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数据分析产品经理怎么做?广告主产品投放用户画像 选品 出价 竞价ocpm ocpx ocpm@计算广告

原文标题:广告主玩数据,有个大误区

上周,跟老朋友S总喝了个豆汁,他在某新锐品牌负责市场营销。一提到投广告,他就开始嘬牙花子:“现如今广告平台越来越牛,我们甲方反倒有点被边缘化。似乎身不动膀不摇,设好佣金比例,等着出单就行了。出不了单,也没啥好办法。”

我调侃说:“不能反抗,那就躺平了享受呗!”他说:“那可不行——啥也没干,年终奖好意思拿么?”于是,在几个第三方狂轰乱炸的游说下,他揭竿而起,花大价钱搞了全套数据产品,打造理解用户的能力。什么用户画像啦、DMP啦、CDP啦,骚词整了一大堆。我问他:“有用没用呢?”他苦笑道:“但凡你要能让这些玩意有用,我给你一毛钱!”

这就回到上文留的扣子了:广告客户玩数据,该不该把主要精力放在理解用户上?在这点上,很多客户是有个认知上的误区的,今天就把这事聊明白。不过要说明,本文的讨论,不适用于像京东、美团、快手这类数据能力很强的平台型客户。

当然,我今天说的事,90%的广告代理和技术公司也不会跟你讲,因为他们基本上也干不了,或者不明白。

用户画像模型怎么做?

搞用户画像,有两个条件

为啥对广告客户来说,搞用户画像看起来高大,用起来鸡肋?从逻辑上讲,理解用户的能力要用得上,有两个前提:

  1. 你真的能理解,而不是像扔鞋一样乱蒙;
  2. 得有用武之地,也就是得有挑选用户的接口,跟你对接。

用户画像数据来源从哪里获取

先来看看第一个条件。

就拿S总的全套数据产品来说,他无奈地告诉我,除了原来CRM里的那些线索以外,从站外拿到的数据,最多也只是一点自己投广告的监测数据。想根据谁看了你的广告,来给用户画像,这不是想瞎了心了么?

再看看人家平台方,什么社交关系、兴趣标签、搜索记录、购物历史,再加上移动端丰富的传感器,早就把用户从胸围到眼镜度数扒个底掉了。您想想,这些真正有价值的数据,客户能拿到哪怕一根毛线头不?

没数据?没数据你理解个大和尚!打个比方,你本来是个小学生,却非得去思考大学教授研究的问题,这事儿您觉得能靠谱么?

于是,除了卖系统的第三方火穴大转,这场轰轰烈烈的营销数据化运动唯一的价值,就是生动地诠释了一句至理名言:巧妇难为无米之炊。

当然,S总手里那些线索数据,也是有些价值的。可是毕竟用户全面的画像在广告平台那边,即使是把他的数据拿进来一起建模,那也一定是扔到平台的锅里炖。这事儿道理特简单:联合国大会在哪儿召开,是应该秘书长定呢,还是保洁员定呢?

再来看看第二个条件。

家里有老人的可以回去问问,在PC时代,竞价广告平台多采用CPC出价模式:平台与客户买卖的是点击;一个点击值多少钱,客户来算;而广告的点击率如何,媒体来算。

PC时代,竞价广告平台多采用CPC出价模式:平台与客户买卖的是点击;一个点击值多少钱,客户来算;而广告的点击率如何,媒体来算。

要把自己的用户画像用于广告投放,那就得有个实时挑流量、定价格的接口。这种接口大家都听说过,叫做程序化。

用户画像用于广告投放,那就得有个实时挑流量、定价格的接口。这种接口大家都听说过,叫做程序化cpm

不过如今的广告平台,大趋势并非程序化,而是“智能投放”:平台的数据能力越强,手也越长,客户把你的转化事件报给我,干脆我来给你算转化率,咱们按一个转化多少钱算。于是,这就产生了oCPX/CPA这样的出价模式,这也就是“智能投放”的产品趋势。

“智能投放”:平台的数据能力越强,手也越长,客户把你的转化事件报给我,干脆我来给你算转化率,咱们按一个转化多少钱算。于是,这就产生了oCPX/CPA这样的出价模式,这也就是“智能投放”的产品趋势。

看看上面的式子,您就明白了:现在点击率、转化率都不用算了,我把素材准备好,填个转化单价进去就得。

投Facebook的客户体会更深:连出价都不用,您给个预算就得了。这样一来,就算是理解了用户,也没地方挑去不是?于是乎,收集数据、用户画像还有什么卵用呢?(上面的内容,我们在《广告为什么需要计算?》一文中有详细解读。)

