针对用户点击广告前的优化建议
针对用户点击广告前的优化供给两个方向的建议:
1、受众定位做宽泛
1)简化广告构造
对多个区域、雷同受众进行整合,集中广告预算,让广告统一展开,并进行转化并投放学习。而设置受众时,将细分定位扩大设勾选,保证群组广告的受众人数在50人以上。
2)应用机器学习,应用主动布局功效/适应性广告情势;
主动化布局功效可以使广告的笼罩面增长,让广告在不同展现网络中有更普遍的接触;
适应性广告可主动将上传的多个题目、标识、视频和图片组合起来,可主动调剂大小、外观和格局,以扩展笼罩规模。
3)扩展相似的受众比例
发明新的类似受众,确保对相似受众的预测笼罩面足够大;
但是用这种办法时要注意,如果须要测试不同类似度的受众,在创立新的广告系列或广告组时,消除已有的受众,这样不会发生受众重叠,避免在同一用户群体中涌现反复曝光,糟蹋广告预算。
2、准确地剖析数据,找出有10%能发生变更的人,然后用更好的材质吸引他们
1)对受众进行剖析,寻找转化率较高的受众;
由空投改变为应用不同的兴致词,分兴致组来视察受众表示;
扩展寻找10个人,使寻找用户的数目增长;而观众剖析则是要完成一项义务:将在10000人中寻找100个人,减少到5000人中寻找80个,甚至在1000人中寻找50个,也就是说把找到有转化的人的可能性增长了,扩展的几率是1%。
2)素材优化,材质点击率高;
材质表示良好,在获得曝光机遇的竞争中,广告获得曝光的机遇就越大;
越是愿意点击你的广告的人越多,就解释广告的转化后果越好。
因此,无论何种广告平台,素材的好坏都是症结。
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