ある質問を目にしました。ある人がToutiaoのoCPCに投資し、1,500元を費やし、6,000回以上のクリックを獲得したが、顧客情報を得られなかったとのことです。oCPCがなぜ効果がないのかと尋ねました。私の最初の反応は、これは oCPC のせいではないかもしれないということでした。なぜなら、数年前に oCPC に投資し始めたとき、私もいくつかのトリックを見つけるまでに数十万ドルを費やしたことを突然思い出したからです。 1. oCPCの閾値に達するには10万元以上が必要だったToutiaoが初めてoCPCをリリースしたとき、そのことを聞いてとても興奮したのを覚えています。コンバージョン目標入札に基づく広告フォーマットは海外では以前から利用可能でしたが、リリースされたことがなかったからです。中国で利用できるようになったので、当然試してみたいと思います。 そこで私はすぐに会社を説得してアカウントを開設し、資料を作成し、それをオンラインに掲載してもらいました。しかし、結果はアイスバケツチャレンジのようでした。3日間でコンバージョンが0というデータに私はぞっとしました。 私たちが情報フローと oCPC を初めて導入したとき、私たちはまだ検索広告とディスプレイ広告の考え方を使っていました。しかし、当社の業界の特殊性から、Toutiaoの広告コンサルタントは実現可能な提案も効果的な戦略も提供できず、参考にできる同業者もいなかったため、努力を続けるよう勧められるだけでした。 そこで私は推測し、調整し、要約し、また推測し続けました... 3 週目になってようやく、方向性が見つかり、それがうまくいっていると確信できました。 口座開設から投資、結果が出るまで、そして完全に失望してから高揚するまで、合計10万元以上を費やしました。 当時、同社には十分なプロモーション予算があったため、新しいチャネルをテストするために数十万ドルを費やすことを心配する必要はありませんでした。 しかし、予算が不十分な企業の場合、試験が失敗した場合に広告を中止しなければならなくなり、潜在的に優れた広告チャネルを失うことになります。 そこで、私がまとめたちょっとした経験を書き留めました。これは、oCPC を初めて学ぶ学生にとって役立つかもしれません。 2. oCPCの原則:群衆の入札を制御し、1回のクリックの価値を高めるoCPC の原理は、一文で説明できます。 推定コンバージョン率が高いユーザーの入札額を上げてトラフィックを増やし、推定コンバージョン率が低いユーザーの入札額を下げてインプレッション数を減らし、最終的に平均コンバージョンコストを設定された目標価格よりも低くします。 中核となるのは、クラウド入札を制御してコンバージョン率を高める(または、1 回のクリックの価値を高める)ことで、コンバージョン コストを削減することです。 例えば:
Xiao Cao 氏の意見では、oCPC は広告最適化の作業負荷を軽減する広告配信方法です。 その原理から、oCPC は群衆分析と価格調整という退屈で時間のかかる作業を、手順的、バックグラウンド、リアルタイムのプロセスに変えていることがわかります。 広告を出稿する際には、群衆データを分析したり、リアルタイムの価格を気にしたりすることなく、創造性、ランディングページ、カスタマーサービスの受付、出稿戦略の最適化に集中できます。 上記の例のように、広告主は、異なる業界の男性や異なる地域の中年女性のコンバージョンコストを計算する時間を費やす必要がなく、ターゲットを絞ったクリエイティブ素材の制作に集中できます。統計と計算に必要な時間、調整の遅れによるコンバージョン消費の低さは、いずれもかなりのコストです。 3. oCPC の理由: メディアは CPA を好まないし、私たちも CPC を好まない最終的な目標は目標価格を満たすコンバージョンコストを達成することなので、CPAに直接投資するだけでよいのではないでしょうか。なぜ oCPC 全体が必要なのでしょうか? メディアは CPA への投資に満足していないからです。 最終的なコンバージョンデータは広告主の手に委ねられています。たとえ両者が承認した第三者が関与していたとしても、メディア側は CPA のリスクを負いたがりません。トラフィックがどれだけ高品質で正確であっても、ランディング ページが粗悪であれば意味がありません。 そうすると、依然として CPC となり、広告主はそれに満足しないでしょう。 クリックデータはメディアが管理しています。メディアが有効なクリック数が 100 であると発表した場合、100 回のクリックに対して料金を請求します。しかし、クリックはどこから来るのでしょうか?申し訳ありませんが、悪質なクリックはブロックされました。コンバージョンが少なかったのは、ランディング ページが悪すぎるからでしょう。ランディングで死んでも、まだゲームに勝ちたいですか? まとめると、oCPC を導入するのは良い考えであり、メディアは損失を被らず、広告を掲載するのは適切だと感じています。