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這樣精準投放廣告,才能讓真會買單的客戶看見

這樣精準投放廣告,才能讓真會買單的客戶看見

 

為了用最少的廣告費獲取最大的效益,許多廣告主在投放廣告時都會選擇“精準投放”,即“精準”的把廣告投放到最有可能購買的人面前。然而所謂的“精準投放”真的精準嗎?恐怕要讓許多廣告主失望了。

每一個廣告主都有這樣一個希望:用最少的廣告費獲得最大的效益!

如何用最少投入獲得最大收益呢?廣告主們盯緊了“精準投放”。

 

顧名思義,精準投放,就是“精準”的把廣告投放到最有可能購買的人面前。

最好用戶看到廣告就直接點開下單!

在這種期待下,一旦有人告訴他:“我們可以更精準的投放廣告,你想投給誰,就能投給誰”的時候,廣告主很難不為之動心。

那么,這種“想投給誰,就投給誰”的廣告是怎么實現的呢?

 

常見的方法是:大數據供應商通過日常抓取用戶的搜索行為、點擊行為等,為用戶建立一個個的標簽,廣告主從中選擇自己想要的客戶數據,進行精準投放。

比如,一個在今日頭條投放吸塵器廣告的朋友認為:“家里有地毯的人會需要吸塵器去打理”,理所當然的,他的用戶應該帶有“地毯”標簽,于是他在數據庫里找到了近半年在京東購買過地毯的用戶,精準的針對他們進行投放。

如此“精準”的定向,應該很快就有“精準”用戶上門了吧?

然而,投放結果卻并不如預期般理想。

 

他不禁問我:“后臺的數據,別說點擊量了,連展示量都少的可憐,究竟是哪出了問題呢?”

有著類似問題的案例遠不止上面這一例。

廣告主對于精準用戶的追求,加上某些機構添油加醋的渲染,使得大家對于大數據“精準”的預期越來越高,越來越依賴。

好像只要有了大數據,廣告就一定可以更精準、更有效。

 

可惜,實際的數據可能會讓他們大失所望。

根據我國近年來的調查數據顯示,在2010年左右,廣告行業實現了大數據技術引導投放,之后的兩年里,廣告投放費的GDP占比反而瘋狂上漲,而在此之后,人們顯然認識到大數據的局限性,漲幅有所下降,可惜占比仍然居高不下。

簡單的說,在大數據精準投放的加持下,廣告投放的成本收益比反而降低了。

你可能會覺得好奇,為什么會如此?難道是大數據不夠精準嗎?

當然不是。

 

要知道,一流的廣告人做的廣告,之所以投放產出比高,是因為他們抓住了用戶的動機。

至于大數據呢,確實精準的抓取并記錄了用戶的行為,并為其詳細歸類,然而如何理解和利用這些大數據,依然需要專業廣告人的把控。

換句話說,大數據可以讓對人性有了解的廣告人,更精準的做出判斷,但是對普通人來說,也不過是一對數字而已。

那么,作為普通的廣告主,沒有專業的訓練和培訓,又該怎么處理這些大數據呢?

今天我們就講一下,我們如何用好大數據,讓投放更精準。

 

一、?“有效標簽”和“關聯標簽”

像剛剛我朋友的吸塵器投放案例,他選擇了“地毯”標簽的理由是:吸塵器其中一個使用場景是地毯。

在他看來,買了地毯,就肯定要打理地毯;既然要打理,就會需要工具;吸塵器是個可以幫用戶省事兒的工具,所以用戶會需要,還因此特地建了一組定向到有過地毯購買記錄用戶的廣告計劃。

是不是覺得合情合理?投放不出去一定是大數據不好咯?

 

其實不然。

“買地毯的人需要買個吸塵器才好打掃”,這是商家的認知。事實上地毯確實不易清理,最好搭配一個吸塵器。

只可惜,這并不是用戶的想法。

 

我們看看商家的認知:“地毯需要搭配吸塵器才容易打掃”,一個有地毯的人,有可能會想要買個吸塵器,但是他購買吸塵器的動機并不是因為他買了地毯,而是因為不易清掃。

所以,尋找真正為打掃家而累的用戶,才是正解。

買地毯的用戶,我們來猜猜會是什么人?

 

小年輕剛租了房子、新婚夫婦搬進新家,甚至可能坐在家里刷購物APP突發奇想……而一張地毯面積大概不到兩平米,如果不好清掃,這些心血來潮的用戶是選擇卷起來不用的概率大,還是買個2000多元的吸塵器概率更大呢?

大部分廣告主,習慣去運用直觀可見的單一屬性,機械的將市場上存在某些相似的用戶歸類在一起,將關鍵詞用戶行為之間的相關關系,誤解為因果關系。

就好像冰淇淋銷量增加的時候,溺水人數同比增加,并不能得出冰激凌熱賣導致溺水。而是天氣炎熱導致冰激凌熱賣和水上運動人數增加,而基數增加,溺水人數必然按比例增加。

那么“地毯需要吸塵器打掃才干凈”這件事中,“地毯”和“吸塵器”是相關關系,“吸塵器”和“更方便更干凈的清理工作”才是因果關系。

回過頭來,我們觀察一下朋友圈中會購買高價小家電、并為此欣喜的人,往往是新手媽媽、家庭主婦。

因為她們需要真正可以幫得上忙的清掃工具來減輕她們的工作量。

 

