关于巨量千川出价方法和技巧深度分析

投放巨量千川,广告计划搭建

不知道怎么设置出价、什么时候应该加价,什么时候应该降价?

那就看看下面的分析

一: 新户新品,无历史投放数据参考如何出价?

1: 参考系统给的建议出价,建议取中间值(40%—60%)、初期保守出价、观察数据动态

2: 根据自己预定的ROI和产品客单价

出价=客单价÷预期ROI×1.2

例如: 客单价140元, 预期ROI为2

140÷2×1.2=42元

可以在42元上下浮动,进行计划的阶梯出价

比如建10条计划,阶梯出价,当计划消耗到5—7个出价时,也就是当计划消耗在大概210—300元的时候

这时候观察哪条计划消耗速度符合预期

那么正常计划消耗速度是什么标准?

一个计划正常消耗速度:大概1小时能消费出价的5倍左右以上,也就是一个小时消耗200元以上

你建了10条计划

只有2条计划,符合正常消耗速度,这说明你的出价可能偏低

如果有4条计划,1小时消耗超过200元, 那么这个出价就比较合适

如果超过5条计划,1小时消耗速度超过200元,说明你这个出价偏高

注意:

前期一定要测试出一个合适的出价,知道账户的出价范围大概在多少是合理的

投手千万不可自己把出价拉高,主动把出价拉高,等开始跑大量,钱花的越多的时候,降价就比较困难

拉高了出价,再想压价就比较麻烦,导致转化成本偏高,前期建议保守出价根据数据表现,一点一点提高

这道理就像女同志用化妆品,当你的脸蛋已经习惯了,几千元的高档化妆品,再让你一点一点变回使用低端化妆品,这过程得有多难

如果账户有历史投放数据,直接参考历史数据

二: 单计划超过成本如何降价?

根据计划的消耗节点多次少量降价

1: 降价不要按10%—20%,这样的比例一次降太多,这样容易把计划搞死了

一次降3%—5%左右,前提是计划能正常跑量的情况下逐步降低

2:每消耗到500元的时候可以作为降价的节点

这时候要看分时数据,分析每小时消费、展现、点击、广告ROI、广告成单数,成交金额,支付ROI、转化成本等数据综合参考

3:那么什么时候降价合适?

计划分时消耗数据处在上升快速爬坡节点,可作为降价时机

比如8-9点、消耗200元, 9点-10点、消耗500元,10—11点消耗1000元,这就属于一个消耗上升节点,可以

在9点30,11点,进行降价操作

注意: 

千万不要在消耗下降的时候降价

降价的同时可以适当增加预算,一个负向操作加一个正向操作,互相补充

三:如何通过出价提升计划竞争力

一定要先跑出一个稳定的人群模型,你账户成交人群模型有了一个稳定的基础

比如你已经出了几千单了,也跑出了相对稳定的ROI

系统已经知道你账户想要的基础人群模型,想要的ROI标准

直播间也慢慢成熟了,这时候再加价才能提升竞争力

我们都知道ECPM公式

出价*预估点击率*预估转化率*1000

想通过提升出价来增加竞争力的前提是

就是你的点击率和转化率要稳定

系统给不给你量,看的是你的出价,点击率、转化率

而点击率转化率的背后就是你买的流量,也就是你的人群质量如何

你获得的是高质量电商人群,还是弱电商人群,还是泛流量

决定了你预估点击率,预估转化率模型的稳定程度

这就需要一个稳定的人群基础模型和经营能力

稳定跑量计划在一个恒定的范围,再提高出价竞争力会加强

相反直播间没有经营能力,账户没有人群基础模型,只靠简单高出价肯定没有竞争力

你的ROI,也会不稳定

 