ただし、自分たちで設定したコンバージョン コストは受け入れる必要があります。 コンバージョンに応じてお支払いするので、安心してoCPCに投資できますか?答えは「いいえ」です。そうでなければ、最初に疑問や経験が生じることはないでしょう。 4. oCPC をより効果的にする方法つまり、バックグラウンドの群衆分析と自動価格調整を効果的にするにはどうすればいいのでしょうか? 手動による最適化の場合は、十分な人数と広告の過去のパフォーマンスデータをカウントし、4 つの象限に分割する必要があります。消費量が多くコンバージョン率が低い人には価格を下げ、消費量が少なくコンバージョン率が高い人には価格を上げます。 oCPC では、コンバージョン率の見積もりと動的入札の作業を完了するために、対象ユーザーと広告の十分な過去のパフォーマンス データも必要です。 十分な過去のパフォーマンス データには、十分な資金と十分な量が必要です。 十分な金額を支払う、つまり十分なインプレッションを獲得できるほど高い入札額を支払う検索を行ったことがある学生は、一般的に入札額は高く設定すべきだと理解しています。 入札額が十分に高くない場合、Baidu と 360 は表示の機会を与えず、トラフィックを獲得できません。直通列車の入札額が十分に高くない場合、商品のランクが低くなり、 Taobaoユーザー、特に Taobao モバイル ユーザーは商品を見つけることができず、トラフィックも獲得できません。この広告は、それより前の広告がすべて予算を使い果たすまで、おそらく深夜まで表示されません。 ボリュームは十分でなければならない、つまり、十分なコンバージョンを得るには制限が十分に高くなければならない十分なクォータの目的は、できるだけ早くデータを蓄積することです。 入札ゲームの場合、制限が十分でない場合は、悪意のあるクリックが十分でない可能性があります。直通列車の場合、クリック量が十分でない場合は、プロモーション計画全体に影響します。 スルー トレインの例を見てみましょう。ドレスの場合、1 日の制限は 50 または 100 です。数十回のクリックではモデルをテストするのに十分ではありません。モデルがテストされ配布される頃には冬が来ており、まだ安いドレスが販売されています。 oCPC についても同様です。 割り当てが足りず、クリック数が足りず、コンバージョン データを蓄積できませんでした。人口と変数のシステムのテスト サイクルが長くなりました... 適切な人口をテストするのに 2 か月かかりましたが、それでもドレスをたくさん販売できました。 原理は理解できましたが、どうすればいいのでしょうか? 2つのステップ。 異なるメディアごとにレベルを分割する方法が異なることを避けるため、ここでのアカウント レベルは、上から下に向かって、プラン → ユニット → クリエイティビティの順序に従います。 フェーズ1: ユニットの細分化と予算の安定化1 つのプランは、対象者やターゲティング、ランディング ページなどに応じて、3 ~ 5 単位などの複数のユニットに細分化できます。 目標は、まず手動で安定した変換を実現できる大きな方向の組み合わせを見つけることであり、これによりシステムの学習コストも削減できます。 過度にセグメント化しないでください。データの蓄積に影響します (20 コンバージョン/5 ユニット VS 10 コンバージョン/10 ユニット)。さらに、セグメント化を細かくしすぎると、多くのユニットを実行する必要があり、疲れてしまいます。 当初の予算は高額である必要はなく、コンバージョン状況に応じて徐々に調整し、最終的に安定したコンバージョン数を確保できる予算を決定します。 コンバージョンがまったくないか、コンバージョンが少なすぎる場合は、入札額が低すぎるか、制限が小さすぎるか、ターゲティングが詳細すぎるか、クリエイティブとランディング ページが十分でないかどうかを検討する必要があります。 コンバージョンが発生しない別の状況としては、製品が情報フローの配信に適していない、またはメディアが一致していないというものがあります。これについては後で説明します。 第二段階:徐々にボリュームを増やし、着実に更新するoCPC 段階に入った後、クリック率とコンバージョン率が安定していれば、徐々にボリュームを増やすことができます。 ボリュームを増やす目的は、システムが学習のためにより多くのデータを取得できるようにし、現在のユニットの変換コストをさらに最適化し、変換ボリュームを増やすことです。 ボリュームを増やす方法は、コンバージョンコストが許容できるという前提で、目標コンバージョン入札額を徐々に増やしていくことです。 価格調整後もコストと効果が安定している場合は、価格が受け入れられなくなるか、価格上昇が効果に影響を与えるまで価格を引き上げ続けます。 