这是我寄几的第 31 篇文章



 
关于VO和AEO等获取付费用户的出价方式,之前也提过不少,有一定用户规模的,结合老用户召回,付费用户种子做类似受众等方式,都能更有效的获取高回报。但有些产品规模或产品类型有限,导致精准定位之后,广告反而跑不出去了。
 
这时候可能是因为定位和优化方式的精准度过高导致Facebook系统不能进行有效的用户学习,需要我们对Campaign进行调整,增加账户花费,帮助系统进行数据学习。总结了一下增加花费可以考虑的几个方向:



 1. 素材


素材永远是广告的核心要素,在广告跑不出去的时候,需要看下广告素材是否具有竞争力。做付费广告的素材,最好是之前经过测试的效果比较出众的广告创意类型,避免初期是因为素材竞争力不足导致广告的覆盖量级低。




 
2. 扩大类似受众用户群


除了素材之外,类似受众用户群过小,也会导致数据效果不佳,可以尝试扩大类似受众用户,让系统获取到更多的用户信息,在信息的获取和匹配上更多更广,加快用户学习的效率。扩大的方式也可以分为以下三种:



A
扩大top种子数量
对于用户量级足够的产品来说,可以扩大种子用户的数量,比如说之前导入的用户名单是2000个,可以继续扩大至5000个试试,甚至更多。尽可能多的扩大原本的种子用户,是最明显的方式。



B
加入非付费用户
一些产品的付费用户可能较少,样本过少,不太利于系统进行数据学习,这时候可以考虑加入一些非付费用户进去,增加数据学习的样本体量。尤其是VO优化的时候,更多的是需要累积付费区间种类的,非付费用户的增加也会帮助扩大付费区间的数量,对于数据积累有一定的帮助。如果核心用户数量过少的话,加入其他用户数据一起进行学习,也是一个比较可行的测试方法。
 


C
扩大类似受众范围

在确定了种子用户后,有经验的优化师会根据不同的类似受众范围建立用户群并进行测试。一般来说1-3是非常匹配的用户,4-6是一般匹配用户,6以上的属于模糊匹配用户。如果想要扩大类似受众的用户群,直接把匹配的精准度放低,也可以让Facebook初期覆盖到更多用户。





3. 放宽出价和优化方式


尽管在很多优化方式中,FB官方都鼓励自动出价,但因为每个产品的情况不同,如果经过调整还是无法跑出数据的话,可以考虑高出价试试,设置不同的价格档位进行测试。确实也遇到过一些Campaign自动出价的时候没有什么量级,在修改成手动出价进行档位测试,测试出高出价的Campaign反而比自动出价获得的效果更高的情况出现。


除了出价的修改,优化方式也可以适当放宽,VO需要累积一定的数据才会自动开通,AEO的条件更加宽松,对数据的要求也低一点,而普通的CPI安装广告一开始就可以进行投放。所以在进行了精准定位后,数据效果不理想,也可以考虑把AEO或者VO的出价方式调整一下,换一个更容易获得初期量级的事件进行尝试,在获取一定的量级,账户整体数据有一定的累积之后再进行优化。





 
对于应用内变现的产品,获取高价值付费用户一直是优化师需要深挖的方向。除了利用广告平台的各种产品和设置促进广告平台的数据学习,更要考虑产品体量和产品的使用条件,尽量让Campaign的设置更加靠近平台学习的方向。跑不出去的广告可以适当考虑进行以上的调整,让用户和平台匹配的精准度稍微放低一点,帮助系统进行初期数据学习。当然,对于一些Campaign展示为0,这种完全没有展示的情况,就需要联系AM进行处理,查找具体原因了。





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