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搭建广告投放系统(一):要解决什么问题
2021-04-28 13:59:40

从这篇文章开始四勾会以产品的视角来写一套「广告投放系统」的完整解决方案,从痛点分析、产品整体架构、产品规划到每个模块的落地实现。两个出发点,其一是对自己经历的一个系统性的复盘;其二是希望能帮忙到将要做这件事情的产品经理。

这是本系列的第一篇,我们从「要解决什么问题」出发。首先,广告投放是一个非常垂直的领域,我之前也没接触过,是通过最近半年的恶补理论知识,最终才能对整个系统能全局 hold 住,而不是做「接需侠」。

所以如果你理论知识不足的话,建议先恶补再来看我的文章,知识的途径有几个,巨量大学、投放相关的知名公众号、书籍,这三个知识源足够。

温馨提示:这个系列文章只适合广告投放相关的人看,比如优化师、投放的产品经理,或想了解投放工作内容的人。因为广告投放是个非常垂直的领域,太多专业知识。

01 故事背景  

依旧,我们开始前虚构一个故事背景,方便场景的细化以及大家理解起来更具象、容易跟上节奏。因为不同行业不同角色对广告投放系统的需求是差异化非常大的。比如电商和 K12 在线教育不同行业,比如广告主和代理商不同角色。

电商是一次直接购买,K12 是先低价购买体验课再续报正价课。广告主看中的后端的实际转化成本 CAC,如何经济的买来有效 leads;代理商核心看的是 CVR,是如何快速把广告主的钱花出去。

好的,我们故事开始。

一家 K12 在线教育公司,主打产品是从小学、初中到高中的全学科,包括语文、数学、英语等。有一个 20-40 人的效果类投放组,常见的媒体腾讯(包括广点通和微信)、巨量、快手、百度全部覆盖,账户操作 80% 都是代理代运营,我们的优化师更多的是盯盘,然后指导代理怎么优化,包括视频素材的优化(素材是我们写脚本提纲,代理帮忙拍摄)。

业务层的服务模式是,9.9/19/49 购买先学体验课,3-5 节课,服务周期 2 周到 1 月,然后续报正价课。也就是说投放进来的人,2 周到 1 月周期后才能知晓正价课 CAC。

也就是,我们的角色是广告主甲方。

02 要解决什么问题  

1、后端转化数据的缺失

体验课的最终数据指标是「体验课 CAC」,切记它并不等于媒体后台的转化成本,主要两个原因;其一通过代理商充值是有返点的,且每个代理返点还不一样,其二回传数是可以优化的(这个是行业潜规则,不去展开)。

所以,如果没有后端 CAC 直接做指导,我们通过媒体后台的转化成本,只是一个大差不差的数据。体验课 CAC 差一点,再除以续报率进行放大,正价课的 CAC 就差那么老多了。广告投放是一个精确的数据营销途径,需要精确的数据作为支撑,容不得半点误差,因为一年下来投放花费的钱是一个震惊的数字。

再有,正价课的 CAC 媒体后台更加不可能有,其一这是在线教育行业特有的业务模式,其二这里面会收到很多服务过程指标的影响,媒体后台也不应该有。

体验课 CAC 低并不一定到最后正价课的 CAC 也低,因为还要除以一个「续报率」,来的人多不续报也是扯淡、无用功。

同时,并不是体验课 CAC 越低越好的,CAC 压的低,来不了量也是扯淡。

不同的机构还可以设置一些中间过程的指标,将 leads 的转化效果评估尽量前移,比如说体验课首课到课率或首课完课率。

2、跨媒体和跨账户数据无法拉通

先从优化师视角,我管理 10 个巨量的账号,我需要高频的盘点哪个账户来量好或成本低,那我如何办呢?有两种方法。

其一,凭记忆。10 个账户一个个看一遍,然后脑子里过一下,依稀记得哪些账户哪条投放的还不错。账户太多,想凭借脑子记忆得出正向或逆向的广告排名是不太现实的。

其二,excel 合并。10 个账户每个导出一个 excel,再本地将 10 合成 1,这种是非常精确的,问题是非常耗时。等你从导出到合并,一个小时过去,账户数据已经发生变化,数据已经后置。

所以说,这两种都不是精准数据,都是大差不差。

再从管理者的视角,我需要按照过去的效果数据,来定下一周期的指标和优化方向。那我需要全媒体的数据:

1)某日/某周公司一共花费多少钱,来了多少量,CAC 如何;这三个指标对比上一周期如何

2)某一周期内,几大媒体数据有何变化,媒体间对比,和上一周期环比;比如微信大盘都掉了很多,我们要完成指标,要加大在巨量的投放,将微信的空缺补回来

在没有系统时,就需要从下往后一层层数据汇总,先是优化师汇总自己渠道,再是小组长汇总所有优化师数据。这一轮下来导致的结果就是:

管理者只能一周看到一次数据,做决策的时间颗粒度太粗。

3、多维度归因时间成本高

一条广告的好坏核心取决于两点,素材和定向,其中定向是一个大的集合,又可以拆分成:

  • 城市

  • 人群包(包括定向包和排除包)

  • 手机价格

  • 性别

  • 网络

同一个素材、同一个定向会出现在多个优化师的多个账户里,哪我们如何归因呢?

那就只能以优化师为单位的账号进行汇总归因,最终得出的结论也是片面的,因为同一个素材可能在别的优化师数据就不错。

定向包含的维度实在是太多,优化师可操作的方式是,放小抓大,小的差异忽略。通过广告的「广告名称」来区分,比如命名成:排劣30城-男女-手机1.5k。

还有一个现状是,同一个素材在不同账户上传时是不同的「素材 ID」,这也加大人工统计的工作量。

所以系统要做的是什么呢?是自动和人工合并素材、定向(跨账户跨优化师汇总),然后自动化给出分析结果。优化师根据数据分析快速调整账户,时间就是金钱。

这个模块也是整个「广告投放系统」难度最高的部分,后面讲到实现时会详细讲。

4、无法快速 AB 测试

如何快速测试一波全新的素材和定向的组合搭配呢?比如 10 个素材、5 个定向,如何快速决定最终我们怎么投。10 * 5 = 50,然后以我们经验排除一部分组合,将剩下的组合用一对一的账号快速批量投放,最终通过体验课 CAC 直观得出结论。

当然,在实际操作中不太可能这么多组合,因为我们投一段时间后是有积累的,更多的是发现问题然后通过 2-4 个素材的不同改动去快速验证我们的推测。

这种大量的组合更多的是在刚开始投放时使用,或者是投一个全新的学科,过去没有数据积累,就需要本钱积累数据。

03 最后

上面几点都是核心痛点,当然广告投放的痛点远远不止这些,但这些是最痛最痛的那些。从最痛的点入手,找到主要矛盾,将它们一并解决。

下一篇我们会讲到:为什么不直接采购三方的系统呢?

-END-

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