母婴行业怎么投放腾讯社交广告?广告如何优化

网络推广 2018-10-28 14:51www.168986.cn网络推广竞价

今天这篇文章给大家分享的母婴类OTV/OTT程序化广告投放总结,分别从项目分析、执行层面、到最后项目投放的思考总结等方面展开,对于师以及项目投放管理方面的专业人员具有一定的参考价值,希望这篇文章对你有所启发。

一、项目分析

1、项目&KPI考核

客户:母婴类产品

代理公司名称:代理1/代理2   

周期:1个月

地域:N个城市

投放TA:F25-35

投放终端:PC+Tablet+Mobile+OTT

广告投放形式:15s、30s  OTV+OTT

TA%:24%

CTR:0.6%

2、项目解析

1)代理1和代理2两家代理同时投放,使用多账户,避免数据混乱,精细管理;

2)代理1投放量级较大:

第一阶段投放30s素材,总排期23700。

第二阶段投放15s素材,总排期170550cpm。

3)此次客户KPI考核重点TA%为24%,要求0.6%。

二、执行层面

1、推广执行:

1)两家代理同时下单,实行多账户投放:账户1(代理2-)、账户2(代理1-OTV/OTT)。

2)账户搭建:

账户1(代理2-OTT)

代理2-OTT部分总共三条视频素材,分阶段投放,账户搭建思路如下:

账户2(代理1-OTV/OTT)

同时投放多个媒体,终端分PC、MO与OTT,地域多,且素材代码一致,采用最精简的方式搭建账户:

以腾讯OTV投放计划命名为例

2、数据分析

1)广覆盖-多端投放

此次投放涉及终端较广,覆盖PC/MO/OTT,多端联动,对于实现客户品牌渲染,强势曝光有积极作用。

a. 将媒体投放比例细分,预估大概投放占比,在广告组层级设置最大量级展现,做到控制媒体投放比例,节约成本且更直观的看到每日媒体投放情况。

为提高TA%,重点投放移动端;

b. OTT端单独设置排期,同时OTT日报单独进行数据分析,做到OTT投放数据可见。

下为代理1数据情况:

总体数据

分媒体数据

为了精准管理,实现效果高效把控,对每日量级投放做了预估整理

媒体每日量级预估占比(OTT取走每日总量的100CPM,单独做排期)

实际执行:

数据波动情况下媒体占比

数据平稳状态时媒体占比情况:

2)精准达-CTR与TA%优化

CTR完成情况

客户预期CTR为0.6%,实际完成1%,超出预期目标的67%完成KPI。

TA%完成情况:

TA%最终数据

客户最终TA%数据为28.92%,我们统计的TA%数据为24.08%,符合客户24%的KPI考核。

系统全国自然浓度(13.19%)

为完成客户KPI要求,我们做出以下优化调整:

TA%整体优化趋势图:

TA%整体趋势呈现是由前期的不稳定到后期的平稳过渡。

TA%每日优化趋势图:

优化过程:

第一阶段:优化前期,TA%持续升高。

以下为XX日秒针数据,由于XX日定向了腾讯的人群和秒针的数据源,当天浓度提升为20.94%。

调整媒体占比,加大优质媒体腾讯的投放,同时提升TA%,观察数据变化。

秒针数据显示随着腾讯量级占比上升且做了人群定向,TA%明显上升。

避免TA%过高,将定向取消。

第二阶段:因为没有数据积累,TA%下降明显,通过优化使其提高。

TA%当日上升幅度不明显、且总体浓度下降。优酷MO端进行人群定向优化,观察TA%变化。

优酷TA%上升,但腾讯不变,重新对腾讯媒体进行人群定向、加入秒针DMP数据源,观察变化。

腾讯TA%上升,整体TA%上升。

第三阶段:优化中期,客户反馈TA%过高,调整优化,使TA%下降。

客户反馈TA%过高,腾讯媒体进行优化调整。

腾讯TA%下降,但优酷较高,总体偏高,取消优酷和腾讯定向。

腾讯、优酷TA%下降,但整体偏高,继续观察浓度变化,后期数据显示TA%逐渐平稳。

三、思考总结

1、多账户推广

系统层:多账户推广中腾讯媒体出现的素材重复问题

报错原因>>分销模式,子客户重复;免审订单多曝光模式,素材重复。一个请求有多个曝光机会,使用相同客户的素材进行回复,导致客户重复,需要进行客户去重。此次投放素材重复比例较小,未影响正常投放。

2、报表制作

日常规范标准化的报表制作,对于观察数据,提高效率有着积极作用,也是运营基本功之一。3、浓度计算方式。代理计算ta 是用 ta imp / total imp ,翡翠宣传推广,面试推广自我介绍,重庆网络推广哪家好,所以本次计算方式如上。此次投放过程中,关于秒针OTT计算公式值得特别关注。OTT 计算公式 CO%(渗透率)=Impression/TA Impression备注:1、TA%:目标人群/稳定人群的比例,也即覆盖人群的比例跟浓度;2、ta imp:目标人群展现3、total imp:整体展现数

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