投放硝烟不断，新消费行业技术流的投放&策略流的素材储备仍然极

IT桔子（itjuzi521）整理

11 月 28 日，IT 桔子邀请到锦衣盒 CEO 王宜林，在 IT 桔子的新消费交流群中为各位小伙伴分享了新消费行业的投放趋势与策略，以下为本次活动的干货观点分享：

1. 投放的底层逻辑

底层逻辑是一切信息流投放的前提，好的底层逻辑是快速清晰地在不同的投放方式下找到优化方案的关键。

好的底层逻辑包括但不限于：为什么平台能做到精准数据分发、哪些平台有精准数据分发的能力、信息流投放的四种出价方式、不同诉求的广告主应该选择哪种出价方式、不同出价方式下应该如何准备素材。

1) 为什么平台能做到精准数据分发

当投放广告时，我们需要精准投放，找到和产品最匹配的受众。因为用户在使用 APP 时会产生大量的交互行为，而数据能力强的媒体平台会将用户的不同行为打上不同的标签。媒体平台会基于两点精确预测用户的爱好和数据分发，第一点是基于用户的协同过滤算法得知用户类型以及相似用户。第二点是基于 Item 的协同过滤算法，推测出平台中的相似内容。

2) 哪些平台有精准数据分发的能力

大媒体平台的数据分发能力绝对优于小媒体平台。一方面，大媒体平台的数据采集口径有绝对的优势，因此大媒体平台的广告后台对用户的数据化标签做的颗粒度也足够细致。另一方面，大媒体平台在广告后台对 IT 工程师的投入也远远优于小媒体平台，能够更好的赋能广告主。

3) 信息流投放的三种出价方式

信息流主要通过 CPM、CPC、OCPX 三种出价方式投放，分别按照每 1000 次曝光、单次点击、一次深度交互来出价。三种出价方式受众范围：CPM>CPC>OCPX；而受众精准度：CPM

4) 不同诉求的广告主应该选择哪种出价方式

这和产品的受众相关。受众越窄/准入门槛越高的产品越需要精准获客；反之，受众极泛的产品，则不需要特别精准，其核心诉求应是「量大且便宜」。一般而言，OCPX 的流量价格会稍贵于 CPM/CPC 的出价方式，相当于广告主花更多的钱来买精准。但是对于媒体方和大部分广告主而言，OCPX 是一个双边共赢的选择。

5) 不同出价方式下应该如何准备素材

这里要以实际的」KPI 考核点「为导向，不可一概而论。

CPC 的出价体系下，每产生一次点击，媒体平台会扣相应的费用。外部展示的素材吸引力过大会导致很多非目标受众用户点击，从而导致大量的预算浪费。在这种出价体系下，外部素材要尽量严苛，从而筛选出真正和自身产品匹配的目标群体。

CPM 的出价体系下，需要非常有吸引力的外部素材和落地页，争取把每一个曝光都转换。

OCPX 的出价体系下，则需要做一个 KPI 的权衡。例如，某广告主以表单收集为目标。外部素材的点击率过高会导致—>更多的用户进入到了落地页—>更多的用户填了表单，但是填写了表单的用户未必是真正匹配广告主的用户。而外部的素材点击率过低，会导致获取表单过难—>需要提升出价来获取更多表单，否则媒体平台不给该计划放量。

2. 赋能广告主精准获客的工具

1) DMP 自定义人群包

DMP 可以对广告受众范围进行精准圈定，从而提升广告投放效果。自定义 DMP 人群包可以通过交集、排除与被排除、并集来完成。交集意味着缩小范围，也就意味着更精准；并集意味着更多的曝光量，但精准度会有所损失。排除和被排除是可以排除无效/已转化用户。

同时，需要注意的一点是，广告主不宜直接用多组标签定制人群包，因为用几个标签去定义一个人很难，最好的做法是用自己的种子人群包进行拓展，再交集 TGI 指数比较高的维度进行投放。

例如，这是上下是两个维度的指标，作为交集运算出来的人群是「职业为 IT 又会逛高端商场的人」。

2) 深度转化

深度转化指的是广告主主动回传有深度交互行为用户的身份信息给媒体平台，让平台了解哪些标签下的用户更容易产生深度交互行为，并以此作为接下来曝光的依据。

常规以表单提交为出价标准和修改模型依据的计划存在这种风险：有部分愿意提交表单但付费意愿极弱的用户，所以单纯以「表单是否收集」为模型进化依据，模型可能会跑偏并吸引这类用户。那么，深度转化的好处在于：它可以在 OCPX 的投放体系下使投放的模型更稳定。

这是因为带有深度转化目标（有效获客）的深度 Ocpm 会回传两个值：提交表单意愿、意愿付费，模型的进化和修正会同时兼顾这两个指数，因此模型更稳定、更健康，但对 IT 部门的技术实力有一定要求，一般要开发 API 做数据回传。