不顾自己的数据资产和能力现状,盲目效法大平台做用户画像,是今天广告客户玩数据的一个大误区。

大数据分析产品广告投放

用数据好好理解产品

既然理解用户没什么卵用,我们管杀管埋,还得说说什么有用。

客户的营销体系,难道不需要数据化么?显然不是。我的观点是(此处敲黑板划重点):对广告客户来说,最需要的数据能力不是理解用户,而是理解产品。

理解产品是什么意思?我们来想想,在智能投放的产品趋势下,客户还剩下什么事呢?其实只有三件事了:选产品、做素材、设单价

抛开做素材不谈,就是选产品和设单价这两个环节,其实也是需要很强的数据能力,来“理解产品”的!只是这种能力的重要性,还没有被多数客户重视。

说到选品,您可能会问,这难道不是电商才会考虑的事儿么?其实不然。比方说,一个短视频应用投广告,肯定是挑出一条视频内容,比如下图中的某一个,直接把它投出去。而这每一条被投出来的视频,也就是你的产品了。

短视频广告投放

短视频如此,什么小说、新闻、旅游甚至教育,今天都是这样的投放逻辑:从挑出具体的产品内容,直接面向用户投广告。如果还有人傻呵呵地拿个logo在那儿硬推的,说句文言,那一定是浪催的。

好了,短视频也好、小说也罢,内容都是汗牛充栋的,您说有没有选品的问题?因为其中有相当大的一部分,跟手工耿老师的作品一样,一件也卖不出去。您说全投出去测测看?这种瞎猫策略成本太高了:就算一条内容投十块钱儿的,一天测十万条,一百万先就打了水漂了,这实在有点二。

那么怎么选品呢?这就自然地过渡到下一个问题,也就是出价。或者说。这本来就是同一个问题——用数据好好理解产品。而把单价算清楚这一点的重要性,其实是被严重低估了。

智能投放数据测试

算得准就是挣得多

智能投放的逻辑下,你报给平台的转化单价应该是多少呢?有人说,这个不用搞那么准吧,设一个肯定不亏的价格,不就得了?说这话的人,对竞价广告的本质并不了解。

有一点大家应该知道:目前几乎所有的竞价广告平台,采用的都是第二高价(或VCG)的机制。二价机制有个重要的性质,就是truthful:客户忠实地按照回报出价,才能获得最大的总利润!

怎么理解呢?在二价市场中,当我们把出价准确地设成“收益 = 收入 – 成本”时(注意:这里的收益是不含广告费的),总的利润是最多的。

因此,这里的关键,就是要把产品收益算准!

先来说说,算不准会怎么样?那就不能按照“预估收益”来出价,而是要按“(预估收益 + 安全边际)”出价。这里的安全边际,大致就是成本估计的平均偏差,也就是“Δ(预估收益 – 收益)”。显然,收益预估越准,安全边际就越可以留得小,按照truthful原理,也就可以有更高的总利润。

如果您没什么感性认识,我来说个定量的结果:在一次规模化的A/B测试中发现,我们发现,当把出价的安全边际由10%降至5%后,总利润反而上升了70%左右。也就是说,在二价市场中,毛利率越低,总利润越高

明白这个,关键任务就清晰了:对广告客户来说,努力将毛利算准,使出价更接近于真实收益,会带来巨大的利润空间。简而言之,算得准就是挣得多!

话说回来,把数算准为什么这么难呢?还拿上面的短视频做例子:

  • 如果推小姐姐,那么可能进来的用户后续会把钱花在直播打赏上;
  • 如果推是辛巴,那么是用他会用直播带货来获利;
  • 如果推老杨道,人见人骂,可是对推高应用日活很有帮助,这后面的收益就是个长期效果了。

咱们做个形象的比喻:好比说,您在玩一个题图里模拟经营的游戏,这里可以生产五花八门的资源,什么粮食、棉花、木材、布匹、衣服、瓷器,彼此还互相依赖,你要根据开始仓库里的东西,制定出一个收益最高的生产计划来。显然,靠我们人类的直觉摸着来,作为游戏消遣当然没问题,可是要跟数据化的建模和优化结果相比,那可能差得非常远。

产品采购难度

当然,这只是玩游戏。真正的业务里,没有人先画好这样一张生产流程图摆在你面前,更不会给你把数都标上。所谓理解产品,就是把从广告转化到最终形成利润的整个后链路,都数据化和模型化起来。这样做,为的是在投广告的瞬间,更准确地计算出每个产品的收益来。