<think>好的,我需要处理用户关于投放模型的查询,涉及广告优化数据分析的使用指南。首先,用户可能想了解的基本功能、优化策略、数据分析方法以及操作步骤。根据提供的引用,特别是引用[3],里面提到了好创意、好投放、好经营三个方面,这可能是一个关键点。 用户的需求可能包括如何设置广告、如何分析投放效果、优化ROI的方法等。我需要确保回答结构清晰,分步骤说明。同时,必须引用提供的引用内容,尤其是引用[3]中黄阳凯的观点,来支持建议的可行性权威性。例如,在好创意部分,可以分洞察、生产、展示三个维度展开,每个维度结合具体的操作建议。 另外,用户可能对数据分析的具体指标感兴趣,比如互动率、转化率、粉丝增长等,需要详细列出并说明如何利用这些数据优化广告。还要注意使用中文,避免使用Markdown格式,保持口语化,但内容专业。最后,生成的相关问题要围绕模型的不同方面,帮助用户深入探索。</think>### 投放模型使用指南:广告优化与数据分析 巨量引擎推出的电商广告智能投放平台,其核心目标是通过数据驱动实现广告效果最大化。以下从**模型特点、优化策略、数据分析方法**三方面展开说明: --- #### 一、投放模型的核心特点 1. **智能分层投放** 系统根据广告主预、商品属性、用户画像自动匹配流量层级,优先覆盖高转化潜力人群[^3]。 2. **多目标协同优化** 支持“互动-加粉-成交”三阶段目标联动,通过法自动调整资源分配,例如前期侧重内容互动,后期侧重转化率提升[^3]。 3. **自然流量撬动机制** 广告流量与自然流量形成协同效应,通过广告触达扩大种草人群池,再通过粉丝运营引导复购。 --- #### 二、广告优化关键策略(参考黄阳凯提出的“三好”框架) **1. 好创意:内容精准触达** - **创意洞察**:利用后台的“行业热点分析”工具,识别高互动关键词(如“性价比”“限时折扣”)。 - **创意生产**:采用A/B测试模板,同一商品制作3-5版差异化素材(如产品展示型 vs 场景化剧情型)。 - **创意展示**:优先使用竖版9:16视频,前3秒植入核心卖点(如“79元套装立减30”)。 **2. 好投放:定向与出价优化** - **人群分层**:结合DMP标签,将用户分为“泛兴趣人群”“品类偏好人群”“竞品对比人群”,分别设置差异化出价。 - **智能出价技巧**: - 冷启动期:使用“自动出价”积累数据样本 - 稳定期:切换“目标转化出价(OCPM)”并设置CPA上限 - 冲刺期:开启“加速投放”抢占黄金时段流量 - **预分配**:遵循“二八法则”,80%预分配给历史ROI≥2的广告组。 **3. 好经营:数据驱动迭代** - **实时监控指标**: | 核心指标 | 健康阈值 | 优化动作 | |---|---|---| | 点击率(CTR) | ≥3% | 优化素材首帧 | | 转化率(CVR) | ≥1.5% | 检查落地页加载速度 | | 粉丝成本 | ≤商品毛利的50% | 调整互动组件设计 | - **归因分析**:使用“转化路径分析”工具,识别从曝光到成交的关键节点流失原因(如50%用户流失在加购未支付环节,需优化优惠弹窗时机)。 --- #### 三、数据分析实操步骤 1. **数据看板配置** 在后台自定义看板,重点关注: - 流量质量:`曝光点击率`、`观众停留时长` - 转化效率:`GPM(次曝光成交额)`、`支付ROI` - 粉丝价值:`粉丝7日复购率`、`粉丝客单价` 2. **诊断工具应用** - **流量诊断**:当CTR低于行业均值时,使用“创意竞争力分析”检测素材相似度(需保持<30%重复率)。 - **竞价模拟**:通过“出价模拟器”预测不同出价对曝光量的影响,建议每次调整幅度≤±15%。 3. **AB测试设计** ```python # 示例:通过Python计AB测试显著性(以点击率提升为例) from statsmodels.stats.proportion import proportions_ztest # A组:曝光10000次,点击300次 # B组:曝光9500次,点击350次 clicks = [300, 350] exposures = [10000, 9500] z_stat, p_value = proportions_ztest(clicks, exposures) print(f"P值:{p_value:.4f}") # P<0.05表示B组显著优于A组 ``` ---
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