著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)爆發(fā)式增長。信息流廣告得益于RTB技術(shù)，通過用戶標(biāo)簽實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)投放，并與內(nèi)容混排在一起，對用戶體驗(yàn)相對較好。逐漸成為廣告主數(shù)字媒體投放的主要模式之一。衍生而來的優(yōu)化師崗位也成了每家公司用戶獲取的必備，目前在人才市場上薪資也是越發(fā)水漲船高，與此同時(shí)每家公司對此崗位卻又都有著明確的數(shù)據(jù)考核。想要作為一名優(yōu)秀的信息流廣告優(yōu)化師，行業(yè)研究、賣點(diǎn)提煉、創(chuàng)意策劃、預(yù)算評估、用戶分析、數(shù)據(jù)分析與銷售口徑對接等，每一部分的能力都不可或缺。在營銷相關(guān)工作領(lǐng)域中算是一個(gè)相對綜合且全面的崗位。網(wǎng)上關(guān)于行業(yè)研究、創(chuàng)意策劃等相關(guān)內(nèi)容，已經(jīng)有很多了。今天就聊一些某知識(shí)類問答平臺(tái)上，被問及較多的日常投放管理、用戶行為以及數(shù)據(jù)分析方面的內(nèi)容。借此，也寫下自己對以上內(nèi)容的一些實(shí)踐經(jīng)歷，希望對大家有所幫助。信息流廣告日常運(yùn)營的一天當(dāng)中，最主要工作應(yīng)該是由如下幾個(gè)部分組成：
在工作最開始，應(yīng)該查看的主要有昨天花了多少錢（消耗￥4,693），帶來了什么樣的效果（線索74條），展現(xiàn)、點(diǎn)擊，以及成本（線索成本￥63.42）。同時(shí)將數(shù)據(jù)錄入報(bào)表，以便于日常數(shù)據(jù)分析。其次是了解成本以及KPI的達(dá)成進(jìn)度，如圖（1）、（2）中顯示，截止2019年10月6日已完成線索量355條占當(dāng)月KPI（900條）比例為39.44%，時(shí)間進(jìn)度為19.35%（6/31）。說明當(dāng)前KPI完成的速度要快于時(shí)間進(jìn)度，可以超額完成當(dāng)月KPI目標(biāo)。以上這部分工作在帳戶投放規(guī)模不大的情況下，熟練操作后，25分鐘內(nèi)便可完成。
2.分日期投放數(shù)據(jù)排查
信息流產(chǎn)品的本質(zhì)是推薦內(nèi)容，廣告的分發(fā)都取決于內(nèi)在的推薦系統(tǒng)。對于一家商業(yè)公司而言，在絕大多數(shù)情況下，推薦系統(tǒng)的目標(biāo)都是為了完成某個(gè)商業(yè)目的。以頭條為例，用戶觀看頭條系的內(nèi)容，不論是文本，還是抖音、西瓜、火山等短視頻都是UGC，或時(shí)事熱點(diǎn)免費(fèi)內(nèi)容。頭條無法通過會(huì)員費(fèi)或者訂閱費(fèi)賺錢，其最主要的商業(yè)模式是內(nèi)容中的廣告“總”收入。以商業(yè)目標(biāo)來制定推薦系統(tǒng)優(yōu)化目標(biāo)的原則，顯然頭條采用產(chǎn)品“使用時(shí)長、頻次”作為優(yōu)化目標(biāo)的更為合理。推薦系統(tǒng)的目標(biāo)優(yōu)化除平臺(tái)單次廣告收益外，還需要引入用戶體驗(yàn)與廣告主效果作為了平衡三方利益的平衡最優(yōu)化。所以數(shù)據(jù)波動(dòng)不僅僅是消耗與成本的波動(dòng)，還會(huì)參考到其他各項(xiàng)數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行流量的分配。帳戶在不進(jìn)行人工干預(yù)下，展現(xiàn)及效果等數(shù)據(jù)是及其不穩(wěn)定的。查看分日期投放數(shù)據(jù)就是為了判斷異?，F(xiàn)象，便于及時(shí)針對峰值低谷作出相應(yīng)調(diào)整。圖（4）利用質(zhì)量監(jiān)控圖對COST PER LEAD分日數(shù)據(jù)預(yù)警，COST PER LEAD波動(dòng)在9.17時(shí)，其值￥128.57超出UAL預(yù)警線，在9.20為￥42.63跌出LAL預(yù)警線。9.21、9.28數(shù)據(jù)更是超出了UWL預(yù)警線，可以斷定該時(shí)間段COST PER LEAD數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常。
