广告流量提升解析

广告系统搭出来是为了挣钱的,怎么才能挣更多的钱呢?
这里,成都网站设计科技为大家解析广告流量提升的问题。
1、广告指标拆解(暂不讨论成本)
下面来看几个简单的公式:
收入=广告流量*转化率
广告流量=产品用户数*广告展示率*广告点击率
那么最终得到:
收入=产品用户数*广告展示率*广告点击率*转化率
产品用户数:每天启动/打开产品的用户数
广告展示率:广告展示用户数/产品用户数
广告点击率:广告点击用户数/广告展示用户数
转化率:这个是最不好理解的地方,其实不同广告业务的定义是不一样的。如果只是单一的流量变现广告,且考核指标为CPC的话,那么转化率≈1;如果是增值、会员业务的话,那么转化率=付费用户数/广告点击用户数
到这里就完了吗?NONONO,对于互联网产品来说,挣钱的广告可不止一个哟!所以公式还可以拆解为:
收入=产品用户数*(A广告展示率*A广告点击率*A转化率+B广告展示率*B广告点击率*B转化率+……)
对了,额外说一下,相信大家都知道常规广告的投放形式(CPC、CPT、CPM、CPA等等),不同的投放形式对收入的考核也是不一样的。
CPC:按点击考核,故收入=产品用户数*广告展示率*广告点击率
CPT/CPM:按展示天数/次数考核,故收入=产品用户数*广告展示率
CPA:按行为(可以是注册、评论、付费等等)考核,故收入=产品用户数*广告展示率*广告点击率*行为转化率
以上是整体广告指标的拆分说明,其中转化率与广告业务密切相关,一般也由专门的业务部门负责,故本次不详述,重点来说说——广告流量。
2、广告流量提升
从上面可以知道,广告流量=产品用户数*广告展示率*广告点击率
那么要提升流量,只要提升这三个变量就好啦。
2.1、产品用户数(一般称为日活)
日活往往是一个产品的核心指标,对于日活的提升方法可能比流量的提升方法还要多,这里不详述,简单拆解指标如下:
产品用户数=新增用户+留存用户+回流用户=新增用户+之前的新增用户*留存率+流失用户*召回率
2.1.1、增加新增用户
2.1.2、提升留存率
2.1.3、提升流失召回率
2.2、广告展示率(展示/日活)
广告展示率主要反映的是广告的前端设计逻辑。按照经验来看,这个是提升流量最快捷的方式,但也是最容易引起用户反馈的方式,主要手段如下:
2.2.1、增加广告位:1个广告位变成2个广告位……
2.2.2、提升广告的页面层级:从3级页面变成2级页面,从底部变成顶部,从详情页变成默认页等
2.2.3、提升展示频次:比如之前启动时展示的插屏,从前后台切换时再展示一次;之前的静态广告变成轮播广告等
2.3、广告点击率(点击/展示)
广告点击率主要反映的是用户对广告的喜好程度,不过也有一定程度的误点击(骗点击)。优化点击率是一门细活,能做的方面非常多。
2.3.1、素材优化:说白了就是利用人性的弱点(主要是贪婪、色欲、猎奇)去制作一些具有诱惑力的素材,从经验上来讲,折扣、红包、美女、反常理的素材点击率普遍较高
2.3.2、增加效果:增加红点、动态效果等,这种提升效果很明显,但是要克制,频繁使用会导致用户免疫2.
2.3.3、提升关联:提升和用户的关联度,比如“同城”,或者有用户认知的元素比如“认识的人”,“买过的东西”等
2.3.4、迎合喜好:主要是个性化推荐方面的工作,通过分析用户历史数据,建立用户画像(标签),通过协同过滤等方式对不同的用户推荐不同的广告(关于协同过滤、用户画像也是一门大学问,有时间详细讲述)
2.3.5、结合场景:在合适的时间或合适的地点展示合适的广告,比如冬天来临之际羽绒服一定比短袖更好,比如晚上推直播比中午推更好(因为很多用户中午都在公司或外出)
2.3.6、结合行为:在用户某个前置行为后展示广告,比如在用户使用某个功能时,提示会员付费即可使用,结合用户的需求来展示解决需求的广告,点击率一定高于纯展示类
2.3.7、提升误点:比如弹窗广告从点击按钮变成全弹窗可点,插屏广告跳过按钮点击区域比实际要小(该类策略不推荐)
3、用户体验的平衡
有广告就有反馈,哪里有压迫就有战争,这是难以避免的,所以和用户体验的平衡也是流量提升的必经之路。商业产品和用户产品相爱相杀也不是一两天的事情了,那么怎么才能解决这个矛盾呢?
其实广告和内容一样,当需要的用户看见需要的东西时,用户不会感到反感甚至是愉悦的。这也反映出广告投放变化趋势:考核展示量——考核流量——考核有效流量。其中与有效流量对立的无效流量,就是平衡用户体验的核心。
无效流量特征:
重复展示:对单一用户频繁,甚至用户已经产生了有效行为(点击、转化等)
无价值:对单一用户无需求
3.1、重复展示问题
3.1.1、对于长时间展示无操作,考虑更换广告内容、减少展示频次或不展示
3.1.2、对于已经产生有效行为,考虑更换广告内容或不展示
3.2、无价值问题
解决这个问题的核心在于如何判断广告对用户无价值
3.2.1、增加关闭按钮:若用户主动关闭X次,考虑减少展示频次或不展示
3.2.2、直接用户反馈:考虑减少展示频次或不展示
3.2.3、分析用户需求:通过机器学习方法建立用户模型,分析判断用户喜好,考虑针对性投放/更换广告
以上是根据实际工作经验整理,当然二哈也没有很好的处理商业化和用户体验之间的关系,写出来也是和大家分享经验,共同讨论。
额外说一下,其实在大多数情况下均是明知到会伤害用户,但为了公司运转商业化是不可避免的,而这个时候又没有精力来做以上问题的分析,怎么办呢?
这个时候可以粗暴的引入用户价值来思考,比如单个用户原ARPU是X元,原日活是M,增加广告之后贡献的ARPU是Y元,但是日活降低到N,总价值P=Y*N-X*M,若P为正,那么增加该广告是值得的。(但实际上这个公式并没有这么简单,比如若M-N,主要影响的是核心用户就得不偿失了,所以需要不断的测算,形成合理评估模型)
本文题目:广告流量提升解析
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