广告投放系统架构,广告结构简化指南,实现高效营销so easy!

more,在大数据时代要实现广告精细化运营,并不等于要“手动”细化广告组设置。我们为什么要简化广告结构如何简化广告结构,加快机器学习进程通过上述策略扩大受众规模,以便收集更多数据,同时尽量减少受众重叠,防止由于多个广告组同时定位相同受众而导致效率降低。这样的预算设置有助于系统灵活分配预算,根据您所设置的目标最大化营销成效。

我来了,我来了,我带着广告结构简化的指南走来了!

不是舵主我太激动,而是小伙伴们面临的局势太严峻。最近舵主我不停被各种求救信息轰炸,这个问“广告效果不错,可没法实现拓展,怎么办”,那个哭诉“我的广告表现时好时坏,老板的脸色也变得时阴时晴”,还有小伙伴濒临崩溃边缘,“只有用非常细化的定位和版位才能见效,问题是我要管理上百个广告组……”

小伙伴们,你们还是太年轻了啊。正所谓less is more,在大数据时代要实现广告精细化运营,并不等于要“手动”细化广告组设置。正确的做法反而是要简化广告结构广告投放系统架构,把更多的工作交给的算法,让系统拥有足够的灵活性通过机器学习自动优化,省心省力,成效还更为出众。今天舵主我就为大家送上这篇简化指南,拿走不谢!

我们为什么要简化广告结构

依靠细化的广告组提升营销效率,是不少手游营销人员熟悉的打法。然而随着收集的信号数量及质量不断提升,我们的算法可以自动完成更多工作,你也无需再像以前那样劳神费力地细分帐户。

在这样的情况下,应该简化、规模化广告帐户结构,这样能给系统足够的灵活性,尽可能多地收集竞拍信号,推动机器学习阶段加速完成。

为了充分利用数据,开发了一套预测系统,以精准预测广告的转化率。一般而言,我们认为每周发生约50次转化事件,就能提供足够数据支持系统完成机器学习,进行较为精准的预测,并根据目标受众和预期成效优化最佳成效。

根据过往的经验,机器学习的进程加快之后,不仅有助于高效拓展广告规模,广告的CPA(单次操作费用)也会有所下降,而ROAS(广告花费回报)则会提升,可谓事半功倍。

如何简化广告结构,加快机器学习进程

我们总结了广告主在机器学习阶段最容易犯的五大错误,你是否也中过招?

对广告组设置过多不必要的限制条件,会减少竞拍信号,导致系统无法收集足够数据完成机器学习,难以进行有效预测。正确的做法是合理设置限制条件,既能为系统提供有效指引,也赋予系统足够的灵活性。具体怎么做,不妨参考以下四大技巧。

通过上述策略扩大受众规模,以便收集更多数据,同时尽量减少受众重叠,防止由于多个广告组同时定位相同受众而导致效率降低。

这样的预算设置有助于系统灵活分配预算,根据您所设置的目标最大化营销成效。

选择合适的事件进行优化能够提高成功率,从而增加转化事件的数量,帮助我们更快达到机器学习阶段的临界值,提升整体优化效果。

系统实现的转化次数越多,对特定用户的操作率预估就越准确,因此要避免频繁更改广告设置广告投放系统架构,防止转化次数不足而影响预测准确率。确保根据实际情况调整关键表现指标即可。

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