头条系广告投放,转化成本过高排查方法(实际案例解答篇)

问题1:在头条里,广告投放有展示,但消耗不高,转化成本很高,怎么办?

根据营销转化漏斗来看,从展现到转化中间相隔点击落地层级,展现量高但转化低主要重点需要排查点击层面的问题:

首先从点击率看出点击效果不好,说明创意素材或文案不足以吸引用户。需要对创意内容进行重组以提升用户关注度。简单来说,用户只有点了你的广告才有可能进一步转化。

其次如果点击量说的过去,但依然转化效果不强,那较大概率出在用户对创意缺乏意向,首先需要检查定向覆盖范围跟创意方案目标群体的契合度,其次在落地方面引导用户最终形成转化的诱因是否强劲。

基本上,与转化成本挂钩的问题都可在创意环节解决。在信息流广告投放优化过程中,创意方案决定了转化的质量。对于创意来说,务必需要确保信息明确,具备营销型,从用户视角出发去描述产品特点,切忌做挂羊头卖狗肉的创意,否则损失的只能是自己的预算。

问题2:针对企业做电商培训课程广告,创意应该如何去做?

从上述可以看出,做创意方案首先需要找准目标群体,从用户的视角阐述痛点的解决方案,假定我们将业务痛点定义为电商想提升销售额,我们通过以下两种形式去定位创意:

第一种假设用户了解电商,但做的效果不好。那么我们的创意重点就应该放在专业性的展示上,比如说我们的讲师有多牛,过去经营电商销售额多少多少,花多少钱能跑出什么样的效果。这里的数字务必实体化;在增加展示一些历史的学院案例,通过学习前后的数据进行对比。以诱导广告受众产生共鸣。

第二种假设用户完全对电商不了解,仅仅是简单的希望借助电商风口赚钱。那么就建议使用最直接的方式表达培训特色,比如充值5000,日进十几万;小白该如何快速玩转电商获客等等。尽可能的去降低广告受众的心理门槛,不要强调专业性的内容,他们也看不懂。

在落地页上,可以使用常用的小额付费转化的方式,诱导完成报名留电方式。甚至可以使用现在报名免费赠送等等常见的噱头,总之诱因一定要强。

投放策略初期可以考虑低预算高出价,先跑量测试方案的可靠性,根据转化的效果逐步调优。当数据相对稳定时,可以通过阶梯出价分梯度预算的方式,区分广告计划目标,比如10个计划中,有7个给出高预算低出价来争取曝光,另外三个给出低预算高出价来转化。从数据来看,相同的广告用户多次看到时,转化概率会成倍增加。

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问题3:应用清理类APP的推广,之前账户比较稳定,成本在1.8-2块左右,后期为了降低成本出价降低到1.3,这几天账户量级断崖式下降。现在想恢复,出价已经调整到了1.8,用之前的老计划重新跑量。除此之外还有别的好办法么?

举个列子说,我们通常设定的预算就好比是油箱,而出价就是油门。为了控制预算而去调低出价,就好比一边漏油,一边踩刹车一样,非但不会降低成本,还会有一系列不可控的事情发生。甚至有可能会降低账户的权重。那么降低成本还是需要从创意方案入手:

1、优化外层创意和落地页,以提升广告点击和转化率;

2、关闭低效能的广告计划;

3、参考优质广告计划属性,配合新的创意方案,加强账户抢量的能力;

4、精准定向,适当缩减受众人群,也能有效降低转化成本;

而对于已经出现断崖式下降的账户,可以通过回调的方式尝试恢复。但不确保能百分百成功,毕竟不知道账户的权重是否已经受到了影响,因此还是建议利用之前创建的优质广告配合新的创意方案进行恢复,新的创意拥有更高的流量倾斜。

问题4:账户这两天抽疯了,点击率骤降不说,还几乎没什么转化了。挠头。该怎么解决呢?

从问题来看首先需要做数据分析,点击率的下降需配合曝光和点击量双重指标来判断,假设展现本身也下降了,那么就有可能是预算和出价方向出现了问题。需适当放宽,使广告计划在冷启动时具备更大的抢量优势。

假设曝光量没啥变化,但点击率直线降低,一般就是创意方案的问题了。具体的不在赘述,可以参看问题1中的解决办法。

如果各项操作后还是难以恢复,那么有可能是遇到媒体自身流量波动影响,可以考虑根据自己的实际需求应对,避其锋芒适当减少预算,避免无谓消耗。再者有可能是创意生命周期衰退,需重新制作新的创意上传。

问题5、上计划时候是优选资源好还是单独设置流量渠道好?

优选即智能通投,自定义渠道则为某渠道单独投放。

不同渠道特征不同,预算充足的话初期投放各个渠道都可以做下测试,根据转化情况再做调整,比如腾讯社交广告的跨版位投放,配合分版位数据查看,先跑量 后 筛选优质渠道,然后剔除低质渠道,扩充优质渠道的投放力度。

如果已经有历史投放数据支撑的话,可以直接单独选投优质流量渠道。

问题6、巨量引擎的智能放量是什么时候放开定向?如何放开定向?

如果选择开启智能放量,当计划积累到到达一定转化,模型会找到与该计划相关的容易曝光且容易转化的人群,智能放量会自动放开兴趣分类与兴趣关键词标签限制,覆盖更多目标人群。放开的动作全部由后台系统自动完成,前端页面是没有提醒的。

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