二跳不同域名页面怎么提交回传ocpc数据

好久没回答过问题加上这个问題,我也正好想回答所以在此我阐述一下OCPC

先说结论:我觉得OCPC更多是个产品营销上的说辞(突出这个按点击费用与众不同,更具科技含量)本质上在广告系统中引入objective,并以cpc费用所以,我觉得ocpc称之为objective cpc 比optimized cpc更能反应OCPC的本质

那么这个objective究竟是什么了?

传统上一个广告从设置出價到实际扣费经历如下步骤:

设置出价方式(如cpc)>设置推广到标的(如你的app)>计费(gsp/vcg)

即:系统会把你所推广标的的广告推送给更喜欢点擊广告的用户,并按照你设置固定的cpc按照gsp或者vcg计费;

你知道,你要是个电商你喜欢达成购买你是个app你想产生下载,这里系统居然只是伱的广告推送给更愿意点击广告的人简直不能够使得你的利益最大化。然而这种状态一直持续着直到。。

时间到了2012年的春天那时候我正准备毕业,投简历然而这件事情,除了时间点上和我对的上其他和我没半毛钱关系。

2012年的春天(原链接失效,贴的链接是google快照)

至此,我们设置出价到实际扣费要经历就变成:

设置广告目标>设置推广标的>设置出价方式>设置转化目标价格>计费

相对于传统的它主要的更新如下:

1,我们有了一个系统需要考虑的优化目标系统要考虑为更能产生这个优化目标的用户推送广告,而不是更容易点击广告的用户;

2设置目标价格,即允许广告系统可以在确保目标转化价格一定的情况下灵活调整出价;

这里面隐含两个前提:其一系统需偠知道转化的数量,否则目标转化价格无从谈起;其二系统有能力进行自动的bid。(课后作业如果系统能够自动bid了,那么此时是不是rtb广告了)

(如果这么叫了,不就好理解多了嘛)这就是后来的大名鼎鼎的ocpm,翻译成汉字就是:广告系统以广告主设定的广告目标作为系統的优化核心并基于目标转化价格,灵活的调整bid以cpm进行付费,使得实际最终的转化价格在趋同于目标转化价格情况下获得更多的转囮数量。

由此:ocpc就是:广告系统以广告主设定的广告目标作为系统的优化核心并基于目标转化价格,灵活的调整bid以cpc进行计费,使得实際最终的转化价格在趋同于目标转化价格情况下获得更多的转化数量。

问题又来了为啥国内直接引入ocpm而是ocpc了?或者这两者有什么优缺點基于何种考虑不选择ocpm而是ocpc?

此处按下不表超过30个赞,我就再更(想想国内ocpc应该在2016开始beta,2017年商用是不是这样的情况?)

有些观点認为ocpc是广告平台和广告主质检妥协的产物我是不认同的。

广告效果好不好本质上在于对于数据的充分使用。可是长久以来广告平台茬做广告与用户匹配的时候,确实只使用第二方和第三方数据广告主的第一方数据鲜有使用。可是常识又告诉我们越是广告主的第一方数据就越具备价值,那么吊诡的是长久以来确实只有retargeting这一个产品。

现在我们都知道广告主的第一方数据还能够做lookalike可以用在新客的获取上了。时间点了我们来看看巨头Google是怎么开始的?这里引用的文章是Google开始介绍他们的第一个lookalike产品customer match ,有意思Google的uac广告一起被介绍的。【作业題:lookalike和audience expandation(广点通叫自动扩量)会有什么异同了】

所以针对第一方数据的使用在新客获取上真的没有那么早。但是其发展的势头就有点情鈈知起一往情深的感觉了lookalike是其中一例,ocpm/ocpc也是其中一例如前文所说,ocpm/ocpc得以进行的一个前提是广告平台要知道广告主每一个转化,根据轉化的效果调整优化其本身就涉及到了对第一方的数据使用。这时候广告平台拿到了广告主所有的数据未来还能形成自己的wall garden,你说是ocpm/ocpc昰广告平台和广告主妥协的产物短视,我咋觉得广告平台得益最大!

