The End首先很容易想到的一个原因是转化归因窗口的设置差异。例如,我们在跑AEO(App Event Optimization)时可以设置成7天点击归因,而A+AC实际只能设置1天点击归因。如果是回传event相对较晚的产品,由于回传转化较少,导致后台成本显得较高,系统收到的转化信号也相对较少,使得系统学习更为困难,所以就不好帮我们投出理想的效果。
其次就是投放覆盖人群的限制。在跑A+AC时,我们是无法设置人群的,没有兴趣受众、没有相似受众,也没有年龄性别限制。相比之下,我们在跑普通广告时,如果转化较差,大多数投手的操作是缩小人群,使用相似受众投放,从而降低初期的学习难度。
另外就是在素材数量上。一般而言,A+AC的广告组通常包含更多的广告,而在普通广告中,广告组中放置3-4条广告就已经是极限。这导致在A+AC中素材数量较多,学习上的难度也随之增加。相对而言,普通广告由于素材数量相对较少,测试素材的成本更低,更容易找到确切的曝光人群方向。
最后就是广告得不到曝光的问题。我们认为A+AC或许是采用了不同的曝光算法,通过使用不同的广告去重复覆盖系统认定的高价值人群。相较之下,普通广告在曝光逻辑上,如果一个用户看了广告没有转化,系统认为是负向的反馈,短期内可能不会再次曝光。而在A+AC中,单个广告组内广告数量较多,算法可能更倾向于让系统认定最可能转化的人获得更多的曝光机会。但这只是我们的猜测而已,并没有官方的说法。
首先,可以适当减少广告数量。比如在投放初期,不宜过多投放素材,5-6条素材的起步更容易一些。另外可以选择在其他广告中表现较好的素材加入A+AC中,以提高成功的可能性。
其次,找到一个更合适的点位也是关键。如果选择的点位在24小时内转化较少,可能会使得A+AC更难跑起来。因此,在选择点位时需谨慎考虑产品的转化窗口。
还是要保持定期迭代。没有曝光、长期没有转化的广告需要被及时剔除,并在追加素材时,可以选择保持在接近的素材方向和文案方向,以便更容易学习。
试试同时跑普通广告和A+AC。定期将普通广告中表现较好的广告追加到A+AC中,以加速A+AC的学习过程。追加时不宜一口气加入太多,小幅度的增加更为合适。
最后,要有耐心!在A+AC投放初期,可能会遇到一些困难,但要坚持1周左右,若情况依然不理想,可以考虑进行重建等操作。
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