付費推廣ROI，是每個運營與銷售都在追求的目標，學會系統化的廣告投放與優化方法論，猶如神兵利器，行走江湖，業務技能憑空增長數倍。從此升職加薪，迎娶白富美，出任CEO不在話下。今天特弄來一份內部乾貨資料，送給西東圈的粉絲們。
程序化購買便捷了網絡廣告投放流程，方便了媒體、廣告主、代理商同時，也對廣告投放、優化提出了新的要求。十家同類型產品，在同一個媒體投放，效果會有「千江水印月，千江月不同」的景象，這種差異化結果主要是各自廣告投放優化方法不同所導致。廣告優化成了程序化廣告點石成金的魔法棒，無論廣告公司還是媒體以及客戶，對廣告優化的重視程度都空前絕後！
以下這篇優化方法論來自某行業領頭媒體平臺優化主管的總結，希望對大家日常工作有益！（有些專業術語，不太好懂，歡迎加微信探討、交流）
廣告優化思路確定
1
確定客戶信息（銷售配合ae溝通確認）
- 確認目標客戶信息（行業信息、利益點、行業平均數據）
- 確認轉化流程（確定關鍵節點的轉化流程，與關鍵節點的行業平均轉化率）
- 考核節點與考核點（確定客戶考核節點，當前行業平均值等）
- 客戶數據反饋內容/反饋週期
- 客戶預算與客戶市場策略（需要銷售配合支持）
2
具體擬定投放策略
- 素材方向
- 定向維度，包括：投放時間、媒體、設備價值等
- 投放節奏把控，根據考核點、預算、數據反饋週期、預期成本（落地頁轉化），把握投放節奏
3
廣告優化
- 數據分析，關鍵節點數據分析
- 定位關鍵節點，關鍵節點優化
- 關鍵節點：CTR/CVR/後端轉化率；對應問題如：素材、落地頁、產品銜接、流量來源、投放時間等
4
關於定向維度與廣告素材（素材優化的重要性）
- 定向維度：流量池子
- 廣告素材：用戶篩選
- 定向維度決定有多大的流量池子，廣告素材決定篩選出什麼類型的用戶。素材尺度越大，篩出的用戶基數越多，越不能保證用戶質量；素材尺度越緊，曬出的用戶更精準，用戶質量好，但是用戶基數少。
- 備註：素材尺度與用戶權益的問題；部分廣告的用戶權益足夠好，即不存在素材尺度大的問題
5
關於廣告優化師的要求
- 第一步：懂優化，掌握各種優化技巧（廣告優化）
- 第二步：懂行業，瞭解行業運作，得出普適性的行業投放經驗（廣告運營）
- 第三步：懂客戶，瞭解具體客戶訴求，能根據具體客戶情況，擬定不同的溝通技巧和投放策略（廣告運營專家）
6
關於廣告優化的終極目標（理想情況）
- 終極目標：平衡廣告效果的前提下，實現廣告消耗的最大化；即【質】與【量】的平衡
- 核心要點：
- 平臺收益與廣告主，雙方效果平衡，即ARPU值與ROK的平衡
- 廣告主訴求，【質】與【量】的平衡，【有質無量】與【有量無質】對於廣告主/平臺都非最理想狀態，很難做成頭部KA客戶
- 客情關係與日常工作溝通，避免廣告主提出更高的要求
關於數據分析
【關於數據分析難點】行業認知度與行業轉化節點數據不清；核心目標、關鍵節點確認、如何達成目標優化方案，認知不清晰
1
關鍵數據節點分析與優化方向
- 關鍵數據節點分析的核心：讓數據分析的更有層次感，能多維度分解目標環節數據
- 分析/分解思路：確認行業特徵——確認行業轉化流程與節點數據——確認具體客戶轉化流程——確認客戶關鍵考核節點——確認關鍵節點轉化率與轉化目標——具體分析關鍵節點數據——確定關鍵節點的優化方向
- 具體優化方向確定（明確問題與目標）
【具體異常情況及相關建議如下】
2
CTR數據異常
- 本廣告CTR
- 行業平均CTR確認
- 部分媒體CTR，主要：CTR高是否因為個別媒體導致
- CTR異常問題具體分析：
- 對比本行業CTR與廣告CTR，過、過低；
- 過高或過低，因為個別媒體OR整體情況；
- 素材本身問題：利益點是否突出OR過分突出、放大
- 解決方案：
- 定向維度的優化；
- 素材利益點的優化，與落地頁的匹配程度；
- 如果整個行業CTR偏低，則需要設法得出行業的CTR解決方案（行業解決方案）
2
媒體數據的異常
- 消耗集中在部分媒體
- 部分媒體CTR異常，過高OR過低
- 解決方案：部分媒體數據的波動，對於成本影響程度分析、確認和調整
3
客戶數據的異常
- CVR數據的異常
- 客戶前端轉化率的異常
- 客戶後端轉化率的異常
- 解決邏輯：
- 結合客戶數據反饋及廣告投放數據，進行實際問題的拆解、客戶溝通；
- 溝通邏輯：現在預估問題在哪裡？雙方一起來配合排查，客戶產品是否有調整、流量端是否有異常
- 注意問題：配合排查，不是單方面；針對KA客戶，最好優先客戶發現問題；溝通困難時，需要銷售來配合溝通解決
【客戶異常數據定位】（媒體維度）
【客戶端調整，對數據的影響】（客戶維度）
注：此處問題較為複雜，通過從客戶端反推，通過客戶端的調整反推對各環節數據的影響
- 客戶落地頁調整，影響頁面到達率/CVR/轉化率等相關數據
- 客戶站內活動調整，影響後端新增轉化；活動門檻與活動力度，對應會影響到付費率與付費ARPU
- 客戶支付接口調整，影響後端新增付費/付費率等數據
- 客戶數據接口調整，影響整體有效轉化率（如：保險從註冊—贈險的有效轉化）
- 其他綜合問題，結合具體客戶關鍵節點流程來定位，如：貸款行業的徵信條件、收集list類客戶（如：保險的年齡限制、呼叫；接通/客戶意向等）對於有效數據結算定義的變化等
4
投放時間段數據差異與分析
- 差異問題：主要針對數據存在明顯投放時間差異的廣告計劃
- 當前具體時間段的轉化率數據，CVR數據是否與具體轉化率成正相關。
- 如果一致，即可根據時間段CVR來判斷時間段轉化率數據；
- 如果不一致，則需要客戶配合每小時轉化數據，分析具體影響原因：如，投放媒體等
5
CVR數據參考性與OCPC投放
- 真實轉化率檢驗公式：成功率=客戶數據/效果UV（成功率穩定，即適合OCPC投放，說明投放穩定；如果成功率不穩定、波動，說明流量質量在波動）
- 注意：CVR數據的真實性問題&CVR數據的參考性問題。可通過上述公式及邏輯排查判斷
6
廣告投放覆盤與總結
- 廣告/行業投放總結，客戶/行業特徵分析，主要是客戶/行業轉化流程、行業玩法等
- 素材包裝方案總結
- 優化技巧總結，如：媒體篩選、定向維度等技巧
- 投放思路總結
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