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教育行業在百度廣告中采用ocpc策略分析

發布時間:2024-02-27 08:34:02 作者:楊新茹 來源:本站 瀏覽量(38)

一、OCPC策略介紹

OCPC策略是(shi)一種廣(guang)(guang)告投(tou)放方式。它(ta)利用(yong)機器學習和人工(gong)智能(neng)技術,通過(guo)分析廣(guang)(guang)告數據(ju)和用(yong)戶行(xing)為,來(lai)預測哪些廣(guang)(guang)告更(geng)(geng)(geng)可能(neng)讓用(yong)戶感興趣并采取行(xing)動(dong)。然后,OCPC會(hui)自動(dong)調整廣(guang)(guang)告的出價和投(tou)放策略,確保這些更(geng)(geng)(geng)優質的廣(guang)(guang)告能(neng)獲得更(geng)(geng)(geng)多的展示機會(hui),從而(er)幫助廣(guang)(guang)告主(zhu)用(yong)更(geng)(geng)(geng)少的錢(qian)達到更(geng)(geng)(geng)好的廣(guang)(guang)告效果(guo)。

二、OCPC投放一階:進行定向測試&創意的有效測試

1.定向測試階段

①圈(quan)定(ding)廣(guang)告(gao)的定(ding)向量級,確(que)保廣(guang)告(gao)能夠(gou)接(jie)觸到足夠(gou)多的用戶。

②意圖(tu)標(biao)簽就(jiu)是幫助我們更好(hao)地了解用戶想要什么。使(shi)用意圖(tu)標(biao)簽時,興(xing)趣標(biao)簽能更準確(que)的(de)(de)鎖定感興(xing)趣的(de)(de)用戶。

③DMP(數據管理(li)平臺)自(zi)建人(ren)群(qun)包,將有一些共同特征的用(yong)戶篩(shai)選出來,形成一個人(ren)群(qun)數據包,以便于(yu)更(geng)精準地進行廣告投(tou)放,進一步提(ti)升(sheng)廣告的投(tou)放效果。

④優化一階CPA(每次(ci)用戶(hu)注冊、購買、下載完成(cheng)后(hou)的(de)成(cheng)本)和CVR(轉(zhuan)化率),在投廣告的(de)時候不斷嘗試和改進,讓(rang)廣告更劃算、更有效。

2.創意測試階段

①在(zai)廣告投放過(guo)(guo)程中(zhong),需要根據自己所在(zai)行(xing)業的(de)實際情況,通過(guo)(guo)測(ce)試來優化廣告創(chuang)意的(de)效率(lv)。

②在廣告創(chuang)意(yi)的(de)設計(ji)中,可以(yi)根(gen)據不同的(de)創(chuang)意(yi)點(dian)來區分(fen)廣告的(de)創(chuang)意(yi)類型,并且文字創(chuang)意(yi)對CTR(點(dian)擊(ji)率)的(de)影響程度通常(chang)高(gao)于圖片(pian)創(chuang)意(yi)。

③同(tong)時可以參考和(he)借鑒一(yi)下(xia),我們同(tong)行業優質的廣(guang)告創意。

三、OCPC投放二階:持續優化&通過創意調控流量

1.流量大幅縮減是什么原因?

①在廣告(gao)投放(fang)時,定向(如地域、年齡、性別(bie)、興趣等)篩選(xuan)出來的(de)目標(biao)用戶數量不足,無法滿足廣告(gao)投放(fang)需(xu)求。

②在控制成(cheng)本時(shi),設定(ding)的(de)成(cheng)本消(xiao)耗的(de)太快,比預(yu)想的(de)還(huan)要快很多 。

2.成本控制不住的原因?

①模型偏差:在投廣告時(shi),我們用(yong)模型來預(yu)測用(yong)戶會(hui)不(bu)會(hui)點廣告、買不(bu)買東(dong)西等行(xing)為(wei),但(dan)有(you)時(shi)候(hou)模型預(yu)測得不(bu)太準,有(you)誤差。

②模型價值(zhi)未最(zui)大化:廣告(gao)投放模型還可以發(fa)揮(hui)更大的作用(yong)來(lai)提高廣告(gao)效果。

四、OCPC放量階段:通過創意調控流量

百度廣告投放進入OCPC二階后同單元內3條不同創意的數據表現

百度廣(guang)告投放(fang)進(jin)入(ru)OCPC二階后(hou)同單元內3條不同創意的數(shu)據表現

百度廣告投放進入OCPC二階后不同展現版位數據變化

百度廣告(gao)投放進入OCPC二(er)階(jie)后不同展現版位數據變化(hua)

試驗發現:

1.當客(ke)戶使用OCPC投放廣告(gao),進入(ru)第二階段后的(de)7天廣告(gao)模型的(de)效果會(hui)(hui)達(da)到(dao)最(zui)好。這時候(hou),那(nei)些CTR(點擊率)*CVR(轉化率)都高(gao)廣告(gao)創意會(hui)(hui)得到(dao)最(zui)多的(de)展示機會(hui)(hui)。

2.OCPC它會自動篩(shai)選(xuan)出那(nei)些質量(liang)好的(de)(de)流量(liang)。所以,使用OCPC的(de)(de)客戶更(geng)(geng)有(you)可能獲得這些優質流量(liang),從而(er)使得他們的(de)(de)廣告投(tou)放效果更(geng)(geng)好。

3.OCPC對廣(guang)(guang)告(gao)(gao)(gao)的CTR(點擊率(lv)(lv))和CVR(轉化率(lv)(lv))的穩定(ding)性(xing)要求很高。廣(guang)(guang)告(gao)(gao)(gao)創(chuang)意和落地(di)頁(ye)(用戶點擊廣(guang)(guang)告(gao)(gao)(gao)后跳(tiao)轉到(dao)的頁(ye)面)是OCPC成功的關鍵。

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