在数字营销领域,腾讯系广告平台以其庞大的用户基数和精准的定向能力,成为众多广告主的首选。然而,新账户在起量过程中常常面临诸多挑战,如冷启动困难、预算高但效果不佳等。闪投创量将介绍三种有效的起量策略,帮助广告主在腾讯系广告平台上快速突破,实现广告效果的最大化。
一、虫洞策略:复用老账户数据模型
问题背景:
新账户由于缺乏数据参考,冷启动较为困难,导致起量缓慢。
解决方案:
申请虫洞功能:如果公司已有在腾讯系广告平台投放的老账户,可以向媒体申请虫洞功能,将老账户的数据模型复用至新账户。
选择合适数据:最好选择间隔不超过一个月且量级较大的老账户数据,以确保数据的新鲜度和有效性。
操作步骤:
申请虫洞:联系媒体运营人员,提交申请并说明需求。
数据复用:将老账户的数据模型导入新账户,帮助新账户快速起量。
背后逻辑:
新账户由于缺乏历史数据,冷启动较为困难。通过复用老账户的数据模型,可以快速告诉系统哪些用户和数据是需要的,从而加速新账户的起量过程。
二、不设置账户预算:快速跑出数据
问题背景:
新账户预算设置不合理,导致广告效果不佳。
解决方案:
不设置账户预算:在白天优化师能够盯盘的时间段内,不设置账户预算,但在计划层级设置预算。
提高出价:将出价抬升至考核出价的一倍以上,快速跑出数据。
调整出价:当跑出5000元左右的数据后,迅速下调出价,下调幅度直接往50%以上,然后不再频繁调整出价,给系统矫正模型的机会。
背后逻辑:
新账户由于没有数据参考,冷启动较为困难。通过提高出价和不设置账户预算,可以快速获取初始数据,告诉系统哪些用户和数据是需要的,从而帮助新账户快速起量。
三、启用优选拿量:先跑出量级再优化
问题背景:
新账户/新计划的模型学习存在滞后性,导致初期成本较高。
解决方案:
启用优选拿量:在新账户或新计划中启用优选拿量功能,先跑出量级,再根据数据表现进行优化。
判断计划好坏:通过优选拿量功能,快速判断计划的好坏,及时放量或关闭效果不佳的计划。
调整策略:如果某个时段成本过高,可以暂时关闭该时段的广告,等待系统调整后再重新开启。
背后逻辑:
新账户或新计划的模型学习存在滞后性,初期成本较高。通过优选拿量功能,可以快速跑出量级,判断计划的好坏,及时进行优化,从而提高整体广告效果。
四、定向测试方法:精准锁定目标用户
问题背景:
在腾讯系广告平台上,通投设置会导致成本高且人群不精准。
解决方案:
人群包定向:
行业运营打包:如果有资源,可以联系行业运营人员,获取行业人群包,进行多维度测试。
自定义组合打包:如果没有资源,可以在标签广场自定义组合打包,创建符合需求的人群包。
罗卡定向:
行为或兴趣测试:每次不要放置过多的行为或兴趣进行测试,每次选择2-3个维度进行测试。
设置行为时效性:在罗卡定向中,设置行为时效性(一般30天-3个月)和行为强度(设为高),以提高预估eCPM。
背后逻辑:
腾讯系广告平台更需要优化师告诉机器目标受众的标签,通过定向测试,可以精准锁定目标用户,提高广告效果。
总结
通过以上三种策略,广告主可以在腾讯系广告平台上快速突破新账户的起量难题,实现广告效果的最大化。希望这些方法能够帮助你在数字营销中取得更好的成绩。
在数字营销领域,腾讯系广告平台以其庞大的用户基数和精准的定向能力,成为众多广告主的首选。然而,新账户在起量过程中常常面临诸多挑战,如冷启动困难、预算高但效果不佳等。闪投创量将介绍三种有效的起量策略,帮助广告主在腾讯系广告平台上快速突破,实现广告效果的最大化。
一、虫洞策略:复用老账户数据模型
问题背景:
新账户由于缺乏数据参考,冷启动较为困难,导致起量缓慢。
解决方案:
申请虫洞功能:如果公司已有在腾讯系广告平台投放的老账户,可以向媒体申请虫洞功能,将老账户的数据模型复用至新账户。
选择合适数据:最好选择间隔不超过一个月且量级较大的老账户数据,以确保数据的新鲜度和有效性。
操作步骤:
申请虫洞:联系媒体运营人员,提交申请并说明需求。
数据复用:将老账户的数据模型导入新账户,帮助新账户快速起量。
背后逻辑:
新账户由于缺乏历史数据,冷启动较为困难。通过复用老账户的数据模型,可以快速告诉系统哪些用户和数据是需要的,从而加速新账户的起量过程。
二、不设置账户预算:快速跑出数据
问题背景:
新账户预算设置不合理,导致广告效果不佳。
解决方案:
不设置账户预算:在白天优化师能够盯盘的时间段内,不设置账户预算,但在计划层级设置预算。
提高出价:将出价抬升至考核出价的一倍以上,快速跑出数据。
调整出价:当跑出5000元左右的数据后,迅速下调出价,下调幅度直接往50%以上,然后不再频繁调整出价,给系统矫正模型的机会。
背后逻辑:
新账户由于没有数据参考,冷启动较为困难。通过提高出价和不设置账户预算,可以快速获取初始数据,告诉系统哪些用户和数据是需要的,从而帮助新账户快速起量。
三、启用优选拿量:先跑出量级再优化
问题背景:
新账户/新计划的模型学习存在滞后性,导致初期成本较高。
解决方案:
启用优选拿量:在新账户或新计划中启用优选拿量功能,先跑出量级,再根据数据表现进行优化。
判断计划好坏:通过优选拿量功能,快速判断计划的好坏,及时放量或关闭效果不佳的计划。
调整策略:如果某个时段成本过高,可以暂时关闭该时段的广告,等待系统调整后再重新开启。
背后逻辑:
新账户或新计划的模型学习存在滞后性,初期成本较高。通过优选拿量功能,可以快速跑出量级,判断计划的好坏,及时进行优化,从而提高整体广告效果。
四、定向测试方法:精准锁定目标用户
问题背景:
在腾讯系广告平台上,通投设置会导致成本高且人群不精准。
解决方案:
人群包定向:
行业运营打包:如果有资源,可以联系行业运营人员,获取行业人群包,进行多维度测试。
自定义组合打包:如果没有资源,可以在标签广场自定义组合打包,创建符合需求的人群包。
罗卡定向:
行为或兴趣测试:每次不要放置过多的行为或兴趣进行测试,每次选择2-3个维度进行测试。
设置行为时效性:在罗卡定向中,设置行为时效性(一般30天-3个月)和行为强度(设为高),以提高预估eCPM。
背后逻辑:
腾讯系广告平台更需要优化师告诉机器目标受众的标签,通过定向测试,可以精准锁定目标用户,提高广告效果。
总结
通过以上三种策略,广告主可以在腾讯系广告平台上快速突破新账户的起量难题,实现广告效果的最大化。希望这些方法能够帮助你在数字营销中取得更好的成绩。