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Twitter 投放总结 - 2 

虽然投Twitter的人很少,关注的也很少,能交流的也不多,好在投放消耗还算可以,积攒经验和数据都比较快。


上一篇的Twitter总结:Twitter App广告投放小结


顺着上一个文章说的 和系统对抗的方式或者顺着系统学习的方式投放:

1,按照Twitter系统学习逻辑,上传广告不要过于激进,定期更新,精挑细选,并且让系统足够多机会把跑的好的学习出来,逐步加预算。

2,无视系统的学习进度,每天固定上传一定数量的广告。允许账户内的竞争,不断淘汰竞争力差的素材,尤其是有时效性的素材,及时处理更有利于拿量。对老的转化率下降的素材进行一定的打压,减少曝光浪费。


这两种方式投放下来:

第一种相对比较轻松,数据也能比较稳定,但是量级会相对少一些。

第二种数据波动会大一些,而且价格大概率会比第一种要略贵,但是优先,严格控制好预算和价格,及时调整能做到单价稳定,量级上会更多。

同时这两种方式实际上可以分地区来决定,小盘子地区降低素材更新比例,大盘子地区更新频率快影响也不会太大。这里Twitter的大盘子地区并不多 比如美国,日本,剩下的地区 尤其是东南亚,非洲等地区都比较小,整体的量级都很有限,广告初级能到百万级别就不错了。


额外的一些经验:

1,续上一篇总结里面的发现,在素材上传的时候选在投放区域的后半夜上传,在新素材预算分配上会更合理,均匀一些,系统不会突击曝光。

2,出价,主要针对OAB,不一定要按照建议的目标2倍之类出价,目前其实发现是系统在每个地区根据竞争情况会有一个“保底价”,这个保底价可能需要大家各自去试探,再超过这个价格后可以开始拿到曝光,如果低于这个价格,曝光都极少,在不同竞争程度的地区差别会比较大。


在投放过程中,大家不一定能按照第二种方式严格执行,固定数量和时间去发布这个不现实,大家可以考虑2种结合的方式:争取养稳定一批长线的广告后,再考虑控制预算比例的方式不断更新素材,保证素材的更新频率,触及到更多用户,再把学出来的逐步提高预算,再养稳定。不一定需要去打压老的,但是保证新素材持续上传对拿量非常关键。


猜测:Twitter广告系统和Facebook系统的对比,在人群学习上应该是更偏向于内容的,Facebook更多基于历史数据以及人际关系,兴趣等更多内容的聚类之类。两个平台的初始精准度差别蛮大,Facebook一开始就是精准的人群,更多基于是用户历史安装过的同类产品之类,之后才会去根据用户的属性扩展更新相似人群。twitter缺少这样的数据,前期2天都比较坑,但是应该是根据已经产生转化的人群去寻找更多相似人群,这个过程中估计基于用户共同关注的内容会更多一些,不确定人际关系在他们扩展时候占比多大,可能同是某个大号的粉丝会占比比较大,共同推过某些内容更容易给用户打标签一些。总归,给2天以及学够20-30转化,之后单价基本还是可控的,学不够的似乎也不再有机会曝光。


确实好像也没什么特殊的,勤快点做素材,多给2天学习,及时给好的加预算不好的干掉,基本就稳了。


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