而产品的收益算准了,选品问题自然也就迎刃而解了。

拿上回谈的电商来说,决定收益的环节,包括但不限于采购、运费、退货和客服等。就说一个退货,产品之间相差很大,对收益影响显著,然而相对准确的数据要个把月后才能拿到。您想想,要在广告投放的时候就把这些算得靠谱,得有多少把流程数字化,以及建模预估的工作。

虽然不好做,可是跟理解用户相比,至少这些后链路上的数据,客户是能拿到的啊!这样一来,客户的数据产品,才能摆脱纯粹吹牛逼的窘境。

@-@
这么看来,每个产品从转化到最终形成利润的链路,非常漫长而曲折。必须用数字化的方法,把这些理解透彻,建出模型,才能在产品从广告渠道投出去的那一瞬间,相对准确地算出每个转化的定量价值。这样,才能解决好选品和出价这两个看起来跟数据关系不大的问题。

所以,把自己产品的收益算清楚,利用truthful原理将总利润放大,这里面的油水大了去了。产品的理解还基本靠感觉呢,就非得去抢平台的生意理解用户,是不是有点儿缘木求鱼了?

对多数广告客户而言,理解用户,看起来辉煌灿烂,实则是镜花水月;理解产品,看起来庞杂纷乱,但是路就在脚下。

计算广告
微信号:Comp_Ad
用通俗有趣的文字,带您了解互联网营销、变现和商业模式不为人知的秘密。

公众号留言

北冥乘海生
我的小伙伴可能有误解,我再解释一下:这里的的产品,指的是你推广的商品,而不是说互联网意义上的的应用。

温志明
最后案例看下来,广告出价 = 回收 - 成本,如果能跑正,利润 = 量级 * 单用户毛利,这个最大,原因是量级的变量,可以这么理解?
作者
是的

柠檬橙
您好,可以通俗解释下面这个引理吗?“二价机制有个重要的性质,就是truthful:客户忠实地按照回报出价,才能获得最大的总利润!”
作者
就是说假设你一单挣五块钱,你填广告费的时候要填五块,而不要留余量填成四块。

mingyi
选品和出价,模型极简化??背后透明测算世界工厂数字化供应链能力。一竿到底解决供需出清,平台解决消费者剩余

Goofy
哈哈,好多人说没看明白。其实老师说的都是很基础的东西了。如果理解不了那就赶紧多学习补课吧。简单来说现在广告平台的流量分发效率比你搞画像啊定向啥的高得多。做好素材提升点击,做好产品提高后续转化、留存,这些更重要。

++, cr, is, py,
那所有人都把毛利降到0不就都挣不到钱了?
作者
二价市场,扣费是小于你的出价的。
++, cr, is, py,
假设所有数都能算准那么把出价的安全边际由10%降至0%,总利润就会最高?
作者
是的,这是二价市场严格的数学结论。
++, cr, is, py,
但是那个数学结论没有考虑销量的影响吧~
作者
就是考虑到量才有这个结论的,单次转化的利润肯定不是最优
++, cr, is, py,
咦好神奇求一下参考文献hhh
作者
这是二价市场的经典结论,应该很容易查到

yuan
刘老师好,想了很久,还是有一个点没想明白,留言里解释truthful时说,一单挣五块,广告费要填五块,这里的五块钱,应该是单次成交广告总预算,还是单次竞价的价格?我看下来,感觉好像是平均单次成交的广告总预算,也不知道对不对
作者
是你的bid,不是最后的扣费price

大石头
如果按照收益出的价恰好是第二高呢?这一单就不赚钱了。只能说大部分情况下按照收益出价是会赚一个与第二名的价差。之所以是利益最大化,前提是有足够的量支撑吧!不然未必是最大。
作者
恰好是第二高,那你没有赢得广告位啊,既没有花,也没有赚。truthful是二价市场的经典结论,您可以在各种博弈论的文献中查到。

30岁开dd
但是现在都是ocpm,按展示扣费,你竞价成功,并不代表100%会形成转化,竞价成功了按二价扣费获得展示,但如果没有发生转化,按最大化利润出价,那就会亏损呐,还是说出价的时候把这块竞价成功但转化失败的费用算进了成本里,但这块费用又怎么精确计算呢?
作者
对,这个是把这块按概率算进去了,假设是转化率预估模型没有系统性偏差。


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