価格調整後、効果が安定していることを前提に、興味関心や群衆属性の追加など、ユニットターゲティング条件を緩和し、引き続きボリュームを増やします。 ターゲティングを緩和した後、効果が安定していてボリュームを上げたい場合は、ユニットを分割し、ユニットのターゲティング条件の 1 つを別のユニットとして取り出してボリュームを実行できます。 クリックスルー率とコンバージョン率を確保するには、クリエイティブ、ランディング ページ、ユニットを定期的に更新する必要があります。 美的疲労を防ぐために、クリエイティブなアイデアやランディング ページを定期的に更新する必要があるのは理解できますが、ユニットも定期的に更新する必要があるのはなぜでしょうか。 情報フローは母集団に基づいて配信され、母集団にはサイズと変換の上限があるため、時間の経過とともに枯渇し、ターゲット基準を緩和するか、母集団を再構築する必要があります。 手動最適化の場合は、常に新しい母集団変数の組み合わせを作成し、変換コストを満たす変数の組み合わせの価格と表示を増やして、安定した変換を確保する必要があります。 oCPC は、複合人口変数を自動的にマイニングします。私たちにできることは、ターゲティングを徐々に緩和し、新しいユニットを作成し、テストと学習のために oCPC システムに人口データをさらに提供することです。 上記の金融商品を例に挙げてみましょう。広告期間中、北京、上海、広州、深センの中年女性の数は一定でした。数回の広告の後、コンバージョンコストは急上昇しました。現時点でも中年女性をターゲットにしたいのであれば、ターゲットを緩めて二級都市、三級都市も調査する必要があります。 徐々に量を増やし、着実に更新する目的は、システムが継続的に新しい人口データから学習できるようにし、古い計画の有効性が低下したときに新しい計画に引き継ぐことができるようにするためです。 変換しませんか?あまり適していないかもしれない最初の段階の最後に、製品が情報フローの配信に適していない、またはメディアが一致していないと記載されています。これはどういう意味ですか? 商品を特定のオーディエンスにターゲティングできない場合、手動方式でもシステム方式でも安定したコンバージョンを生み出すターゲティング方法を見つけることができず、情報フロー配信には適していません。 メディアがカバーするユーザーが商品のターゲット顧客と一致しない場合も、このメディアに広告を掲載することは適切ではありません。または、メディアが特定の種類の商品を掲載したことがないため、oCPC システムが学習する関連データがなく、商品がこのメディアに掲載するのに適していないか、初期の変換とテストのコストが非常に高くなります。 そういえば、私たちがoCPCを始めた頃は、業界が特殊で、当時は情報フローをやっている同業他社の話を聞いたことがありませんでした。Toutiaoには人口やコンバージョンに関するデータが蓄積されておらず、それがテストに数万ドルの費用がかかった理由の1つかもしれません。 私がその会社を辞めるまでは、より理想的な効果を得るためには、さまざまな情報フローの配信を少なくとも特別なターゲティング設定で行う必要がありました。そして、その方向条件は何十万回もの試行錯誤の結果です。 しかし、情報流通に投資できる現在の国内メディアがカバーするユーザー数と蓄積した広告データは、すでにほとんどの業界のニーズを満たすことができ、最適化アルゴリズムもテストに耐えることができます。 あるいは今日頭条を例に挙げてみましょう。今日頭条があえて第一段階のoCPCをキャンセルし、直接スマート入札に参入したという事実は、データ蓄積の規模と多様性、そしてスマートアルゴリズムの正確性と信頼性に非常に自信を持っていることを示しています。 基本に戻ると、oCPC の中核は、群衆の入札を制御し、コンバージョン率を高めることです。 oCPC をより効果的にしたい場合は、ディスプレイ、クリエイティブのクリック率、ランディング ページのコンバージョン能力など、広告の基本を手動で最適化および調整し、oCPC と連携させる必要があります。 同時に、システムの精度と効率を高めるために、目標価格やオーディエンスターゲティングなどの oCPC 関連データを手動で最適化することも必要です。 手動 CPC で良い結果が得られる場合は、理論的には oCPC の方が手動 CPC よりも効果的です。 手動で最適化できない場合、または計画を開始しても実行されない場合は、どれだけ努力しても結果は 0 になります。 この記事の著者は@小曹同学で、(Qinggua Media)が編集・出版しています。転載の際は著者情報と出典を明記してください。 製品プロモーションサービス:APPプロモーションサービス、広告プラットフォーム、Longyou Games |
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