SEM廣告投放OCPC,不會操作設置這裡有教程

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OCPC以轉化為目標的的智能出價模式為廣告主帶來的優質的流量,同時提高了轉化率,收到很多廣告主的喜愛。於是乎,很多沒有用OCPC投放的也在躍躍欲試。
那問題來了,沒操作過,不太會啊!怎麼設置呢!這是對很多新手來說頭痛的問題。那菜鳥學堂濤哥今天就來分享下操作OCPC的關鍵要點。
OCPC投放包初建主要分兩大塊:
一、新建OCPC投放包
新建OCPC投放包分為以下7個板塊內容
1、投放包名稱(10個字符)
量級小的賬戶,投放時間+業務類型基本就可以了;量級大的賬戶,投放時間+優化模式+業務類型等。
2、流量範圍
a) 支持一個計劃分別設置PC和移動
b) 當某個計劃層級的投放包和賬戶層級投放包流量範圍有重合時,以計劃的設置優先。
c) 如給計劃A分別設置移動和PC兩個流量範圍的投放包,則分別優化對應流量,兩個投放包互不影響。


d) 只投pc的計劃放在pc投放包中,不放移動投放包。只投移動的計劃同理。
3、數據來源
數據對接形式:

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4、轉化類型
不同接入方式支持的轉化類型不同。11個淺層轉化,5個深層轉化,值得一提的是,表單按鈕點擊教育和金融行業肯定適合,諮詢按鈕點擊以醫療行業為代表了。

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5、 優化模式(OCPC和ECPC
1)OCPC(目標轉化成本)
適用對象:轉化充分,業務點和優化目標簡單,成本明確(這點最重要),賬戶操作需求少。
目標:控制轉化成本(CPA)
二階標準:分為基礎門檻和低門檻,基礎門檻是連續3天,每天轉化量不低於10個。低門檻呢,是7天累積轉化不低於30個。
年後百度還開放了零門檻的小流量測試,如果一直達不到門檻,相關行業可以申請。

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轉化出價
自定義的話,不能過低,不然將無法進入第二階段,應高於推薦的80%。直接使用一階轉化出價也可以,即一階消費/轉化數
使用低門檻投放
低門檻意味著樣本數據不足,數據模型不完善,cpa波動會更大,需要謹慎使用。
• 低門檻周累積轉化量≥30


• 天級別效果波動可能較大
• 至少以周為單位核算效果
• OCPC賠付規則,首次進入二階,三個自然日或一週內將獲得超成本賠付保障
實際應用:
a) 低門檻是在OCPC多次測試一直無法進二階的情況下
b) 假設一個投放包用低門檻,一個投放包用常規,理論上講流量更分散,進二階也會更有難度。要實現ab測試,流量生效範圍需要設置成一個是計劃,一個是賬戶。
2)eCPC(目標人群出價係數)
適用對象:轉化稀疏、業務點和優化目標複雜和眾多、對賬戶優化有較高的控制需求、轉化成本和轉化量波動大、對ACP、CTR等指標有較高的控制需求、頻繁操作。
目標:優化轉化率(CVR)
二階標準:7天累積轉化量不低於30個
通用溢價係數
• 關鍵詞最終出價=關鍵詞出價*通用溢價係數

• 最高溢價係數應大於等於2
• 最低溢價係數建議小於1,大於等於0.1
實際應用:cvr不穩定、對acp需要一定控制需求,且賬戶的投放時段、投放業務類型經常調整時,可以嘗試用eCPC。
6、自動定向
分為三塊兒,保守擴量、均衡擴量、積極擴量,詳情可以看圖解

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實際應用
• 在流量實在不夠的情況下,可以做嘗試,流量有一定回升。
• 一旦投放,需要做數據跟蹤,投放過程中不做其他大量操作,以準確評估其效果。
• 在實際投放中,也不排除流量市場的自然影響,左右實際效果。
• 覆盤還是很重要,知其然還要知其所以然。


7、智能加詞
OCPC二階後,每隔三天添加一批新詞(新詞處於暫停狀態)
實際應用
目前嘗試和多方交流以後,建議棄用。如果有小夥伴對智能加詞使用有心得,歡迎反饋。
8、溢價人群(針對eCPC
實際應用
• 【搜索歷史】能帶來有效流量,並能形成表單,其他人群效果不明顯,成本可控。
• 【瀏覽歷史】和【app偏好】流量非常大,效果較差。
• 【搜索歷史】內主要使用賬戶搜索詞和效果詞。
• 通過後臺搜索詞報告的觸發模式觀察,並不完全是精確匹配觸發,存在短語同義形式的觸發。
二、設置生效範圍
實際應用

1、 一般不建議賬戶層級。小量級賬戶除外,預算嚴格控制,OCPC只作為輔助帶量的渠道,可以通投賬戶層級。
2、 中大量級客戶建議計劃層級。在同一流量範圍內,一個計劃僅允許被一個投放包綁定。若計劃已經被其他投放包綁定將置灰展示,不允許重複選擇。

3、 投放包分組建議:
• 量級大的賬戶:按業務類型分別打包,適用業務分類明顯和各類業務量級大的賬戶。
• 按cpa分投放包:適用詞性明顯及業務相關度獨立的賬戶。
• 量級小的賬戶:全計劃投放,新增計劃及時添加,cpa由低到高逐步探索。
最後,總結下操作OCPC的幾個重點:首先是oCPC和eCPC的選擇,OCPC適合操作少,有充分轉化的賬戶;eCPC適合操作頻繁,對關鍵詞出價和轉化量有很高要求的賬戶
其次是自動定向,需要大家在拓量的測試過程有充分的數據記錄,找到合適的拓量模式。
再就是溢價人群的選擇,搜索歷史能圈到比較精準的流量,像app偏好、瀏覽歷史、人口信息這類,消費比較多,流量比較雜,性價比不高。這三個地方都是需要注意的。


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