ecpm的信息流计算公式 ecpm计算公式( 二 )


所谓广告优化 , 即通过拆解eCPM , 针对影响eCPM的要素进行测试、优化 , 进而整体提高eCPM值 。
那么 , 影响eCPM的具体各个指标有哪些呢?在日常的工作中 , 我们应如何量化优化动作、科学评估A/B Test的效果呢?
以快消行业的电商广告为例 , 日夜困扰电商人的痛点无非两点:产品和内容 。
根据eCPM的计算公式 , TOP君带你一一拆解:

ecpm的信息流计算公式 ecpm计算公式

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1. 出价实时竞价广告系统(Real Time Bidding , RTB)如同一个大型在线竞拍场 , 直接抬高报价是最为简单、高效的方式 。 获得了高出价 , 该广告如同获得特许通行证 , 能够快速获得广告系统流量倾斜 , 测试广告素材的质量 , 探索适配人群 。
然而 , eCPM并不是单一变量作用的结果 。 盲目提高出价不仅不一定完全保证广告账户快速起量 , 还在无形中增加了高成本和亏损的风险 。 如果广告质量太差 , 预估点击率为无限趋近于0 , 则广告系统预估潜在消费者点击广告的几率过小 , 那么 , 再高的出价也于事无补 。
因此 , 出高价虽然简单、高效 , 在账户冷启动阶段 , 能快速进行素材和商品测试 , 但较为短视且有一定风险 。
2. 预估点击率只依靠高出价不能维系账户的可持续发展 , 一个广告账户能够良性健康地存续 , 最重要的是好素材 。
广告系统自建设起 , 便自私地将利益最大化作为原则 。 而好的创意素材 , 能抬高广告系统的预期:“这个内容不错 , 可能会有更多人喜欢 , 因此 , 我可能赚更多广告收入” 。
【ecpm的信息流计算公式 ecpm计算公式】于是 , 预估点击率的提高 , 直接促进了eCPM提高 。 内容为王的时代 , 只有优质、独特的广告素材 , 才是营销制胜的法宝 。
首先 , 来看创意的相关性 。
换位到消费者的立场去思考:在某短视频平台上偶然刷到一条广告 , 我是否能被快速吸引?激发问询、甚至转化的可能性有多大?
基于程序化广告大样本量、千人前面的特性 , 一个素材找到属于它自己的目标受众、稳定增量需要通过大量的测试和精细化运营 , 这既考验优化师的洞察力和耐心 , 又需要优化对数据保持一定敏感度 。
效果导向的程序化广告里 , 用数据指导客观内容制作和优化动作 , 避免自嗨 , 是每一位优化师应牢记于心的原则 。
根据TOP君的实战经营 , 拿到产品后、构思内容框架 , 可分为以下三个步骤:

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兴趣电商崛起 , 短视频文化盛行 , 内容营销的市场难免浮躁 。 然而 , 无论大众环境如何更迭 , 一个远离用户、急功近利的商业创作者 , 是不可能真正产出好内容的 。
美国心理学家丹尼尔·卡尼曼在其著作《思考 , 快与慢》中提出 , 在我们的大脑中 , 存在着两个思维系统 , 丹尼尔·卡尼曼命名它们为系统1(快思考)和系统2(慢思考) 。 系统1更依靠感性直觉 , 决策速度快 , 而系统2则更多依靠理性分析 , 费力费时 , 决策速度慢 。
MCN机构和独立的内容创作者 , 都应创作期应沉下心来 , 用系统2层层缕析 , 打磨内容 , 让潜在的消费者在看到广告作品的刹那 , 瞬间启动系统1 , 决策转化 。
个体创作者如何在变化无穷的动荡时代 , 通过找到合适的发生方式 , 让好的产品能有归宿 , 即为创意的相关性 。 而在内容空前繁荣的内容大爆炸生态 , 创意的原创性的内涵更宏观和抽象 。
大数据时代的创新 , 是给广告系统提供新鲜感 。 在程序化广告刚兴起时 , 机器学习和人工智能水平还没有跟上 , 一些优化师可以通过“钻空子” , 对画面和文案做微调 , 当作“新创意”骗过广告系统 。 随着广告系统基础建设越来越完善 , 仅靠拼接和裁剪已无法让广告系统“眼前一亮” , “新创意”必须要足够新且有诚意 。
除此以外 , 即使目前国内版权保护意识和相关法规不过成熟 , 但机器的“记忆”能一定程度上减少“抄袭”“盗用素材”等行为 。 当系统地第二次看到同类素材时 , 限流反而是对原创作者的保护 。
《2021年抖音电商生态发展报告》数据显示 , 仅在巨量引擎体系内日均广告投放计划达100万+个 , 激增的广告投放需求量对广告素材质量和数量提出了空前的挑战 。 传统大创意时代 , 品牌TVC主打用户心智 , 制作周期长且效果难以量化 , 显然不适用于迭代迅速的短视频电商的玩法 。 快准狠的内容营销打法 , 推动广告主在内容制作时做到量与质的兼顾 , 找到契合营销周期的内容输出节奏 。

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