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如何通過競價來提升廣告投放的效率?

2020-06-17作者:三帝動畫點擊:
為什么給一個人展示的是這個廣告,而不是其他廣告,它涉及的關鍵詞叫競價。
為什么給一個人展示的是這個廣告,而不是其他廣告
我們通過一個極其簡單的例子來理解競價——
一個籃子總共有三個紅蘋果和三個青蘋果,這時候有兩個人,第一個人只喜歡吃紅蘋果不喜歡吃青蘋果,所以他愿意為一個紅蘋果出價一塊錢,青蘋果出價就是0,另一個人正好和他相反。
這時候問題就來了——我們有兩種售賣方式,
第一種售賣方式:把整個籃子賣給其中的一個人,這時候我們的收入是三塊錢。
第二種方式,就是我們能夠把紅蘋果和青蘋果分開分別賣給他們,我們的收入就有三塊加三塊等于六塊。
如果我們把廣告看成剛剛例子中的蘋果,那么通過這個例子,我們可以得出以下的結論:
第一,競價的前提是人們對不同廣告的價值判斷其實是不一樣的。
第二,互聯網的技術能夠對不同的廣告進行有效的區隔。
第三,進價能夠實現資源配置的最優化。
為什么你看到的是這個廣告而不是其他廣告?
假如廣告系統通過數據識別到小明是一名生活在北京25歲,對健身感興趣的男性。 那么廣告是怎么樣投放給他的?
為什么你看到的是這個廣告而不是其他廣告?
廣告系統投放其實非常的復雜,但其中有兩個關鍵的步驟:
第一步叫Target,就是匹配,這一步會在全體的廣告庫中找到符合小明這個定向的廣告,比如說圖中的A、C、E;
第二步叫Rank,就是競價排序,這一步,會挑出排在最前面的廣告發給小明就是圖中的C。 這時候小明就看到了C這個廣告。
那么問題來了,廣告的競價排序是如何進行的?
假如現在我們有兩個廣告主——Nike出價一塊錢一個點擊、阿迪出價兩塊錢一個點擊,我們總共有100次曝光,我們應該給誰? 很多人會直觀的說,那當然得給阿迪,它出價高??!
廣告的競價排序是如何進行的?
但如果我們考慮到點擊率,結果就會大不一樣,假如耐克的點擊率是5%,100次曝光就會產生五個點擊一塊錢一個點擊收入是五塊錢。 而這時候如果阿迪的點擊率是1%,那么100次曝光就會產生一個點擊,兩塊錢一個點擊收入是兩塊。
所以兩塊對五塊,我們應該給耐克,不是阿迪,因為它的綜合收益更高。
我們不要看這個案例非常簡單,但他揭示按效果付費競價廣告的幾個最重要的法則
第一,廣告平臺關心自己流量的總收益;
第二,廣告主通常按效果進行出價,比如說這次就是按單次的點擊進行競價;
第三,廣告平臺需要把點擊出價轉化成它的收益去進行排序;
第四,CTR也就是點擊率就架起從點擊到收益的一座橋梁,未排序去提供基礎。
所以,在競價廣告中,點擊率就是一個極其關鍵的指標。 那么問題就來了——點擊率它是一個結果指標,就是我們投放完之后,我們可以去統計這個點擊率,沒有投放之前,我們其實是不知道的,而每一次投放都需要排序。 那么點擊率這個數據應該怎么算?
很多人就想到一個方法——“嘗試投放一下”。 那么“嘗試投放一下”這種方法是不是行得通呢? 答案是行不通,為什么行不通呢?
