百都網(wǎng)絡(luò)小編 發(fā)布于 年月日 評(píng)論() 閱讀()
信息流廣告比較流行的申辦方式是OCPM和OCPC。平臺(tái)算法越來越智能，有人群定向、競(jìng)價(jià)、自動(dòng)編輯甚至一鍵起訂量的工具。很多優(yōu)化者說，他們現(xiàn)在更像是一臺(tái)無情的規(guī)劃?rùn)C(jī)器，從之前的精耕細(xì)作，到mkt工具下批量建立和運(yùn)行上千個(gè)規(guī)劃的概率。今天我想從廣告的邏輯來說一個(gè)關(guān)于交付詭計(jì)的話題——如何從后端介入交付模式。
可以從兩次發(fā)射的基本邏輯說起。
兩種交付邏輯。
一. ECPM公式
ECPM=CTR*CVR* Bid *在廣告分布中，ECPM對(duì)廣告勝出的影響更大(這里暫時(shí)不考慮頻率、方位等過濾)，只有廣告勝出，才有后面的計(jì)劃數(shù)量的說法。從公式中可以直觀的看出，影響因素主要有三個(gè)，其中廣告主力方可以直接實(shí)時(shí)介入，包括出價(jià)(CPA)和CVR。通過這兩個(gè)參數(shù)的干預(yù)，我們可以調(diào)整和干預(yù)ECPM，進(jìn)而影響取量情況。
第二，轉(zhuǎn)換漏斗
在轉(zhuǎn)化漏斗的過程中，前端數(shù)據(jù)主要由媒體提供；后端數(shù)據(jù)，運(yùn)行API時(shí)，由廣告 owner上報(bào)，然后歸屬。在自報(bào)過程中，可以手動(dòng)干預(yù)不同級(jí)別的轉(zhuǎn)化率。當(dāng)然，運(yùn)行SDK的模式也可以進(jìn)行類似的干預(yù)，但相對(duì)復(fù)雜。
通過上報(bào)不同的數(shù)據(jù)，不僅會(huì)影響ECPM，還會(huì)影響廣告模型的人口，進(jìn)而影響后端更深層次的數(shù)據(jù)。它的應(yīng)用主要有三個(gè)方面:
簡(jiǎn)單扣除返還數(shù)據(jù)的金額(此時(shí)也會(huì)有增加)，可以降低實(shí)際轉(zhuǎn)化成本或提高學(xué)習(xí)期通過率；
在埋點(diǎn)上下功夫，把埋點(diǎn)的行為往前或往后放(這本身也是推演增量邏輯)；
通過數(shù)據(jù)挖掘的手段，預(yù)估用戶的付費(fèi)率和LTV，提前返回歸屬地?cái)?shù)據(jù)。
特定應(yīng)用
先說第一個(gè)方面，涉及到API數(shù)據(jù)對(duì)接和返回的原理，上一篇文章已經(jīng)提到了，這里就不多說了。簡(jiǎn)單來說，媒體將點(diǎn)擊數(shù)據(jù)發(fā)送回廣告 master，由廣告 master將轉(zhuǎn)換后的設(shè)備號(hào)與點(diǎn)擊設(shè)備號(hào)進(jìn)行匹配，然后將轉(zhuǎn)換后的設(shè)備發(fā)送回媒體進(jìn)行建模。
以支付對(duì)象為例。我們知道媒體對(duì)花費(fèi)計(jì)劃研究期的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)量級(jí)有要求，比如巨大的引擎。度過學(xué)習(xí)期的官方標(biāo)準(zhǔn)是，你可以通過在天內(nèi)累積一個(gè)轉(zhuǎn)換來度過學(xué)習(xí)期。這時(shí)候我們可以把一些真正被點(diǎn)擊但沒有轉(zhuǎn)化回媒體的設(shè)備號(hào)發(fā)送出去。這時(shí)候媒體就會(huì)判斷計(jì)劃的轉(zhuǎn)換是好的，會(huì)讓計(jì)劃更好的度過學(xué)習(xí)期，更好的被消費(fèi)。
第二個(gè)是演繹。這里的邏輯比較簡(jiǎn)單，模式需要探索和研究。假設(shè)有一條數(shù)據(jù)應(yīng)該被返回，但是你實(shí)際上只返回了一條。對(duì)于模型來說，由于初期的探索曝光和付費(fèi)機(jī)制，系統(tǒng)會(huì)加大探索力度，此時(shí)你的實(shí)際數(shù)據(jù)表現(xiàn)會(huì)有所提升，體現(xiàn)在付費(fèi)率的提升等。在這種情況下，主要通過影響CVR來調(diào)整大小。
在增量策略下，后端數(shù)據(jù)的可控性會(huì)更差。在這里，最好和第三點(diǎn)一起做，或者選擇有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的物料計(jì)劃來輔助合作。在扣除策略下，由于CVR的減少，系統(tǒng)通過市場(chǎng)數(shù)據(jù)探索預(yù)估數(shù)量時(shí)，初始階段的實(shí)際轉(zhuǎn)換成本會(huì)更低，但計(jì)劃增加的難度會(huì)更大。如果按照以往的數(shù)據(jù)進(jìn)行投標(biāo)，計(jì)劃在探索期過后很容易崩潰。在這種情況下，注冊(cè)會(huì)計(jì)師的出價(jià)可以適當(dāng)調(diào)整，以促進(jìn)ECPM。具體扣費(fèi)比例和競(jìng)價(jià)比例調(diào)整可根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行微調(diào)。
