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

 

### 巨量 API 的使用方法 #### 1. 获取 `auth_code` 令牌 为了能够访问巨量 M-API,首先需要通过认证流程来获取 `auth_code`。此过程涉及用户的授权操作,并最终返回一个临时的 `auth_code`。随后可以利用该 `auth_code` 调用特定接口以获得 `access_token` `refresh_token`[^2]。 以下是用于请求 `auth_code` 的 URL 示例: ```python authorization_url = f"https://open.oceanengine.com/oauth2/authorize?client_id={your_client_id}&response_type=code&redirect_uri={your_redirect_uri}" ``` 当用户完成授权后,会重定向至指定的回调地址并附带参数中的 `code` 字段即为所需的 `auth_code`。 接着可以通过 POST 请求交换成实际可用的令牌: ```python def get_tokens(auth_code): token_url = "https://open.oceanengine.com/oauth2/access_token" payload = { 'client_key': your_client_id, 'client_secret': your_client_secret, 'grant_type': 'authorization_code', 'code': auth_code, 'redirect_uri': your_redirect_uri } response = requests.post(token_url, data=payload) tokens = response.json() return tokens['access_token'], tokens['refresh_token'] ``` #### 2. 数据报表接口调用 一旦拥有了有效的 `access_token` 及目标广告账户 ID,则可以根据官方文档指引调取所需的数据报告。具体实现如下所示[^3]: ```python def fetch_report_data(access_token, advertiser_id, start_date, end_date): conn = http.client.HTTPSConnection("api.oceanengine.com") headers = {'Authorization': f'Bearer {access_token}'} params = urlencode({ 'advertiser_id': advertiser_id, 'start_date': start_date.strftime('%Y-%m-%d'), 'end_date': end_date.strftime('%Y-%m-%d') }) url_path = "/v1/report/ad/get?" + params try: conn.request("GET", url_path, headers=headers) res = conn.getresponse() data = res.read() result = json.loads(data.decode('utf-8')) if result["code"] != 0: raise Exception(f"Error fetching report: {result}") return result["data"] finally: conn.close() ``` 上述函数接受四个必填参数分别是:当前有效期内的 `access_token`, 广告主唯一标识符 (`advertiser_id`) ,查询时间段起始日期(`start_date`)与终止日期(`end_date`) 。它构建了一个 GET 请求发送给服务器端口 /v1/report/ad/get 来检索对应时段内的推广活动表现详情记录列表。 另外值得注意的一点是在每次成功执行完一次业务逻辑之后都需要妥善保存刷新后的 access_token 以便下次继续沿用而无需重新经历整个 OAuth 流程除非遇到异常情况比如超时过期等问题发生则需再次走一遍完整的鉴权环节才能恢复正常运转状态。 #### 3. 实际应用案例分享 对于日常运营工作中频繁需要用到此类功能场景的朋友来说完全可以借助像 VS Code 这样的现代化集成开发环境快速搭建属于自己的自动化脚本工具从而极大提升工作效率减少重复劳动带来的疲惫感同时还能保证数据采集工作的稳定性准确性[^1]。 例如编写这样一个简单的 Python 脚本来定时拉取某几个重点账号下面所有的投放计划基础指标数值然后导出成为 Excel 表格形式供上级领导查看决策参考之用: ```python import pandas as pd from datetime import timedelta, date from get_ad_plan import fetch_report_data accounts = [ {"id": "account_1", "name": "Account One"}, {"id": "account_2", "name": "Account Two"} ] yesterday = (date.today() - timedelta(days=1)) tomorrow = yesterday + timedelta(days=1) all_results = [] for account in accounts: results = fetch_report_data( YOUR_ACCESS_TOKEN_HERE, account['id'], yesterday, tomorrow ) for r in results: all_results.append({**r, **{"account_name": account['name']}}) df = pd.DataFrame(all_results) output_file = "./daily_performance.xlsx" with pd.ExcelWriter(output_file) as writer: df.to_excel(writer, index=False) print(f"Report saved to {output_file}.") ``` 以上代码片段展示了如何批量处理多个广告账户并将它们的结果汇总在一起形成一份便于分析解读的工作簿文件。 ---
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值