我們接著往下看—— 我們依然通過一個簡單的例子來說明: 假如現在有四個廣告主——分別是賣高跟鞋、賣買西裝、賣布娃娃和賣游戲機的,他們的出價都是一塊錢一個點擊。
假如整個平臺上有4000個用戶,按照剛剛的說法,我們開始不知道每一個廣告主的點擊率,所以我們可以試投一下,比如說每個廣告主我們都是投100個,結果我們發現投放之后,它們每一個的點擊率都是25%,一模一樣,這時候排序就變得很困難。 于是,我們只能公平的隨機去進行投放,這個時候我們的點擊數是4000,乘以點擊率25%等于1000,我們的總收益是1000個,點擊乘以一塊錢,總的就是1000塊錢。 但是,如果我們知道這4000個用戶的特征,我們就不會這樣去預估點擊率。
那么真相是什么? 真相就是這4000個用戶,其實可以根據年齡和性別分成四類——分別是成熟男人、成熟女人、小男孩和小女孩,每一個分類都是1000個,他們每個人對自己喜歡的物品的點擊率是100%,不喜歡的物品的點擊率是0%。
效果付費競價廣告的幾個最重要的法則
比如說小男孩一定會點游戲機,一定不會點其他的,而成熟女人一定會點高跟鞋,也一定不會點其他的商品。 所以這時候我們正確的預估應該是——當一個小男孩來訪問的時候,我們就能精確的預估到他對游戲機這個廣告的點擊率是100%,而其他人的點擊率這時候是0%, 這樣預估的話,所有人的點擊率就都是100%,這時候點擊數就會變成4000,整個收益也會變成4000,比剛剛的1000翻四倍。
上面的例子告訴我們,我們要根據廣告特征和用戶特征來實時的預估點擊率。
效果付費競價廣告的幾個最重要的法則
那么點擊率需要哪些特征來預估,或者說點擊率都和什么因素相關?
主要有三個方面會影響點擊率——廣告側、用戶側和平臺側。
1、廣告側很容易理解廣告主的行業廣告,文案、廣告、圖片和廣告的形式都會影響點擊率。
2、用戶側我們剛剛說的年齡、性別、地域、手機興趣以及它的使用環境等等。
3、平臺側就是平臺的頻次控制時間、競價策略和流量分配策略都會影響點擊率。
點擊率的預估其實是一個非常復雜的過程,它是互聯網廣告最核心的技術之一。 我們可以把點擊率預估簡化成兩個步驟:
第一步叫特征工程,第二步叫模型訓練。 特征工程就是找到很多跟點擊率相關的特征,通過模型訓練我們就能夠得出特定的點擊率。 從這個意義上說,點擊率預估其實是一個黑盒子,輸入很多特征就能實時的輸出預估的點擊率。
點擊率的預估應用非常的廣泛,我們今天熟悉的今日頭條、抖音的推薦系統的核心技術也是點擊率的預估,平時咱們觀察到的是——看過什么就給我推薦什么,非常的精準。 這背后其實是把所有可能投放給你的內容的點擊率都進行一次預估,然后把點擊率最高的推送給你。 廣告比推薦排序會多一個步驟,推薦只需要知道誰排在前面就OK,而廣告需要知道具體的數值,因為它需要和出價一起來綜合排序。
理解點擊率預估對廣告排序的意義,我們就能夠破除一個按效果付費的理解誤區:
點擊率預估應用
有人說按點擊和成交去進行付費簡直太爽,不點不要錢簡直沒風險! 那我能不能我出一分錢一個點擊,同時我還沒有時間去好好做廣告素材,然后我還要點擊一天給我來一百萬個?
事實上是不會有這樣的好事,你出一分錢一個點擊,廣告平臺如果產生點擊,它的確只扣你一分錢,不產生點擊的確也不會扣你的錢。 但是最可能的結果就是你出價太低或者你的點擊率太低,你被排在后面根本投放不出去,所以的確沒有風險,但同樣也沒有收益。
總結:如何通過競價來提升廣告投放的效率,按效果付費,的確是一個對廣告組友好的計費方式,但是他也是一個公平的計費方式,想要獲得更多的點擊只有兩個辦法:
第一,提升出價,當然出價通常要考慮到自己的承受范圍;
第二,我們提升我們的點擊率和轉化率,不斷的優化自己的廣告素材廣告定向和廣告投放的數據。
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