oCPC计划好不好,本质是模型能不能尽快寻找到可以平衡自家和广告大盘的那个最优CPA解。

2.最优CPA
我们的投放目标是「能够控制住CPA的成本,且保持足够的量」。最优CPA肯定不等于更低的CPA,而是在成本与转化量之间找到一个平衡点CPA。如下图,我画了个均衡图来解释这里面的逻辑,希望帮助大家理解。
X轴是计划的转化成本,Y轴是计划的转化量,递增的曲线代表「投放价格曲线」,出价越高,竞争力越强,转化量会提升(非线性);递减的曲线代表「业务成本曲线」,因为考虑到规模效应,随着转化量的下降,企业需支付的投入成本升高(非线性)。这样,两条曲线的交点就是我们想寻找的最优CPA值。因此,在投放人群不出现失误的前提下,一切投放优化策略都可以遵循这个图的逻辑。
这样,我们的优化场景就只有以下2种:
(1) CPA在最优点右侧
CPA偏高,需想办法降低,同时大概率会牺牲一些量。我们从拆解CPA开始分析,公式如下。
开启ocpc后,广告主的CPC会因为流量更精准而升高,同时,因为分配到了转化更好的受众也会变高——两者的增速比例决定了CPA的最终水平。所以,可控CPA又可以拆解成可控的CPC和更高的CVR。
这时,人为可以干预的点是:控制住CPC 、提高CVR。主要方式有:
a.确保在第一阶段的CPC阶段,打好数据基础
b.检查数据回传,是否准确
c.提升展现量-优化
d.提高-创意优化
e.提高转化率-着陆页优化
(2) CPA在最佳点左侧
这时候CPA看起来很低,但转化量根本不够,需要提升转化量。人工干预最直接的一个思路是:适当提高目标CPA,但一定控制好幅度,最高一次不要超过20%,一点儿点儿尝试。
此外,还可以通过外部提升转化量的方法。我们可以根据下面的「流量问题归因图」标记出流量少的外部主要诱因,逐个击破。
a.预算不足
重新预估消费,如果是因为预算少所致,可以重新分配量给ocpc计划。
b.因展现量低导致的消耗困难
i. 增加关键词,建议手动或使用主流AI拓词工具,增加人群可选范围,不建议开启智能拓词,很容易进来垃圾词汇。
ii. 匹配模式单一,可以适当放宽匹配精准度。
c. 因低导致的消耗困难
i. 提高CTR(点击率)
创意优化、配置更齐全的高级创意、信息阵列、多图样式、动态标题,结合细分业务和人群,个性化设置创意。进一步提高转化率,做着陆页优化。
ii. 低(依旧需要使用上文提到的提高CPA大法,这里不再赘述)

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