2018年广告投放与优化方法论（图文）

做任何事情掌握了良好的方法论就可以事半功倍，广告投放自然也不例外。所有追求ROI的投放，对过程的把控，及结果的观察都是建立在投放者个人感官之上的。这篇文章之中的优化方法来自某行业的领头媒体平台总结；希望对大家起到帮助作用。

1、确定客户信息（销售配合ae沟通确认）

既然是跟ROI相关，就少不了跟销售打交道；他们是冲锋在销售的第一线，最知道用户的关注点什么，什么时候有什么痛点，因此与销售之间建立起良好的对接关系，必不可少。任何脱离销售引导的投放，都是不精确的。

确认目标客户信息（行业信息、利益点、行业平均数据）

确认转化流程（确定关键节点的转化流程，与关键节点的行业平均转化率）

考核节点与考核点（确定客户考核节点，当前行业平均值等）

客户数据反馈内容/反馈周期

客户预算与客户市场策略（需要销售配合支持）

2、具体拟定投放策略

素材方向

定向维度，包括：投放时间、媒体、设备价值等

投放节奏把控，根据考核点、预算、数据反馈周期、预期成本（落地页转化），把握投放节奏

3、广告优化

数据分析，关键节点数据分析

定位关键节点，关键节点优化

关键节点：CTR/CVR/后端转化率；对应问题如：素材、落地页、产品衔接、流量来源、投放时间等

4、关于定向维度与广告素材（素材优化的重要性）

定向维度：流量池子

广告素材：用户筛选，定向维度决定有多大的流量池子，广告素材决定筛选出什么类型的用户。素材尺度越大，筛出的用户基数越多，越不能保证用户质量；素材尺度越紧，晒出的用户更精准，用户质量好，但是用户基数少。

5、关于广告优化师的要求

第一步：懂优化，掌握各种优化技巧（广告优化）

第二步：懂行业，了解行业运作，得出普适性的行业投放经验（广告运营）

第三步：懂客户，了解具体客户诉求，能根据具体客户情况，拟定不同的沟通技巧和投放策略（广告运营专家）

6、关于广告优化的终极目标（理想情况）

终极目标：平衡广告效果的前提下，实现广告消耗的最大化；即【质】与【量】的平衡

核心要点：

A、平台收益与广告主，双方效果平衡，即ARPU值与ROK的平衡

B、广告主诉求，【质】与【量】的平衡，【有质无量】与【有量无质】对于广告主和平台来说都是非最理想状态，很难做成头部KA客户。

C、客情关系与日常工作沟通，避免广告主提出更高的要求

做广告投放的少不了接触数据，数据作为我们最有利的投放助手，其中包含不少的陷阱。在新接触一个行业时对数据中的认知度或转化节点不清，成为了我们的人为壁垒；如何能够快速的确认核心目标，和关键节点成为了我们的首要难题。

1、关键数据节点分析与优化方向

关键数据节点分析的核心：让数据分析的更有层次感，能多维度分解目标环节数据

分析/分解思路：确认行业特征——确认行业转化流程与节点数据——确认具体客户转化流程——确认客户关键考核节点——确认关键节点转化率与转化目标——具体分析关键节点数据——确定关键节点的优化方向

具体优化方向确定（明确问题与目标）

2、CTR数据异常

本广告CTR

行业平均CTR确认

部分媒体CTR，主要：CTR高是否因为个别媒体导致

A、CTR异常问题具体分析：

1） 对比本行业CTR与广告CTR，过、过低；

2） 过高或过低，因为个别媒体OR整体情况；

3）素材本身问题：利益点是否突出OR过分突出、放大

B、解决方案：

1）定向维度的优化；

2）素材利益点的优化，与落地页的匹配程度；

3）如果整个行业CTR偏低，则需要设法得出行业的CTR解决方案（行业解决方案）

3、媒体数据的异常

消耗集中在部分媒体

部分媒体CTR异常，过高OR过低 解决方案：部分媒体数据的波动，对于成本影响程度分析、确认和调整

4、客户数据的异常

CVR数据的异常

客户前端转化率的异常

客户后端转化率的异常

A、解决逻辑：

1）结合客户数据反馈及广告投放数据，进行实际问题的拆解、客户沟通；

2）沟通逻辑：现在预估问题在哪里？双方一起来配合排查，客户产品是否有调整、流量端是否有异常

3）注意问题：配合排查，不是单方面；针对KA客户，最好优先客户发现问题；沟通困难时，需要销售来配合沟通解决

【客户异常数据定位】（媒体维度）

注：此处问题较为复杂，通过从客户端反推，通过客户端的调整反推对各环节数据的影响

客户落地页调整，影响页面到达率/CVR/转化率等相关数据

客户站内活动调整，影响后端新增转化；活动门槛与活动力度，对应会影响到付费率与付费ARPU

客户支付接口调整，影响后端新增付费/付费率等数据

客户数据接口调整，影响整体有效转化率（如：保险从注册—赠险的有效转化）

其他综合问题，结合具体客户关键节点流程来定位，如：贷款行业的征信条件、收集list类客户（如：保险的年龄限制、呼叫；接通/客户意向等）对于有效数据结算定义的变化等

4、投放时间段数据差异与分析

差异问题：主要针对数据存在明显投放时间差异的广告计划

当前具体时间段的转化率数据，CVR数据是否与具体转化率成正相关。

如果一致，即可根据时间段CVR来判断时间段转化率数据；

如果不一致，则需要客户配合每小时转化数据，分析具体影响原因：如，投放媒体等

5、CVR数据参考性与OCPC投放

真实转化率检验公式：成功率=客户数据/效果UV（成功率稳定，即适合OCPC投放，说明投放稳定；如果成功率不稳定、波动，说明流量质量在波动）

注意：CVR数据的真实性问题&CVR数据的参考性问题。可通过上述公式及逻辑排查判断

6、广告投放复盘与总结

广告/行业投放总结，客户/行业特征分析，主要是客户/行业转化流程、行业玩法等

素材包装方案总结

优化技巧总结，如：媒体筛选、定向维度等技巧

投放思路总结

我们都知道，广告投放最关键的环节是根据目标用户画像，将广告精准投放给意向用户。

但是，用户在观看广告时，有可能会因为某一原因而选择关闭广告，导致流失有效转化。所以，在广告正式投放前，广告主应先利用 A/B Test 同时创建 2 条广告，测试出哪种定向更易于转化成单。

下面为大家介绍2种常用的定向测试方式：

1、精准定向设置

根据地域、年龄、性别、婚恋状态、兴趣等标签，精准推送给目标客户，有效控制转化成本。

但由于定向设置较窄，广告整体的竞争力难度会加大，可能会出现0曝光，或者曝光量较小的现象。

2、宽定向设置

在定向方法1的基础上，拓宽定向用户群体，以便在有效时间内获得较高曝光，同时挖掘潜在用户。

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