二是在數(shù)據(jù)埋點(diǎn)上下功夫，可以讓我們投標(biāo)不同的轉(zhuǎn)化行為，得到想要的結(jié)果?？鄢粌H僅是數(shù)量上的扣除，更是一種后嵌入行為。比如在熱云中定義激活來開始初始化激活，但是初始化可以嵌入到啟動(dòng)或者注冊(cè)或者轉(zhuǎn)角創(chuàng)建的界面中，通過增加轉(zhuǎn)化行為的深度來進(jìn)行演繹。這里要注意的是，行業(yè)市場(chǎng)數(shù)據(jù)存在一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)值范圍，數(shù)據(jù)是否異?？赡軙?huì)影響數(shù)量，類似于上面提到的CVR。例如，如果市場(chǎng)支付率為%，扣除后的值范圍在%左右，可能會(huì)使模型在短期內(nèi)探索更多；如果扣除過多導(dǎo)致繳費(fèi)率降至%以下，可能會(huì)使系統(tǒng)認(rèn)為計(jì)劃繳費(fèi)率過低，降低探索力度，從而降低幅度。對(duì)于扣除后的數(shù)據(jù)值，需要有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的對(duì)照，以自身埋點(diǎn)或第三方標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)作為參考。比如用熱云扣激活，一個(gè)在啟動(dòng)時(shí)激活，一個(gè)在行為A時(shí)激活，比較兩者在自己后臺(tái)的數(shù)據(jù)增長(zhǎng)差異，數(shù)據(jù)是否變好，比如激活成本后端數(shù)據(jù)的變化等。
這里的埋回定義有點(diǎn)類似于關(guān)鍵行為的轉(zhuǎn)化目標(biāo)，但是媒體本身在不同的轉(zhuǎn)化機(jī)制中會(huì)有不同的建模方法和估計(jì)值，所以不能同時(shí)看待，比如直接用關(guān)鍵行為的一些參數(shù)來運(yùn)行和激活，所以激活率的參考會(huì)有很大的差異，從而導(dǎo)致量的問題。在支付回報(bào)上，有些產(chǎn)品會(huì)有低支付，比如元。這個(gè)產(chǎn)品去支付的次數(shù)會(huì)更好，因?yàn)橹Ц堕T檻降低了。但在運(yùn)行支付率時(shí)，可能會(huì)造成更多的元支付，導(dǎo)致后端數(shù)據(jù)惡化，難以達(dá)到roi標(biāo)準(zhǔn)。這時(shí)候可以扣除低保金進(jìn)行檢測(cè)。對(duì)于實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品來說，因?yàn)槌杀镜?，虛假量很難控制，用戶可以通過在主界面或者第一時(shí)間放入初始化激活嵌入點(diǎn)來過濾。
后期通過數(shù)據(jù)預(yù)估的方式提前返回?cái)?shù)據(jù)，考驗(yàn)客戶的數(shù)據(jù)挖掘和建模能力。廣告業(yè)主通過建模預(yù)測(cè)媒體返回的點(diǎn)擊數(shù)據(jù)中是否存在可能的轉(zhuǎn)化。這個(gè)時(shí)候會(huì)涉及到兩個(gè)方面:
第一，轉(zhuǎn)化的時(shí)效性；轉(zhuǎn)換有延遲，延遲時(shí)間的長(zhǎng)短很大程度上影響幅度和消耗。比如廣告 master如果能預(yù)測(cè)到點(diǎn)擊數(shù)據(jù)中哪些設(shè)備號(hào)有可能被轉(zhuǎn)換，那么就能及時(shí)返回設(shè)備號(hào)。因?yàn)榇藭r(shí)的數(shù)據(jù)依賴于廣告 master建模，而不是等待真正的轉(zhuǎn)換返回，所以轉(zhuǎn)換延遲時(shí)間的問題會(huì)大大減少，時(shí)效性是可以保證和預(yù)測(cè)的。
第二，預(yù)期轉(zhuǎn)化率和實(shí)際轉(zhuǎn)化率的關(guān)系；其實(shí)上面列舉的方法都是為了對(duì)返回的數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的策略調(diào)整，后一種方法其實(shí)是提前預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)并返回。這時(shí)候可以更好的控制轉(zhuǎn)化率，在一定的時(shí)間區(qū)間內(nèi)預(yù)期轉(zhuǎn)化率高于媒體后臺(tái)的真實(shí)轉(zhuǎn)化率，使得ECPM增加，競(jìng)爭(zhēng)力也提高。當(dāng)然，還不止于此。當(dāng)廣告 owner可以為用戶做LTV預(yù)估時(shí)，用戶的價(jià)值可以分層，可以針對(duì)不同的流量進(jìn)行競(jìng)價(jià)，更好地平衡質(zhì)和量的關(guān)系。
一般來說，模型介入需要清楚了解數(shù)據(jù)各環(huán)節(jié)的定義和返回機(jī)制，其次是廣告模型和一些業(yè)務(wù)邏輯。選擇所需的數(shù)據(jù)結(jié)果時(shí)，必須有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)量可供參考。在外部對(duì)齊數(shù)據(jù)時(shí)，并非每種情況都相同。同樣，不同目標(biāo)和節(jié)點(diǎn)的比例也需要根據(jù)成本進(jìn)行調(diào)整。只要能優(yōu)化實(shí)際標(biāo)的后端，就可以適當(dāng)調(diào)整出價(jià)。
此后，媒體和市場(chǎng)規(guī)則一直在變，優(yōu)化者本身的角色定位也一直在變。希望所有的優(yōu)化器都不要做情緒規(guī)劃?rùn)C(jī)器。
微海報(bào)作者：徐州百都網(wǎng)絡(luò) | 來源： | 發(fā)布于：2022-03-21 16:32:00