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    信息流 | 一文读懂腾讯广告人群包玩法

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    • 今天带大家来理一理人群包的玩法以及我的踩坑分享

      目前人群包玩得比较6的行业主要:游戏/金融/教育考核比较严格的广告主,大家可以多找这几个行业的大佬交交心

      信息流 | 一文读懂腾讯广告人群包玩法

      今天的文章主要围绕常用的一方/二方数据来展开,三方数据日常使用的频率不是特别多,所以搁置,那先来看看这些概念解释

      第一方数据

      广告主自有的数据,比如:投APP广告主(激活/注册/在线时长/付费金额等等)

      第二方数据

      媒体平台数据/垂直平台数据,比如:腾讯广告平台,可以根据需要提取:广告互动行为(转化用户,不感兴趣用户等等)

      看完上面的解释后,大家应该对数据资产分类有所了解了,直接进入正题,那使用它们的方法有哪些?

      定向玩法一:拓展人群

      例如:广告主考核的目标为:表单/次留/付费/等行为,找到广告主索要对应目标人群数据,进打包上传至媒体后台拓展

      数据类型主要包括:QQ号/手机号/IMEI/IDFA

      信息流 | 一文读懂腾讯广告人群包玩法

      注意别踩坑

      1、最少拓展人群基数为:50W,一般需要百万级别才比较容易曝光(指的投放全国预计曝光)

      信息流 | 一文读懂腾讯广告人群包玩法

      2、推荐种子人群基数应该在要拓展量级的20-50倍的区间,太大的拓展量级容易导致拓展包人群不精准,太少又容易曝光不出去

      下面这2个玩法对中小型广告主数据资产管理能力比较友好

      定向玩法二:扩量种子人群

      逻辑:通过一方数据的人群帮助机器进行建模

      信息流 | 一文读懂腾讯广告人群包玩法

      这个功能对人群基数要求没那么大,数量在100-10w之间即可

      媒体推荐基数在2K-1W个数据会比较好,一般我也放到10W+,因为我始终相信数据量越大误差越小的概念~

      定向玩法三:标签广场

      这个功能根据腾讯对各个用户进行:用户行为(行为/兴趣)、人群属性(消费能力/工作状态等等)、行业标签(游戏/金融/教育等)进行标签细分化

      信息流 | 一文读懂腾讯广告人群包玩法

      你可以根据已知的人群画像,进行筛选,进行精准人群投放

      定向玩法四:拉新/拉活/提高预估点击率/转化率

      拉新:排除已经转化的受众

      拉活:排除已经转化但不活跃的用户

      提高预估点击率/转化率

      排除曝光/点击/转化过的受众

      排除不感兴趣受众等功能

      这个定向适合于前三个定向搭配使用,效果更香哦

      避坑汇总指南

      1)绑包投放每个计划可以绑几个包?

      方式一:没有特别准确的说法,可以通过预估曝光是否达到千万的量级来判断,前期先用跟考核标准越接近的包去度过冷启动,有几十个转化后(我是50个起),在逐渐增加绑包的数量

      方式二:计划搭建的时候,通过绑定多个精准分层的包进行投放

      2)投着投着忽然跑不动了怎么办

      先给自己把把脉,找媒体确认下今天是否有品牌买量,观察一上午再说

      排除上面的可能性后,可以确认包的人群给你洗了一遍,曝光出现衰退了(看我放大招)

      可以加亿点点的出价(就0点几)给到机器一个正向的反馈刺激,可以同时增加一些新的包或者开启自动拓量

      3)我都不知道我家的人群画像咋办

      可以通过打包以前的转化数据或者找到去提取自有转化人群,

      然后在DMP数据管理平台通过人群洞察找出你们的受众画像,

      (小声BB:我经常上传后分析的人群跟真实的人群画像有亿点点差异,但还是按照媒体的来吧)

      -END-

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