巨量千川(标准推广+全域推广+品牌推广)

一、 概览:

         巨量千川是巨量引擎旗下的电商广告平台,为商家和创作者们提供抖音电商一体化营销解决方案。为小店商家广告搭建广告投放一体化平台,支持直播、短视频多种带货形式,支持移动端和PC端双端投放。

二、账户开通规则、计费方式   

        一个抖音小店最多可以开通20个巨量千川账户(包含直客账户+虚客账户数量总和), 一个抖音小店可以找多家代理合作,但每个代理仅能给每个抖音小店开多个巨量千川虚客账户,如果人店一体解绑,巨量千川账号和抖音号同步解绑,巨量千川跟抖音小店绑定在一起不支持解绑。

        巨量千川和小店随心推收费均为OCPM计费模式。【OCPM】以优化转化为目标,按转化目标出价,按展示计费; 按照曝光计费,根据转化目标进行优化,采用更准确的点击率与转化率预估机制,将广告展示给更容易转化的用户,帮助你在获取优质流量的同时,提高转化率,降低转化成本,跑量的速度更快。

        常见的主要计费方式:
1.oCPM:Optimized CPM,以优化转化为目标,按转化目标出价,按展示计费
2.oCPC:Optimized CPC,以优化转化为目标,按转化目标出价,按点击计费
3.CPM:Cost Per Mille(每千次曝光的花费),按展示出价,按展示计费
4.CPC:Cost Per Click(每次点击的花费),按点击出价,按点击计费

三、推广分类

3.1品牌推广

        品牌推广是以树立产品品牌形象,提高品牌的市场占有率为直接目的,突出传播品牌在消费者心中确定位置的一种方式。它能很好的让用户记忆到这个产品是做什么的,能为自己提供什么样的解决方案,比如我们要买衣服,首先就会在脑海中浮现出某个一线品牌,而非直接是产品。投放方法主要以高曝光、高覆盖为主,同时对投放环境的要求较高。

产品分类

产品名称

优化目标

开机位

电商开屏

普通、优先点击

信息流

FeedsLive服务、FeedsLive广告

直播间有效观看

信息流

VideoLive服务、VideoLive广告

直播间有效观看

内容种草

种草通(不含磁贴)

优选种草

商城

商城首秀、商城智选

直播间有效观看

优选点击

品专

电商品专

-

3.2标准推广

3.2.1标准推广-推商品-搜索广告

3.2.2标准推广-推商品-通投广告

3.2.3标准推广-推商品-商城广告

3.3全域推广

3.3.1全域推广-推直播间-搜索广告

3.3.2全域推广-推直播间-通投广告

3.3 标准推广和全域推广的区别

1.推广效果不同,全域推广打破付费与自然的流量划分逻辑,释放全域流量价值,帮你撬动自然流量,而标准推广是有针对性地优化付费流量。 优化目标不同,全域推广直接优化直播间整体投产比或者商品的整体投产比,更贴合经营目标,而标准推广优化的是直播间广告投产比或者商品广告投产比。

2.投放设置不同,全域推广投放高度自动化,释放投放精力 目前全域推广分为推直播间全域推广推商品全域推广。 推直播间全域推广已经面向所有有用户上线使用,推商品全域推广内测中,未邀约客户敬请期待。 推直播间全域推广产品是以抖音直播整体支付ROI(直播间产生的全部成交订单金额 / 消耗)为优化目标,拓展抖音信息流推荐、直播广场、商城、搜索等直播全域流量,探索全局优质流量,带动直播成交额全面提升的产品。

        推商品全域推广商品推广的一站式解决方案,以商品全域ROI为优化目标,释放全域流量带来增效价值,提供货架场&内容场增长双引擎,追求商品全域ROI达成的同时,最大化提升商品交易额,更好的满足商家的实际经营目标。

### 抖音全域投放广告逻辑与技术实现 抖音全域投放是一种综合性的广告策略,旨在通过多种渠道场景覆盖目标受众,提升品牌的曝光度转化率。以下是关于其广告逻辑技术实现的具体分析: #### 一、全域投放的核心逻辑 抖音全域投放基于“内容种草 × 直播代运营 × 精准投流”的三维策略[^3],主要围绕以下几个方面展开: - **多场景触达**:全域投放不仅限于单一的内容形式或推广渠道,而是结合短视频、直播间等多种场景,全方位触达潜在消费者。 - **数据驱动优化**:利用平台的大数据分析能力,实时调整投放策略,确保资源分配最优化。 - **全生命周期管理**:从用户的初次接触、兴趣激发到最终购买行为,全域投放贯穿整个用户旅程。 #### 二、技术实现的关键要素 为了有效执行全域投放,需要依赖一系列技术支持工具: ##### 1. 数据洞察与人群画像构建 通过巨量引擎的数据分析功能,可以深入了解目标用户的行为特征偏好。这些数据用于创建精准的人群标签,从而指导后续的定向投放[^2]。 ```python # 示例代码:假设我们有一个用户行为数据集,可以通过机器学习模型预测高潜力客户 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression data = pd.read_csv('user_behavior.csv') X, y = data.drop(columns=['is_potential_customer']), data['is_potential_customer'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) predictions = model.predict(X_test) print(predictions[:10]) ``` ##### 2. 多元创意素材制作 高质量的内容是吸引用户关注的基础。在全域投放中,需准备多种形式的创意素材,包括但不限于短视频脚本设计、直播间的互动话术等[^1]。 ##### 3. 自动化投放与动态调优 借助算法自动化完成广告位的选择及预算分配工作,并根据实际效果反馈不断迭代改进方案。例如,在设定多个广告计划时,系统能够自动识别表现最佳的那个并加大投入力度。 #### 三、注意事项 尽管全域投放具有显著优势,但在实施过程中仍需要注意以下几点事项: - 明确KPI指标体系,便于衡量活动成效; - 定期审查账户健康状况,及时发现异常情况; - 加强团队协作沟通机制,促进跨部门间的信息共享。 ---
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