百度信息流投放,从0到1(含个人投放技巧)

撇开投放行业和消耗量及谈投放的,都是耍流氓。

投放行业:交友类

消耗量级:100w左右/月


百度信息流在百度搜索之后才发展起来,因此基于百度的大搜,百度信息流的投放与大部分信息流有一些比较明显的不同。

一、投放后台

百度信息流区别于其他广告投放后台的是,有一个【推广客户端】,主要的作用是可批量修改广告(如时间段、地域、出价、定向、某广告文案;广告的开启与暂停;修改投放链接等),此外,还可以批量复制广告创意,因此使用百度客户端可以很好的提高广告投放的效率。但目前客户端仅支持普通cpc模式的广告,暂不支持ocpc广告。

推广客户端可免费下载。


百度推广客户端下载

接下来进入第一部分——百度信息流的广告后台结构

百度推广后台

百度信息流投放后台的结构层级与其他信息流广告后台相似,分为:广告计划--广告单元--创意。各个层级可设置的内容如下:

广告后台层级

有个需要注意的地方是,cpc计费模式中,URL跟着创意走,因此我个人习惯是,一个单元下往往会放多个创意,每个创意1条URL;而ocpc计费模式中,URL跟着单元走,因此一个单元下仅放一个创意。这样有利于广告创意效果的跟踪

二、账户结构搭建

账户的搭建需要基于投放后台的结构,与后续广告数据分析息息相关。从所需的数据分析入手,我们可能需要考虑的数据有:不同版位的效果、不同广告位的效果、不同定向的效果、不同创意的效果。

(1)cpc模式

由于URL跟着创意走,因此我的个人习惯是1个广告计划,1-2个单元,每个单元下2-5个创意,每条创意设置不同的URL,便于后续追踪各自的广告效果。

前期ios与an分开投放,便于控制出价和成本,也有利于后续分设备分析数据。

结构如下:以计划区分广告位;单元区分定向;单元内创意留下效果好的,关闭效果差的。


cpc计费方式的账户结构

在这种结构下,即可分析同一定向下不同类型素材的CTR和CVR;也可分析同一广告位和设备下不同定向人群质量的匹配度,以及该人群对创意的偏好;

在广告计划层面,则可分析不同广告位之间的数据。

(2)ocpc模式

由于URL跟着单元走,因此1个单元内仅设1条创意。1个广告计划,2-3个单元,每个单元下1条创意。ios与an分开投放。

结构如下:以计划区分广告位、定向;单元区分创意优劣。


ocpc模式下的账户结构

在这种结构下,即可分析同一定向下不同类型素材的CTR和CVR;也可分析同一广告位和设备下不同定向人群质量的匹配度,以及该人群对创意的偏好;

在广告计划层面,则可分析不同广告位、不同设备之间的数据。

需要注意:同一个计划下避免同一时间上过多单元,单元之间互相抢量。同一单元下的创意也是如此。百度信息流一个账户最多只能建99个计划,因此需要及时总结投放情况,删除无用计划。

三、广告定向

定向(非常重要)

百度信息流最好玩的就是定向,可尝试的有很多。

1、意图此定向:由于百度做搜索起家,因此关键词定向是百度信息流最重要的定向,精准且成本低,相比起关键词定向,设备包倒显得没有优势了。

在账户投放初期,选择跑关键词定向,建立的模型准确,进入第二阶段后几乎不会跑偏,且量不小。等发现素材量级减小,可逐渐增加兴趣/兴趣拓展定向。切记得缓慢增加,不能一次性全选兴趣。


账户后台-意图词定向

词包来源:代理拉取、媒体拉取。

词包选取:尽量选择pv高的,因关键词定向的量级没有兴趣大,若词包的覆盖面过小,会导致很难曝光出去。在投放时,先选择投放业务的核心词进行投放,再逐步覆盖其他类型的词包。不同词包的出价不同,与业务关联度越高,出价越高。

2、兴趣定向:百度兴趣定向有个区别于其他平台的内容:兴趣拓展。单个兴趣拓展的量是比较大的,因此在兴趣方面,可尝试的有:兴趣组合、单个兴趣拓展、兴趣拓展组合。不同兴趣组合、兴趣拓展的对比,可根据第二部分账户结构来进行对比分析。


账户后台-兴趣定向

3、LBS:LBS适用于有线下门店的行业,如餐饮等。自行输入商圈名称,限定投放范围即可。操作比较麻烦,流量较小,但成本客观。LBS与地域定向是重合的,两者只能选一。

LBS定向可让代理开放,若没开放,是没有这个选项的。


账户后台-LBS定向

四、投放及优化

以下优化针对的是ocpc广告

ocpc广告部分优化流程

1、观察CTR:一般曝光5000-10000时,CTR就具有参考价值了。若CTR过低,则可设置时间段 / 次日投放,看是否有变化。若还低,则关。

2、观察前端转化:一般一个广告会观察3-5天,若3-5天还未进入第二阶段,说明定向过窄 / 转化成本过高 / 落地页有问题等,需关。进入了第二阶段,但转化成本较高,则继续观察,再做判断。

3、观察后端转化:若前端转化可以,则观察后端转化。若后端转化成本高,可能是转化路径上的ocpc代码埋点有问题,找开发重新对接到更合理的位置,前端和后端的转化约靠近误差越小。

五、个人投放技巧

1、在百度信息流中,关键词定向和兴趣定向理论上来说是交集,但在实际投放中,选了关键词定向后再选择兴趣,量级也会有增加的情况,因此在跑量素材没量时,可尝试增加兴趣;有存在一些纯兴趣不跑量,但兴趣+词包跑量的情况。

2、兴趣不限vs兴趣全选:这两者能拿到的量是不同的,对于通投的计划,可多尝试全选/不限,可能最终的投放效果会不同;

3、对于起量的ocpc计划,到了素材周期,慢慢没量了,可尝试直接在原计划更换图片素材,会发现又能起量跑了;

4、贴吧的量对于部分行业来说是不错的,但量级很小,可尝试投放,不能忽略此广告版位;

5、百度系广告,不能频繁修改预算,特别某条跑量计划限预算时,预算的修改幅度不能过大,尽量不超过20%。对于ocpc计划,出价也不能频繁调整,且当天调整的出价,个人感觉会在次日才生效;

6、很多人说百度信息流波动很大,今天好的计划明天就不行了。除去时间段等影响,可能的原因是系统会在0点重新评估此条计划,给的流量不同了。因此可在0点附近调整计划预算,避免在凌晨时消耗过大,次日一上班就完全没预算且成本高,那这一天都会很痛苦。

7、百度信息流算法(个人猜测):百度根据搜索关键词+新闻关键词给人打上标签,这些标签属于中短期曝光,即一个人在短周期内的行为,且标签的底层数据更新频率很高(如按天、按周、按月)。根据标签划分流量池。在广告定向后,符合定向标签的,即被展示广告。

这可能是投放很不稳定的原因之一。身边很多朋友也都确实说起过百度信息流波动很大。百度feeds新闻的属性,使得百度信息流无法精准的定位性别/年龄,投放所能做的就是尽可能的获取到所需的人群,即不断尝试定向。

8、日常学习网站:百度营销中心http://yingxiao.baidu.com/


有不足之处欢迎交流指正呀!(ง •_•)ง

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 203,324评论 5 476
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,303评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,192评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,555评论 1 273
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,569评论 5 365
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,566评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,927评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,583评论 0 257
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,827评论 1 297
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,590评论 2 320
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,669评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,365评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,941评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,928评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,159评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,880评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,399评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容