我再说个观点广告平台以其强大的数据和算法的优势,承担更多嘚优化责任且这个优化越来越靠近甚至成为商业化event本身是一种趋势。而且这个过程中广告平台会获取更多的数据,你一个广告平台不莋其他的广告平台做了,数据积累不上长久要被淘汰。uac是其中好的代表

现在回答正题,为啥国内直接引入ocpm而是ocpc了或者这两者有什麼优缺点,基于何种考虑不选择ocpm而是ocpc

这才是妥协的的产物,只不过这不是和广告主妥协的产物而是广告平台对自身revenue的产物。

cpm到cpc中间經历一个ctr的筛选。表面来看ocpc和ocpm都是以转化作为优化目标并且ocpc的广告平台还帮助广告主承担了ctr风险,这么说那做ocpc简直业界良心。可是。(可是后面就是我的猜测了)

可是,我们都知道cpm乘以ctr乘以cvr才是一个转化。

如果ocpm广告平台更会通盘考虑ctr和cvr的积的最大值,cpm使得广告岼台风险最小化短期利益最大化,所以精力会放在平台长期利益即同时使得广告主的利益也最大化;

如果ocpc,广告平台在ctr最优的情况下尽量优化cvr的值,cpc中广告平台还有一定的风险短期利益会有一定风险,平台需要寻找短期利益和长期利益的均衡点单纯使得广告主利益最大化不是最好的选择;

当然,由于我不了解实际情况这一段纯属臆测,我当然更希望ocpc不仅仅是cpc收费并且以广告转化为系统优化目標的时候,是通盘考虑ctr和cvr乘积最大化的是业界良心cpc。

(更新的前半部分没有深入讨论第一方数据为什么在新客获取那么难以被使用,吔没有更出来现在突然能够广泛使用的基础更没讨论未来第一方数据还会导致广告平台产品和平台本身如何改变,等超过100赞)

OCPC的含义:通过对转化词的监控通过溢价的方式增加有转化词的展现和点击,从而达到提升转化量的效果通常分为两个阶段:

积累数据,用于模型学习哪些流量对账户嘚价值更高在这一阶段,系统会根据你设置的CPC点击出价参与竞价和之前的传统投放方式没有太大区别,就是在积累数据

当转化量累積达标(如单天转化15以上)则进入该阶段,系统通过提高出价或扩触发对高转化流量进行捕获对低转化流量降低出价或不竞价,以最大化你嘚转化并控制转化成本。

想要提升投放效率快速启用oCPC投放的话,应该怎么办呢?

可以选择跳过数据积累功能:跳过oCPC第一阶段直接进入oCPC苐二阶段,开启智能投放

但要注意的是,为保障投放效果进入oCPC第二阶段后,前期仍然有个学习期(通常为7天) , 学习期结束后进入正常投放

“跳过数据积累”的投放包,在投放初期系统需要探索足够的转化数据来识别转化特征,该过程即为学习期通常有三种状态:

学习Φ,系统正在学习转化数据努力识别转化特征。

这里要注意的是投放包没有进行数据核对,将始终停留在学习中状态所以要尽快完荿数据核对。

学习失败系统没有获取到足够的转化数据,无法准确识别转化特征可通过优化操作提升系统学习效果,从“学习失败”哽新为”学习结束”状态

学习结束,系统学习完成能够准确地识别转化特征。模型预估该投放包大概率可以稳定投放,获取更多转囮量

功能入口:新建/编辑oCPC投放包-“是否跳过数据积累”

这里需手动切换到”是”。该设置下将跳过oCPC第一阶段数据积累,直接进入oCPC第二阶段。

默认设置:”否”该设置下,与常规进阶流程一致,会先通过第一阶段数据积累

可在投放包列表-状态列,查看当前投放包的学习期狀态核对状态等情况

01. 合理的优化模式

其他类型,选择eCPC模式+0门槛

02. 客观的设定出价

请客户根据自身投放情况合理出价

如设置过低,很可能導致转化量不理想

03. 积极扩量及优化

开启智能加词、提升自动定向档位等方式积极扩量

Q1:什么样的投放包可以使用“跳过数据积累”功能?

A::該功能仅适用于流量范围为移动、投放阶段为第- -阶段的投放包PC流量、 已经在第二阶段的投放包不支持该功能。

Q2:什么样的投放包会有学習期?

A:“跳过数据积累”的投放包都有学习期

Q3:学习期-般持续多久?

A: 一般核对完成后的7天,投放包会从”学习中”状态切换为”学习结束”戓“学习失败”状态

Q4:学习失败,投放包会自动停止投放吗?

A:不会,系统判断学习期失败后,会在保成本的前提下继续探索转化

Q5:学习失敗后,还可以重新进入学习期,或切换到学习期结束的状态吗?

A:可以,学习失败后系统仍在探索转化数据,您可通过优化操作提升系统学习效果,系统学习成功后,投放包的学习状态将从”学习失败”更新为”学习结束”状态

Q6:学习结束投放包就可以持续稳定地获取转化了吗?

A:学习期结束,代表oCPC模型学习较为充分,可以最大限度发挥智能投放作用。但稳定投放与您的流量、竞争环境等相关,所以您需要关注诊断报告中的优囮建议,进行投放包优化,以保证投放效果

Q7:是否支持行业定投的计划?

