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  优化师,如何告别计划开关者的角色?

  高级优化师和刚入门的优化师差别在于哪里?优化师如何告别“计划开关者”的角色?

  其实高级优化师和初级优化师的差别在于对运营颗粒度的把控,优化师不单单是只优化账户,还需要掌握产品信息、素材、客服话术等。接下来笔者将会从:产品客群及竞品分析、产品玩法及测试、投放规划、数据分析等5个角度进行阐述。

  第一步:产品客群及竞品分析

  广告投放经常被戏称为“玄学”,因为成本波动大,有时候根本不知道问题出在哪里?觉得玄学的主要原因之一,就是操盘手对产品的信息了解不够。在实际投放中,由于所带客户数过多或者其他原因,导致优化师对于所投放的产品或者客群信息不怎么了解,定向设置个“通投”,上传好设计师发的素材,就开始跑,等到成本高的时候,根本不知道怎么入手调整,只知道调整“出价”,然后继续跑。问他产品卖点,客群特征,可能就不知道怎么回答了。

  尤其是现在投放系统越来越智能化,可操作的空间越来越小,所以需要在效果上有大的提升,重点就是在于素材优化,也就需要充分了解产品信息、客群信息、竞品卖点。

  那我们该怎么去了解这些信息?可以根据自己的喜好及了解到的信息,建立起信息档案,需要的时候就拿出来看下。

  下面以某祛痘产品为例,来看一下该怎样建立起信息档案。

  1、产品信息

  主要了解产品的价格、行业价格、优势劣势

  图片

  (表格自制:图中内容信息已处理)

  2、竞品信息

  主要了解竞品价格,产品卖点等

  图片

  (表格自制)

  3、客群信息

  客户的需求、年龄、学历、职业、收入情况等

  图片

  (表格自制)

  产品及竞品信息,可以帮我们快速梳理出产品的卖点。客群信息可以帮助设置精准的定向。两者的结合,可以促进投放时的效果。

  第二步:产品玩法及测试

  为什么要把产品玩法专门提出来说?因为在我们做优化的过程中经常感觉到“玄学”,玄学产生的原因有两个,对产品信息了解不够,对产品信息理解不过,从而导致成本波动的时候,不能定位好问题的产生的原因。

  很多时候对于产品信息我们只是看明白了,但这个产品的优劣势在哪里,在什么情况下使用效果最好,关于这些我们很多时候都不清楚。

  例如:腾讯广告的一健起量

  产品逻辑:系统在6小时内激进提高出价拿量,一键起量策略退出后平滑调价拉回成本。

  适用场景:希望广告快速起量,广告计划衰退希望能起量,对成本容忍度高的广告主。

  不适用场景:广告预算有限,且对成本容忍度较低的广告主。

  因此,对于每个和投放相关的产品,我们一定要了解产品背后的原理,适用规则,然后把每个产品串联起来进行分析测试。如oCPC+程序化创意,oCPM+一健起量,通过测试找出最适合我们投放的组合。

  另外说到测试,这是投放里面必不可少的一个环节,测试最重要的就是控制好变量,以及做测试的目的是什么。下图就是我做的测试安排。

  图片

  第三步:投放策略(以朋友圈为例)

  凡事预则立,不预则废。这句名言同样也适用于投放。投放前最好完全的做好准备,投放的时候才会得心应手,所以基于此我一般都会提前做好一个月的投放规划,设定好每周需要达到的优化目标,准备好用不同的投放策略进行测试安排。

  图片

  (图表自制)

  第四步:数据分析

  数据分析的意义在于通过数据定位问题,实现快速的调整,提升投放效果,那具体该怎么进行数据分析?

  步骤1:

  拆解关键数据ROI,找到影响一级数据的二级数据。也就是说看哪些指标会影响到ROI。

  图片

  (图表自制)

  步骤2:

  找历史数据(过去一月的成交数据),根据这些成交数据分析转化情况,并做为后期方案设计的重要数据参考

  图片

  步骤3:

  拆解变量数据,寻找发力点。ROI从1.5到2,需要提升15万的业绩,如何提升这15万?主要的发力点有三个:降低线索成本、提升有效率、调整客单价。然后根据极端值设置法,控制好变量、不变量,讨论每种情况的难易程度。

  图片

  步骤四:

  根据每种情况的难易程度,设计详细的执行情况和优先级排列。

  图片

  小结:拆解关键数据—寻找历史数据—拆解变量数据,寻找发力点—设计执行方案

  总结:

  学会广告投放并不难,但要把效果做好,就需要花很多功夫。其实是现在系统越来越智能化的前提下,要想提升运营效果,就需要充分理解产品的卖点和以及广告投放系统,两者叠加起来才能能把效果运营好。

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