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oCPC的前世今生之信息流部分
2020-02-07 21:35:04

在我们《2019经济新常态下的效果推广渠道,如何把钱花在刀刃上》的访谈整理发出后,不少读者对其中oCPC的话题很感兴趣,想了解更多关于oCPC的信息,于是阿潘整理了《oCPC的前世今生》一文。文章分为两个部分,分别介绍信息流oCPC和SEM oCPC的发展态势,解读第三方视角下的oCPC。今天给大家推出的是信息流部分。


1
oCPC出现的市场背景


2016年被称为“信息流元年”,算起来信息流广告的国内发展史并不是很长,但哪怕是短短四年的时间,国内营销市场的创造力还是为信息流广告的发展史添加了很多独具中国特色的故事。


“中国速度”不止体现在基建上,还体现在投放市场里。每当出现一个得到市场认可的新事物时,新事物的市场总是会第一时间被大量涌入然后迅速达到饱和状态,信息流广告也是如此。


有消息称,2016年12月今日头条广告位的竞价水位是同年1月份的十倍以上,可见广告主们对于流量和增长的狂热。但即使是十倍,广告主们也乐于砸钱,因为ROI也高出天际。


但是到了今天,无论是广告主还是媒体,都到了一个投放ROI的转折点。


最近这两年很多行业发生了天翻地覆的变化,这个现象陆续体现在一系列原本被看好的行业上:

  • 2018年下半年,国内最大的营销领域行业--汽车行业,市场预算总盘砍掉了40%甚至更多;

  • 2019年上半年,P2P爆雷导致行业变革,金融企业的容量大大缩水;

  • 2019年上半年,由于国家政策改革,民营医疗行业的企业数量骤降。


还有很多类似房产家居的行业,由于头部企业率先从浮躁的竞价水位上下来,导致了整个行业市场预算下降一个量级。


这些现象,对于身处其中的广告主们来说,自然是几家欢喜几家愁。但对于媒体来说,投放市场已经到了一个紧迫的转折点——广告主们已经到极限了,如何把广告主们的预算留下、在有限的市场预算池里保持增长,是如今媒体面临的最重要的命题。


在此背景下,今日头条率先想出了办法媒体帮助广告主利用算法的理论挑流量--oCPC和oCPM,帮助广告主在成本可控的情况下获得更多优质流量。


2
CPC模式下如何“挑流量”


oCPC的本质还是提升已有流量的变现效益。介绍oCPC的计费原理之前,我们不妨回忆一下传统计费方式CPC模式下大家是如何挑流量的。


其实信息流挑流量和搜索引擎挑流量的本质是一样的——给用户人群打上标签。对于广告主们来说,标签自然是打得越细越好,然后广告主给出不同的创意去目标人群中做测试,表现好的创意再被广泛推广。


  • 如果广告主标签打得细,流量挑得准,优质流量被广告主一挑一个准,这时候广告主收益最大


  • 可是这样媒体的收益反而被动降低了。所以之前,媒体采用的方式是将标签打得粗略一点。这样就会有更多的广告主竞争同一个流量,竞价水位自然也就上升了。这时候媒体收益更大


可是慢慢地出现了另一个问题:有些广告主财大气粗,不在意人群标签细不细流量挑得准不准,而将效果广告当作品牌广告一样来投放


一个用户每天阅读的广告数是有限的,土豪广告主占走一部分,由于没有细分的过程,用户实际上对这些广告并不感兴趣,也就不会点击。按照CPC收费的媒体,自然也就蒙受损失了。


在出现上面情况的时候,媒体和本该有合理曝光和转化的广告主的收益就都受到了严重影响,可见“挑流量”的权限全部交给广告主,就会出现流量浪费。


3
oCPC带来的影响


出于上述现象的综合考虑,于是媒体推出了oCPC——广告主们将挑流量的过程交给媒体,媒体回馈更优质的流量给广告主。


媒体对于用户的阅读习惯、个性特征等是更加了解的,所以媒体能挑到更优质的流量是事实,但是与此同时,广告主也相当于将自己的经济命脉交到了媒体的手上。至于媒体是如何挑流量的、有无保留,这些问题统统都在黑盒里。


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思考一个简单的问题:如果一个用户对甲产品是非常感兴趣,而对乙产品是一般感兴趣,可是乙产品的出价更高,有限的广告位媒体是会给甲还是给乙呢?
"




现在信息流的主流已经是oCPC了,而且到目前来看,广告主和媒体双方确实是双赢的。但是也有一个明显的问题--媒体挑出来的流量非常不稳定。相对SEM,在信息流中表现尤甚


不稳定的原因主要是:在Sem中,用户主动发出搜索动作,能够判断出其点击/下载/购买意向的强弱,而在信息流中,这些指标则不是那么好判断的了。


而且,跨行竞争也是信息流目前并没有很好解决的一个问题,这个问题也同样导致了挑出的流量不稳定。



至于什么样的企业适合CPC,什么样的企业值得尝试oCPC,我们将在《oCPC的前世今生之SEM》中给出分析。一个事物发展的最终状态往往是可以由它产生的初衷推导出来的,了解了oCPC的发展逻辑,希望读者能从中得到自己的启发,也欢迎跟我们交流。




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九枝兰
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九枝兰
九枝兰
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