ASM干货丨史上最专业的ASM投放流程(下)

2019年10月24日 | 技术干货 | 阅读(13802) 收藏

上周我们讲了广告前期的投放流程,而广告开启后也还是需要不断地调整账户、优化数据,才能获取更多、性价比更高的优质用户。今天我们就来讲一下开启广告后优化广告数据的思路。


优化数据的大致步骤是:

找到需要优化的数据维度(也就是表现较差的数据)

分析该数据维度较差的原因

根据原因调整账户


之前我们说过 ASM 广告的流量是按照展示——点击——安装——用户后续行为的漏斗,每层级递减的。我们所有想要优化的广告数据都可以归于这四个层级,图中也列出了各个层级的影响因素,下面我们逐个来看一下。



展示量较低时,应该如何优化?


广告展示量级的影响因素有 4 个,分别是产品权重、出价、选词数量和用户画像。展示量较低时就直接从这 4 个方面入手。


提升产品权重


产品权重是决定竞价结果的重要因素,苹果会根据产品权重分配展示量。若是产品权重低,即使出价再高,广告也不会被展示。


产品权重又受元数据相关性、自然下载量、广告转化率、用户数据所影响。其中提高广告转化率和用户数据的方法我们下面会讲到,这里具体讲一下元数据相关性和自然下载量这 2 个因素。


元数据相关性是指 App 与某个关键词的相关性,关键词自然排名越高,相关性越高。所以我们可以通过基础 ASO 优化,在标题、副标题、关键词中填写核心关键词,提升自然搜索排名,从而提高相关性。


自然量级是指除了 ASM 渠道量级的所有下载量级,它的数据可以根据榜单进行判断:榜单高的产品,自然量级相对越大,产品权重也较高。因此可以通过配合其他渠道的推广提升自然量级和产品榜单从而提升产品权重。


提高出价(CPT Bid)


CPT Bid 是我们竞争某个关键词的流量时的出价,出价越高,获得的展示机会也越多。若是产品权重已经很高了,但分配到的展示占比还是很低时就可以提高出价。


但是出价也不可以一味提高,需要结合所预计的成本以及竞价计划(Campaign)的平均成本决定是否调整出价,总体逻辑如下图所示:



提升选词数量


选词数量是指投放词的总数量。当每个关键词竞价成功的次数不变时,选词数量越多,产品被展示的次数越多。


展示量较低时,可以通过产品分析、竞品(App/网站/社交媒体/评论)及其他一些工具(例:搜索引擎、百度指数等)提取关键词;也可以利用模糊匹配模式和搜索匹配模式进行扩词。


关于扩词方法在这文章中具体讲到过,感兴趣的可以在文末点击阅读。


放宽用户限制


创建广告时会根据用户的类型、性别、年龄、地区等设置的受众用户画像。用户画像限制的用户总体量越小,竞价成功的次数便会越少。适当放宽用户画像的限制条件,可以提升展示量级。


转化率低时,应该如何优化?


转化率包括点击率和安装率,它们的影响因素重合度较高,所以放在一起说。这块共分为 2 个部分:一是广告/产品所展示的内容是否符合用户的需求;二是广告/产品展示的内容是否足够吸引用户。


所以广告/产品所展示的内容就是影响转化率的重要因素,而点击率和转化率的影响因素稍稍有些不同,我们列了一个对比表格:


点击率和安装率的影响因素


优化调整表中的各项元素就可以有效提升广告的转化率。


例如:通过在标题/副标题填写投放词的方式优化标题/副标题与投放词之间的相关性;将置顶评论优化成积极方向的文案等。


之前我们还从截图内容和截图呈现方式两个方面总结过优化截图的方法,感兴趣的可以在文末点击阅读。


用户后续数据表现不好,应该如何优化?


用户的后续数据(包括激活、注册、留存、活跃、付费等)表现较差主要有产品自身问题和用户获取不精准两个原因。


产品设计问题比较复杂,且不好统一标准,这里就不多说了。


主要说下用户精准问题,要想使获取的用户都是精准用户就需要保证关键词与产品相关性足够高,以及对用户类型的限制足够精细。


判断一个关键词与产品相关性除了通过主观判断外,还可以根据关键词带来的价值去界定。关键词的价值一般通过关键词带来用户的留存率、ROI(ROI = 回收/广告消耗)、用户活跃度及其他关键数据进行综合判断。这些数据可以通过接入苹果的 API 接口或利用第三方工具(如 AppsFlyer、Adjust 等)获取。


综合价值较高的关键词,一般来说与产品相关性都比较高;综合价值较低的关键词,与产品的相关性也比较低,建议屏蔽这部分词,从而提高整体广告获取用户的精确度。


精细限制用户类型就是根据产品受众定位,精确地设置用户类型,从而达到用户更精准的目的。(例如将备孕类产品的受众用户设置为女性)


到这里,关于 ASM 投放的所有内容就都讲完啦,下周会给大家补充一些 ASM 投放过程中经常会遇到的一些问题,我们下周再见咯!


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本文由七麦研究院 ASM 分析师【S.F.】原创,转载需联系七麦研究院获取授权,七麦研究院有权向非授权转载追究责任。

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