所以,應當去針對“希望清掃變得更輕松”的人群,而不是“買地毯”的人群抓取關鍵詞。

可見,理清投放關鍵詞與產品間的關系,是我們必須要做的功課。

 

二、優先關注發出消費信號的用戶

偵查學家艾德蒙·洛卡德認為,當人們在實施某個行為時,總會跟各種各樣的物質發生接觸和互換關系。

對應的,大數據時代,用戶的每一個行為都會在他接觸過的地方留下數據。

而這些數據,就是一個個的消費信號,分析、整理這些信號,就可以幫助我們我們偵查用戶的狀態、預測用戶的行為。

還是剛剛那個吸塵器的例子,當你意識到地毯和吸塵器之間的關系時,你需要的不是立刻投放“地毯”這個關鍵詞,而是要去探索地毯與清掃行動之間的關系。

我們先來談談為什么“地毯”關鍵詞無效:

 

不管是在實體門店,還是電商平臺,你會發現:

 

  1. 大部分用戶買地毯是因為好看,買回去點綴家飾,此時的他們并不會過多的考慮打掃的問題,就算有些許的顧慮,也會被銷售人員三言兩語的打發掉,給用戶一種打理非常輕松、簡單的感覺;
  2. 如果在購買時就充分意識到了日后的打理會很麻煩,多半就不會買了;
  3. 等買回去,用了一段時間,發現地毯容易臟、很難打掃、但又必須得打掃的時候,往往是因為一些因素的觸發。

 

而這些因素可能觸發“購買吸塵器”這個行為,也可能觸發“扔掉地毯”這個行為。

我們沒有數據證明“當用戶發現地毯難以清掃時,用戶會選擇購買吸塵器”,那么“地毯”這個關鍵詞,顯然并不“精準”。

我們再來說說正確的抓取、分析信號的狀態:

購買了吸塵器的用戶們都在哪?最容易找到他們的地方,大概就是電商平臺吸塵器產品的評論頁了。如果你認真翻閱過電商平臺上一些熱門吸塵器的售后評價,就會發現,下面這幾個關鍵詞的出現頻率非常高:

 

  1. 人的毛發;
  2. 零食碎屑;
  3. 貓/狗毛。

 

綜合這些信息,我們就可以歸納出,激發用戶購買動機的,并不是地毯,而是家里地面上那些難以清理的小型垃圾——當優化師捕捉到了這個信號,就可以做出對應的投放策略了。

比如,吸塵器要找的用戶中,有一部分是總買零食的年輕家庭、有小孩的、有貓狗的、甚至是家裝風格以淺色為主的用戶(相比深色,淺色地面更容易發現掉落的垃圾)。

對應的,可以把廣告定向投放近期剛剛開始在京東平臺購買寵物糧食的用戶,或是短期內有過淺色裝飾建材購買記錄的用戶,也可以是經常買小朋友玩具或零食的用戶……等等。

三、盡量保持與動機型用戶的同頻

洞察到用戶的消費動機之后,是不是就代表只要我們把產品信息推送給他,就一定能把產品賣出去呢?

并不一定。

當然,此時如果你投放,效果會比拍腦瓜子用“地毯”這類相關詞匯投放會好很多。但是這還不夠,你還需要進一步考慮,你的產品層級是否和用戶的消費水平、習慣在同一個層級上。

比如我們賣的是RMB2000+的吸塵器,那么對應的:

  1. 什么消費水平的用戶,會成為我們的目標用戶呢?
  2. 他們對這一類產品、對生活的要求是什么?
  3. 同樣是吸塵器,該推薦最新款給用戶?還是該推薦正在做活動的經典款?
  4. ……

這都需要進行數據搜集和分析。

 

多數情況下,品牌方對于數據搜集的理解就是搜集客戶靜態數據和交易數據:

比如,靜態數據就是客戶的靜態數據文件,如姓名、地址、聯系電話、年收入之類的背景檔案;

而交易數據則是流動的,如交易商品屬性、規格、活動參與數據及客服記錄等,以及商品特性編碼,用來記錄與交易商品本身相關的價格、產地、功能描述、口碑數據等信息。

這些數據當然很重要,是我們用戶畫像的重要指向部分。

 

但是更容易發現精準關鍵詞的地方,是客戶交易的商品本身。在同類用戶同期消費的產品上,我們更容易搜集到更具分析價值的信息。

這位吸塵器投放的朋友,后來在調取平臺數據時就發現:同一平臺購買過吸塵器的用戶中,很多還購買了除霾儀、空氣凈化器、洗碗機等消費升級類的電器,我們就可以通過分析這些關聯產品,預測吸塵器目標用戶的購買能力,選款等要求。

當我們發現購買吸塵器的很多用戶都同時購買了某品牌的A型凈化器,那么可以判斷A型凈化器就是這款吸塵器的關聯品牌。

假設A型凈化器售價3000元,而同一個平臺銷售的其它其它品牌的凈化器的均價為1500元,在該平臺同類產品銷售數量中,只占28%。也就是說,A型凈化器在該平臺,屬于高價商品。

而它與我們想要推廣的吸塵器是關聯產品,說明我們的吸塵器用戶群體和A型凈化器的一樣,目標用戶都是消費能力高、對生活品質追求高的用戶。

所以,我們在投放時,就應該關注高消費能力、高生活水平要求的用戶,創意、落地頁風格等都需要和這類用戶的特征匹配。

 

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