巨量千川成本稳投计划使用方法和技巧

本文介绍直播间成本稳投广告策略的设置维度与条件,包括支付ROI及直播间成交两种出价方式,强调账户历史数据的重要性,并给出账户模型稳定性的优化建议。

直播间通投广告-极速推广下2种推广形式

1:成本稳投

2:快速推(原极速推广)

今天重点写: 成本稳投

一: 成本稳投下广告计划设置维度

a:支付ROI

b:直播间成交

后台设置可以选择以上2个出价维度,支付ROI/直播间成交

核心是以账户转化结果数据进行拿量

常规广告计划按照出价/预估点击率/预估转化率进行广告排序,系统分量

而成本稳投,没有出价这个因素

举个例子: 

A和B,点击率和转化率差不多,一般情况下,谁出价高,谁的广告剩出概率就大

而成本稳投,不拼出价,设置ROI系数和直播间成交成本进行广告拿量

支付ROI和直播间成交成本,数据来源于账户投放历史数据

所以成本稳投,要想效果好,关键因素是账户历史投放情况,账户模型稳定性

常规投放和成本稳投不在一个跑道竞争,一个是坐飞机,一个是坐公交车

二: 使用成本稳投需要具备哪些条件

1:成本稳投出价要符合目前账户投放实际数据

前三天投放数据,常规计划直播间成交转化成本大概50元,那么3号可以建3条成本稳投计划,出价50元/52元/53元

按照转化成本系统给分流量,所以账户历史投放转化成本一定要相对稳定,再用成本稳投效果就比较稳定

如果历史数据直播间成交转化成本不稳定,一会100元,一会60元,那么建议不要建成本稳投计划去推

先把账户优化在相对稳定的波动范围,不要过山车

2:成本稳投需要账户有一定的基础模型

新账户不建议用成本稳投, 没有一定的结果数据模型积累,系统怎么给你流量

先用专业推广直播间成交给养账户模型,等最少出单在5000以上,再考虑成本稳投

3:相对成熟的直播间,遇到消耗拿量瓶颈情况下,可以考虑使用成本稳投

投放组合: 极速推广+成本稳投+直播间成交

直播间可以建成本稳投计划大概5条左右,预算开始给5—10个出价,数据稳定后逐步增加预算,避免模型不稳定导致

爆量/消耗过快或者超成本,不要刻意频繁调整出价

当投放数据有所提升趋势时,直播时成本稳投计划增加到10—20个左右,新计划可以适当进行阶梯降价3%左右,模型稳定情况下也能维持跑量需求

4: 定向

由系统实时优选最优的触达人群

其中地域定向将会严格遵守客户的投放设置,可表达更多偏好,但系统将在成本达成的目标下智能探索适当拓展,可实现人群破圈

特别说明:地域定向为严格定向不会突破(考虑到疫情发货影响)

定向直接用账户已跑量好的计划定向就可以

### 巨量全域推广中短视频追的功能与使用方法 #### 短视频追功能介绍 短视频追巨量全域推广中的一项重要功能,旨在帮助商家通过额外预算对指定视频进行追加放,以测试新素材的跑量效果或放大优质素材的跑量能力。这一功能特别适用于需要短时快速起量或加速新素材推广的场景,能够显著提升拿量效率转化效果[^2]。 短视频追的核心优势在于支持多视频同时追,使得商家可以根据实际需求灵活调整预算分配,优化广告放策略。例如,在直播电商领域,3C客户追觅通过「视频追」搭配品牌广告,在直播明星大场中实现了跑量环比增长80%、GMV提升86%的效果[^2]。 #### 短视频追使用方法 以下是短视频追的具体使用方法: 1. **选择目标视频**:在巨量后台,进入短视频追模块,选择需要追的短视频素材。这些素材可以是已经发布的优质视频,也可以是新制作的测试视频。 2. **设置追预算**:根据营销目标预期效果,为选定的视频设置额外的追预算。合理的预算分配有助于最大化视频的曝光转化效果。 3. **配置放参数**:包括但不限于放时段、目标受众、优化目标等。例如,可以选择以抖音直播整体支付ROI为优化目标,拓展抖音信息流推荐、直播广场、商城、搜索等全域流量[^1]。 4. **启动并监控**:启动短视频追后,商家需要实时监控数据表现,包括播放量、互动率、点击率以及最终的转化效果。根据数据反馈及时调整放策略,确保最佳效果。 5. **数据分析与优化**:通过分析追视频的表现数据,识别高绩效素材,并将其用于后续的广告计划中,进一步提升整体营销效率。 ```python # 示例代码:假设通过API获取短视频追数据并进行分析 import pandas as pd def analyze_short_video_data(data): df = pd.DataFrame(data) # 计算关键指标 df['CTR'] = df['clicks'] / df['impressions'] df['CVR'] = df['conversions'] / df['clicks'] return df[['video_id', 'CTR', 'CVR']].sort_values(by='CVR', ascending=False) # 示例数据 data = [ {'video_id': 1, 'impressions': 1000, 'clicks': 100, 'conversions': 10}, {'video_id': 2, 'impressions': 1500, 'clicks': 120, 'conversions': 15} ] # 分析结果 result = analyze_short_video_data(data) print(result) ``` 上述代码示例展示了如何通过Python对短视频追数据进行分析,以识别高绩效素材并优化放策略。 #### 注意事项 - 短视频追适合用于测试新素材或放大优质素材的效果,但需合理控制预算,避免资源浪费。 - 在放过程中,建议定期检查视频的表现数据,以便及时调整放策略。
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