OCPC现已成为大搜投放的主流产品但凡预算还可以的广告主,都已经开始嘗试投放现在还不认真学习,真的就有点落后了

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看到一个问题说是投今日头条oCPC,花了1500块钱6000多点击,一个客资都没有问为什么oCPC没有效果。

第一反应这可能不是oCPC的锅因为我一下想到几年前,刚开始投oCPC的时候也是婲了十几万才找到点门道。

花了十几万才摸到oCPC的门槛

记得是头条刚上oCPC的时候,听说之后很兴奋因为国外很早就有基于转化目标出价的廣告形式,但没投放过国内有了自然要试一下。

于是马上说服公司开通账户制作素材,上线投放但结果却像一个冰桶挑战——3天0转囮的数据给我浇了个透心凉。

那是第一次做信息流、oCPC还沿用着搜索、展示类广告的思维。而公司行业特殊头条的投放顾问既没有可行嘚建议,也给不出有效的策略更没有同行可以参考,只是建议继续尝试

于是不停猜测、调整、总结、再猜测……直到第三周,才确定找到方向并且有效果了。

从开户投放到有效果;从透心凉,到心飞扬前后一共花了十几万。

因为当时公司推广预算充足所以花十幾万测试个新渠道完全不必care。

但对于预算不充足的企业试水没效果可能就要停止投放,进而失去一个可能比较好的投放渠道

所以,将洎己总结的一点微小的经验写下来也许对初投oCPC的同学有些许帮助。

oCPC的原理:控制人群出价提高单次点击价值

oCPC的原理一句话就能说明白:

对预估高转化人群提高出价,获取流量;对预估低转化人群降低出价减少展现,最终使平均转化成本低于设定的目标价格

其核心,昰通过控制人群出价、提高转化率(或者说提高单次点击价值),来降低转化成本

做金融理财产品,系统投放两天后发现BAT的IT男和北仩广深的大妈转化成本优于目标价格,当再发现符合这两个人群标签的用户时就提高对他们的出价,希望获取更多的展现、点击和转化三四线城市也有净值几千万的IT男和扫地大妈,但总的人群转化低、成本高为了达到设置的目标转化价格,系统可能对三四线城市的IT男囷大妈降低出价希望减少展现、点击,控制成本

在小曹看来,oCPC是一种减少广告优化工作量的投放方式

从其原理可以看出,oCPC将枯燥、耗时的人群分析和调价工作变成了程序化、后台化、实时化

投放广告的我们可以专注于创意、落地页、客服接待以及投放策略等等方面嘚优化,而不用去分析人群数据、关注实时价格

如上面的例子,广告主可以将精力用在制作针对性的创意素材上而无需耗费时间去计算不同行业男性、各个地域大妈的转化成本——统计、计算需要的时间,和调整延迟产生的低转化消费都是不小的成本。

为什么是oCPC:媒體不乐意CPA我们不乐意CPC

既然最终目的是符合目标价格的转化成本,直接投CPA不就可以为什么整一个oCPC呢?

因为投CPA媒体不乐意呀。

最终转化數据都在咱们广告主手上即使有双方认可的第三方介入,媒体也不愿意承担CPA的风险:流量再优质精准我们的落地页做成一坨屎也没用。

那还是CPC吧投广告的不乐意呀。

点击数据在媒体手上媒体说有效点击100个,就收100个点击的费用至于点击怎么来的?抱歉我们已经屏蔽了恶意点击了,没转化肯定是你们落地页做的太烂落地成盒还想吃鸡?

所以综合下推出oCPC好了,媒体不吃亏我们投广告也觉得合适——自己设置的转化成本,还是要认的

既然是按转化付费,那就放心大胆的投oCPC了答案是否定的,不然也就不会有开头的问题和经历了

怎么样让oCPC的效果更好:钱给够,量要足两步走

换句话说,怎么样让这个后台的人群分析、自动调价调的有效果?

如果是手工优化需要统计足够的人群、广告的历史表现数据,然后划分出四象限高消费低转化人群降价、低消费高转化人群提价。

oCPC同样也需要足够的人群和广告的历史表现数据这样才能完成预估转化率和动态出价的工作。

足够的历史表现数据需要:钱给够量要足

钱给够就是出价偠够高,高到能拿到足够的展现

做过搜索的同学对于出价要高一般都深有体会

竞价如果出价不够高,百度、360不会给你展现的机会也就拿不到流量;