確定了數(shù)據(jù)異?，F(xiàn)象時(shí)間節(jié)點(diǎn)后，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分緯度分析。如果是多帳戶投放，最先應(yīng)該排查分帳戶投放情況。圖（5）中數(shù)據(jù)顯示9.17-9.28COST PER LEAD數(shù)據(jù)波動(dòng)異常，主要是受帳戶1的影響，那么便可將數(shù)據(jù)異常的問題鎖定在帳戶1。
在帳戶1中抽取分資源位COST PER LEAD數(shù)據(jù)進(jìn)行排查，其中西瓜、頭條成本數(shù)據(jù)波動(dòng)幅度較大，同時(shí)出現(xiàn)極值。抖音消耗占整體的57.27%，高比例必然帶動(dòng)整體的數(shù)據(jù)波動(dòng)。而COST PER LEAD數(shù)據(jù)在9.17-9.28出現(xiàn)大幅增長，趨勢與整體成本異常波動(dòng)相一致，可將數(shù)據(jù)異常的問題進(jìn)一步鎖定在帳戶1中的抖音上。繼續(xù)向下細(xì)分，則是不同端口IOS、Android，以及不同端口下各尺寸素材的COST PER LEAD數(shù)據(jù)趨勢對比，進(jìn)而找到影響整體COST PER LEAD數(shù)據(jù)指標(biāo)的根源。
該案例導(dǎo)致整體COST PER LEAD數(shù)據(jù)波動(dòng)原因是7.22日帳戶1/2同時(shí)上新了一條活動(dòng)創(chuàng)意。通過與帳戶2轉(zhuǎn)化量、以及展現(xiàn)消耗趨勢數(shù)據(jù)的對比，可判斷創(chuàng)意未出現(xiàn)衰減。唯一的操作則是因帳戶1中該創(chuàng)意跑量效果一直不錯(cuò)，且轉(zhuǎn)化量穩(wěn)定增長。在9.15日，執(zhí)行帳戶操作的優(yōu)化師同事將該創(chuàng)意所在計(jì)劃預(yù)算額調(diào)整至原有的3倍預(yù)算。通過對比投放以來的其他各項(xiàng)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)帳戶1中該創(chuàng)意興趣細(xì)分趨勢在不同興趣分類展現(xiàn)與過去比例出現(xiàn)較大差異。說明開大預(yù)算后，系統(tǒng)對該創(chuàng)意進(jìn)行更多其他類別興趣的人群探索。新增消費(fèi)的興趣分類轉(zhuǎn)化率較低，導(dǎo)致預(yù)算消耗過快，成本暴漲。9.21-9.22則受該消耗過快影響，充值未及時(shí)帳戶暫停。在重新充值后，帳戶1中該計(jì)劃成本仍居高不下，最終只能關(guān)閉重建，成本才得以恢復(fù)。另外從分資源位歷史趨勢數(shù)據(jù)上看，抖音COST PER LEAD要遠(yuǎn)低于西瓜、頭條。出現(xiàn)這種數(shù)據(jù)表現(xiàn)，到底是因?yàn)槲鞴?、頭條投放額度較低導(dǎo)致數(shù)據(jù)隨機(jī)性較大，還是其他人為操作因素？需要具體問題具體分析，做為下一步帳戶提升的優(yōu)化點(diǎn)進(jìn)行規(guī)劃。分日、分帳戶以及其他維度細(xì)分查看及異常節(jié)點(diǎn)診斷，在數(shù)據(jù)報(bào)表規(guī)范合理的情況下，45分鐘內(nèi)便可完成。
若廣告投放規(guī)模龐大，通常帳戶中會(huì)有多個(gè)創(chuàng)意。除通過分日數(shù)據(jù)監(jiān)測來定位影響核心指標(biāo)的問題外，還需要定期對素材測試數(shù)據(jù)進(jìn)行回顧。素材是創(chuàng)意下的子元素，所以對數(shù)據(jù)波動(dòng)的影響，往往會(huì)因?yàn)橥斗诺臄?shù)量大而將素材效果隱藏起來。為了保證賬戶效果的平穩(wěn)，素材測試在投放中至關(guān)重要。針對創(chuàng)意素材測試可以按照產(chǎn)品賣點(diǎn)、用戶心理、使用價(jià)值、以及需求場景出發(fā)，提煉文案、視頻腳本的素材內(nèi)容。以現(xiàn)有跑量素材“用戶心理”為素材源，向外擴(kuò)展相同方向和不同方向素材“使用價(jià)值”擴(kuò)寬素材產(chǎn)出思路，豐富素材，維持賬戶投放量級平穩(wěn)。此部分相關(guān)內(nèi)容，網(wǎng)上已經(jīng)有很多大神級人物輸出過相應(yīng)內(nèi)容，這里就不再贅述。落地頁測試思路，可利用橙子建站相關(guān)工具，分析用戶行為及用戶心理，指導(dǎo)改善落地頁影響關(guān)鍵指標(biāo)的數(shù)值。這里以虛擬的圖片作為案例闡述，落地頁素材測試頭圖文案的內(nèi)容及內(nèi)容搭配是關(guān)鍵?！跋迺r(shí)優(yōu)惠”與“三千媽媽的用心選擇”相比較，顯然后者更容易促使用戶產(chǎn)生留資行為。