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百度信息流账户数据上不去,哪些办法能优化一下?

打开百度后台,首要映入眼帘的有三个数据“展现量、点击量、线索量”,这也是我们在竞价账户中所常见到的数据,以这三项数据为例,来看下详细解剖下这三项数据影响因素。

展现量

展现量,简单来说就是信息流广告创意的展现次数。一般百度信息流创意展现主要受三项因素的影响。

1. 信息流账户预算。你对每个计划、单元所分配预算的多少都会影响它们的流量,因为系统会自动预判高预算的计划会对流量的需求更大,随之给予足够多的空间展现广告。

2. 行业因素。行业,是影响信息流账户流量最大的一个因素,也是无法改变的因素。例如“光棍节”,像建材行业的客户应该深有领悟,什么叫做有钱却花不出去~因为系统在电商促销会期间电商行业引走更多流量导致的。当然还有其他微量因素影响,不过以上这也多为特殊情况吧~

3. CPM(千次展现成本CPM=CPC*CTR*1000)。它是展现量的近亲,也是百度信息流用来衡量一条广告竞争力的重要标准。CPM越高,广告竞争力越高,反之越低。

点击量

点击量有两个重要的概念,CTR(点击率=点击量/展现量)和CPC(点击价格=消费/点击量),每个人都希望以最低的CPC获得最高的CTR。

信息流点击量和其他两个因素之间的关系

1. CTR影响因素

信息流广告的CTR前期为系统预估机制——投放前系统会对创意CTR进行提前预估。

一般影响CTR的主要影响因素为定向方式精准度、广告创意吸引力、创意内容与产品相关度以及图片素材清晰度4个因素。

1) 信息流定向方式精准度

广告受众的精准度不能太低,虽然对CTR预估影响很小,但是在信息流广告后期投放中影响非常大。

比如投放的产品为女性化妆品,我们在受众设置时性别为不限,那就会造成男性用户对其不感兴趣而导致整体CTR偏低。

2) 信息流创意吸引力、相关性、清晰度

信息流创意中的标题及图片不要太官方,毕竟投放的是短资讯平台,偏资讯风格才不会让用户反感。

但也要注意相关性——即使信息流创意标题内容很新颖但和所投产品相关度很低也会影响CTR预估。图片清晰度就是在系统要求的大小下尽量将清晰度做到最高,有利于用户体验。

2. CPC影响因素

CPC(点击价格)的主要影响因素有行业竞争程度、出价以及CTR(点击率)。

当竞争对手增多时,大家为了抢占更多的流量势必会提升广告出价。

另外一个因素为CTR,这时需要提到的CPM(千次展现成本)了,系统会根据CPM来综合评判一条信息流广告的竞争力,用以和其他广告主竞争展现机会。

所以当CTR低,为了保证展现,相应的CPC就会上涨,同理一样。

综上所述,在点击量中信息流广告物料是一个非常重要的因素,好的物料可很大程度提升一个信息流广告的CTR,从而有效降低CPC。

线索量

线索量指网民进入落地页后在线咨询和留下联系方式总和的用户数量。

说起线索量,有一项数据我们就必须了解下,线索成本。线索成本=(消费/线索量)它可以说是大家比较关心的核心因素,90%的广告主做信息流都会考核,线索成本必然是越低越好。

那线索成本怎么分析才是最明了的呢?

我们给出一个新的思路。线索成本=消费/线索数=消费/(点击量*留线索量),算到这步这个数据才是最透彻的,当CPC(点击价格)越低激活率(线索)越高时,激活成本才会越低。

通过上图我们不难发现,影响线索量的因素主要和创意与承接内容一致性、落地页的设计、选择流量类型、推广时段、定性设置5个因有关。

1. 信息流创意与承接内容一致性

承接内容分为点击信息流广告后直接下载和进入落地页两种,但逻辑是一样的。

当用户点击信息流广告后发现呈现给他的东西和创意中的不一致,用户就很大概率会流失.

比如我们的信息流创意标题为“小白免费领取木板行业数据分析报告”,但落地页没有任何体现,首屏为产品介绍,和用户希望看到的不是一个内容,那用户就很容易流失。

2. 落地页设计

随着移动互联网的成熟,现在广告主的落地页已经基本没有首屏找不到提交按钮的情况了,不过对于按钮配色、位置设计以及文案体现还需要仔细思索,好的落地页能非常有效的提升整体留线索率。

3. 选择流量类型

什么行业适合贴吧,什么业务适合手百需要仔细的考量一下

4. 推广时段

百度信息流主要是手百,一般流量的高峰期为0-2,6-9 11-13,19-23.可根据大数据慢慢摸索找到属于自家转化好的时间段。

5. 定向设置

这个很好理解拿APP下载类的客户说。

如果产品主要面向群里为安卓,但计划中的平台设置选择了不限,也就是安卓和IOS都能看到广告,这样也会很大程度上影响最终的数据。

清楚了线索量的数据变化逻辑,线索成本的分析逻辑也就非常清晰明了。

不同于大搜,信息流广告更需要精细化管理,清晰的思维逻辑及正确的优化思路是保证广告精准高效的充要条件。

一般情况下,当信息流账户出现异常后,我们可以:

第一步:先跟之前的广告投放数据对比分析,了解是哪部分数据出了问题;
第二步:找出影响这部分数据的影响因素;
第三步:根据因素制定相应的优化策略并执行。

作者:厚昌学院

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