但是，当用 Ocpm 投放时，一定要确保技术不出错地回传数据，一旦回传错误，很容易计划失败。媒体会认为出价不合理，没有数据就不给放量。同时要小心停投，养计划很像烧水，要保证水持续沸腾。当水沸腾时，哪怕投放少一些，水也会继续沸腾，而当停投后，就有可能需要重新把水烧开。

3) 动态赛马机制

每个投放计划的模型都是独立的，所以即使用同样的定向信息，计划的表现也完全不同。因此在创建计划的时候，需要批量的养计划，让计划和计划竞争。效果最差的计划停投，效果最好的计划不去改变它的模型。效果一般的计划，可以频繁修改出价/定向的方式影响模型的走势，经常会产生「中等马」晋升成为「上等马」的励志故事。

动态赛马机制虽然看起来很容易，但实际执行过程中可能会理解不到位。比如我们无法定义怎样才是「效果好」。在投放内部，深度转化成本是评估一个计划好坏的准则，但是在实际执行时，真正做到了「深度转化成本的颗粒度精细化至每一条计划」的广告主不超过 1%。

4) 落地页的热力图分析和 A/B test

图一

图二

图三

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图四

图五

图六

图八

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我们 9 月初新版的落地页也经过了几次改版。图 1、2、3 是初稿，4 是初稿首页的热力图，5、6、7 是最终改良版。

我们的 UI 采取了苹果大气简洁的风格，分页式设计并在每一页增加了表单收集的「钩子」——「立即体验」。上线的后两天，表单收集概率对比往期进步 20%，但后续付费意愿下降 30%。

同时，5 页立即体验的点击占比为 35:3:3:16:16，结合热力图可以看到，接近一半的用户在看完第一页后就直接填写了表单。这个结果在 Ocpm 的投放出价和放量的前提下，非常不理想。因为最终表单成本会拉平至出价，获得的量一样，但是混入了很多不了解我们的人导致付费转化率降低。

于是我们做了三个调整：

1. 第一、二页不设「钩子」，让用户更多的了解我们，用硬门槛（用户的了解程度&用户的时间）作「筛子」，引导非目标群体用户不填表单。（不在第二页设置的原因是因为很多人依然会在第二页直接填写表单，而在第三页，用户已经有了下滑的惯性）

2. 右边加了一栏页面，给用户心理预期。

3. 考虑到不同屏幕尺寸下适配问题导致误操作的可能性，将点击区域之间的间隔拉大、留白更多。

改版后，表单提交概率相比初版轻微下降，但成交率显着上升。

5) 个性化广告文案

现在是一个过度营销的时代，消费者被各种广告打扰的不胜其烦。而能引起消费者注意力并不产生反感的是投放有用且与他们有关联的内容。

比如，户外自行车品牌通过展示与户外骑行相关的视频内容，可以更容易的与客户建立联系。例如：「三步轻松掌握山地骑行」。而不是类似：「捷安特自行车——通过我们体验骑行」这样的通用信息。

那么，如果能在有用的基础上再有所关联，那广告会更容易与消费者产生关联。可以善用头条系的「动态创意词包」来完成。

举例：锦衣盒，【年龄】买衣服的不二之选！

其中 【年龄】会根据用户特征进行替换匹配。例如，80 后看到的广告文案是，「锦衣盒，80 后买衣服的不二之选！」

广告主也可以自定义一个维度，从数学的角度来讲只需要保证两点，就能利用这套系统达到精准分发的效果：1. 替换词与替换词之间必须是互斥的（Mutually exclusive）；2. 所有替换词的交集要尽可能的做到穷尽所有可能性（exhaustive）。

6) DCO：动态创意优化

当拥有了大量可用的广告文案和素材时，我们还不能决定最终文案和素材的组合，这时候应通过小规模的测试，系统告诉我们效果最好的文案+素材组合。

3. 投放的趋势

从中国移动互联网的使用人数触顶数据可得出，投放大趋势一定是红利逐渐殆尽。

好消息是，未来的两至三年内，技术流的投放&策略流的素材储备仍然极具门槛，信息差会给「既懂技术，又懂创意」的团队充分的优化操作空间。

但如果把目光和视角拉长到未来的 5 至 10 年，我认为未来的数字广告会是个性化广告时代，所有的投放步骤都是被标准化、程序化的。现在的工作流程，从创意-定向选择-投放是线性完成的，但是理想的动态个性化广告不是一次完成的线性模式。广告主要自建内容模型和内容管理系统，并为媒体平台承担一部分的分发责任。未来每一个人看到的广告，都是精准投放的广告。想要寻求投放效率的最优解，大媒体平台需要解决跨平台的信息孤岛问题，广告主也需要一整个完整的团队，包括但不限于：操盘手、优化师、Hadoop 工程师、数据科学家、素材创意及执行素材创意。

在这种趋势下，未来投放的马太效应会更加明显，强者会恒强，有充裕的资金做 marketing、有充裕的资金组建技术团队，获客的效率远超市场的平均值；弱者会愈弱，没资金组建技术团队，没有充裕资金做投放，体量越小，越难低价获客。