直通车如果出价不够高,宝贝排名靠后淘宝特别是手淘用户,翻不到你的宝贝同样没有流量。

除非排在前面的广告都消耗光了预算才能得到展现——可能还是深夜。

量要足就是限额要够高,高到能拿到足够的转化

对于足够的限额则是为了尽快积累数據。

如果是竞价限额不够,可能都不够恶意点击的;如果是直通车点击量不够,则会影响整个推广计划

举个直通车的例子。做连衣裙一天限额50、100,几十个点击都不够测款的等款测出来、分养好,冬天都来了还卖个P的连衣裙。

限额不够导致点击不够,转化数据積累不起来系统测试人群、变量的周期变长……花俩月才测出合适的人群,还卖个P的连衣裙

道理都懂,到底该怎么做呢两步走。

避免不同媒体划分层级方式不同这里账户层级由上至下按照计划→单元→创意的顺序。

第一阶段细分单元、稳定预算

一个计划下细分多個单元,比如3~5个单元对应不同的人群、定向、落地页

目的是先通过人工的方式找出能够稳定转化的大的定向组合,这样也能降低系統的学习成本

不要过度细分,影响数据积累(20个转化/5个单元 VS 10个转化/10个单元)而且,分的太细要做很多单元,累

初始预算不用太高,根据转化情况逐渐调整最终确定一个保证转化数量稳定的投放预算

如果没有转化、转化太少需要考虑是不是出价太低、限额太少、定向过细、创意和落地页不够好。

没有转化还有一种情况:产品不适合信息流投放或者媒体不匹配,这个稍后说

第二阶段,逐步放量、稳定更新

进入oCPC阶段后如果点击率、转化率稳定,可以逐步放量

放量的目的,是让系统获得更多数据进行学习进一步优化当前单え的转化成本,同时增加转化量

放量的方法,先在转化成本可接受的前提下逐步提高目标转化出价

调价后成本、效果保持稳定就繼续提价,直至价格不能接受、或者提价影响了效果

调价之后,在效果稳定的前提下放宽单元定向条件,比如增加兴趣、人群属性繼续放量

放宽定向之后如果效果依旧稳定,并且还想放量可以拆分单元,将单元的某一个定向条件单独拿出来做一个单元来跑量。

为了保证点击率、转化率创意、落地页以及单元,都需要定期更新

创意、落地页定期更新好理解,防止审美疲劳为什么单元也要萣期更新?

因为信息流是根据人群投放人群有规模上限、转化上限,时间一久就会消耗殆尽,需要放宽定向标准或者重建人群。

如果是人工优化需要不停的新建人群变量组合,并给符合转化成本的变量组合提价、增加展现保证转化稳定;

oCPC是自动挖掘组合人群变量,我们能做的就是逐步放宽定向、新建单元给oCPC系统更多的人群数据进行测试、学习。

还是上面金融产品的例子广告投放的时间段内,丠上广深的大妈数量是固定的几轮广告下来,转化成本飙升这个时候还想要大妈这个人群,就需要放宽定向往二线、三线挖掘。

逐步放量、稳定更新的目的都是让系统不断的有新的人群数据可以学习,确保旧计划效果下降时能有新计划顶上。

没转化可能真的不適合

第一阶段末尾提到产品不适合信息流投放,或者媒体不匹配是什么意思呢。

如果产品无法进行人群定向那么无论人工还是系统,找不到能稳定转化的定向方式就不适合信息流投放。

如果媒体覆盖的用户与产品目标客户不匹配,同样也不适合在这个媒体投放

或鍺,媒体没有投放过某类产品也就没有相关数据给oCPC的系统进行学习,产品也就不适合在这个媒体投放或者前期的转化、测试成本会很高。

说起来开始做oCPC的时候,行业特殊当时也没听说有其他同行在做信息流,对于人群、转化的数据头条并没有数据积累,这也是为什么需要花十几万测试的原因之一吧

直到我离开那家公司,各类信息流的投放都至少要设定一个特殊的定向才有比较理想的效果而那個定向条件,就是十几万试错的结果

不过,当前国内能投信息流的媒体覆盖的用户数、积累的广告数据,已经能够满足绝大多数行业嘚需求优化算法也是经得起考验的。

还是说今日头条其oCPC敢取消第一阶段,直接进入智能出价说明对于数据积累的量级、多样性,以忣智能算法的准确性、可靠性已经很有信心了。

回到根本oCPC的核心是控制人群出价、提高转化率

想要oCPC发挥更大的效果就需要人工对廣告的基本面,比如展现、创意点击率、落地页转化能力进行优化调整来配合oCPC。

同时也要人工优化oCPC相关的数据比如目标价格、人群定姠,让系统更加精准、高效

如果人工投CPC能有好的效果,理论上oCPC会做的比人工更好

如果人工无法优化,或者开了计划不管了再怎么o,結果也是0

学生,大概是一辈子的职业

我是小曹同学这是我的学习笔记

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