文案中放入成功提交信息后，進(jìn)入二級頁面抽獎(jiǎng)，則可進(jìn)一步帶動(dòng)最終轉(zhuǎn)化率的提升。另外需通過像橙子建站中的工具對用戶行為進(jìn)行觀察，發(fā)現(xiàn)用戶點(diǎn)擊不同素材偏好。并分析用戶心理，如不同素材排版的先后順序，素材不同尺寸、版本點(diǎn)擊量占比，進(jìn)而從角度出發(fā)逐漸優(yōu)化落地頁。在常規(guī)投放中穿插優(yōu)質(zhì)素材測試跑量的展示雖有助于整體回報(bào)效果。但也需要對空耗、超成本計(jì)劃及時(shí)進(jìn)行關(guān)停，即便這些計(jì)劃消耗占比較小，也會(huì)導(dǎo)致賬戶整體成本偏高。
以上關(guān)于素材測試數(shù)據(jù)回顧等相關(guān)工作，需要行業(yè)研究、賣點(diǎn)提煉、創(chuàng)意策劃、以及跨部門的溝通協(xié)調(diào)較多，一般會(huì)占到日常工作的50%。
定向測試這部分相關(guān)工作，往往適用于存量用戶較大的廣告主，一般在具有自身的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的情況下發(fā)揮空間較大。通過數(shù)據(jù)管理平臺(tái)收集自身用戶各種數(shù)據(jù)，結(jié)合算法的能力給用戶打上不同的興趣標(biāo)簽，基于用戶興趣實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的推薦、搜索、內(nèi)容導(dǎo)購等服務(wù)。因其數(shù)據(jù)大多來源于第一方，所以可以很好的直擊用戶真實(shí)訴求?；跇?biāo)簽來組合人群，生成各類人群包做廣告精準(zhǔn)投放，已完成各種運(yùn)營層面的數(shù)據(jù)指標(biāo)。比如在操作電商案例時(shí)，運(yùn)營目標(biāo)當(dāng)期是以提升用戶對產(chǎn)品使用購買活躍度。根據(jù)業(yè)務(wù)的具體情況定義活躍度指標(biāo)后，我們的將人群劃分為新用戶、低活用戶、中活用戶、流失用戶。利用構(gòu)成活躍度指標(biāo)的條件對用戶進(jìn)行篩選，生成不同投放人群包。一般超過30天以上未回訪的用戶會(huì)被定義成流失，此類用戶基于單次觸達(dá)成本考慮一般不會(huì)利用廣告方式進(jìn)行用戶召回。所以利用廣告進(jìn)行召回是在低活和中活這兩個(gè)階段就開始進(jìn)行召回廣告觸達(dá)。因?yàn)樘幱谝陨蟽蓚€(gè)階段的用戶往往未卸載或者轉(zhuǎn)移到其他 APP，在召回的難度上較低ROI 比較高，針對這些用戶不斷觸達(dá)召回，提升留存把他們往高活上引導(dǎo)，在結(jié)果數(shù)據(jù)表現(xiàn)上，也較為不錯(cuò)。再者通過數(shù)據(jù)管理平臺(tái)用戶畫像，了解到某款爆款產(chǎn)品的興趣、以及年齡都符合某類二次元年輕用戶群。針對這部分用戶做品牌活動(dòng)的1+/2+ Reach ，進(jìn)而提升用戶對產(chǎn)品、品牌認(rèn)知，或影響目標(biāo)群的行為。這里需要注意的是，數(shù)據(jù)管理平臺(tái)中用戶行為數(shù)據(jù)更多源于存量用戶的第一方數(shù)據(jù)。外部抑或媒體的數(shù)據(jù)，因?yàn)闃?biāo)簽等統(tǒng)計(jì)維度、算法的不同，往往對用戶篩選的精準(zhǔn)性很難判斷。所以帳戶投放規(guī)模較小，則盡量減少對指定定向條件、或第三方定向人群包進(jìn)行投放測試，更多的將流量篩選的權(quán)利交給推薦系統(tǒng)去跑，而將精力重心放在創(chuàng)意及素材測試上。
其他媒體新產(chǎn)品，新功能測試，如托管實(shí)驗(yàn)室，穿山甲資源位等新產(chǎn)品的測試及總結(jié)。同時(shí)每周五需要對近4周各個(gè)維度數(shù)據(jù)總結(jié)，進(jìn)而了解整體廣告投放的進(jìn)度、狀況、方法以及KPI完成情況。最后總結(jié)一下，通過對信息流廣告日常運(yùn)營及數(shù)據(jù)分析，用戶分析等角度來看，沒有太多高深的地方，更多的則是根據(jù)優(yōu)化師的運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)高度、科學(xué)的數(shù)據(jù)分析方法、成熟的報(bào)表工具以及時(shí)刻盯緊賬戶及并調(diào)整優(yōu)化相關(guān)。
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