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转化目标以后的数据好像也有规律
2020-04-09 08:30:00


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作者 | 宁阿姨

责编 | 一点也点


做优化的朋友,可能都有这样的疑问:为什么我跟媒体对接到激活,但有的计划付费好,有的计划付费不好?

你要说有什么理由吧,也能说出来两个——比如素材好啦,创意吸引用户;用了后台哪个功能啦,这个功能好用。

但心里总会有一点不确定:真的是这个原因吗?别的计划也用这个了,咋没投起来呢?

今天咱们来掰扯一下转化目标以后的数据规律。


定义:在使用转化出价的时候,会有一个转化目标。但常有上面这种“转化目标是激活、但实际考核到付费”的情况,为了方便理解,我们把转化目标之后的各项行为统一叫做“转化目标以后的数据”(例如上面的例子中的“付费”,就被称为“转化目标以后的数据”),转化目标以后的转化率统一叫做“后端转化率”。
在这篇文章里,我们还会用到两个“用CPC出价、但考核激活或注册”的例子。它们没有应用到转化目标,但为了统一说明媒体投放目标以后的数据的规律,我们把“点击”视为“转化目标”,把点击以后的“激活或注册”视为“转化目标以后的数据”。不严谨,大家看的时候不蒙就行。
账户层级按照头条“账户-组-计划-创意”的名称来叫。





01

转化目标力所不能及的
先聊聊转化目标。

因为种种的原因,在广告投放的时候,总会出现“转化目标”和“考核目标”不一致的情况。比如考核ROI,但媒体没有ROI出价;比如广告主不愿意把后端数据传给媒体……

我们先不说这种不一致的情况怎么办,咱们先要知道:转化目标是哪一步,媒体就会负责到哪一步;后面的步骤媒体是不管的

就好像说你的转化目标是“买鸡蛋”,但其实你心里还有一个更深的目标是“鸡蛋要能孵出小鸡”。朋友,有的鸡蛋能孵出小鸡,有的不能,媒体只负责“按你要求的价格把鸡蛋卖给你”,后面能不能孵出小鸡,他可就不管了。孵出来了算你捡着,孵不出来你也不能投诉他。

转化目标以后的数据,是转化目标力所不能及的。

例如转化目标是“激活且付费”,那么媒体帮你优化的就是付费成本,激活成本和付费金额媒体都是不管的。

来源:巨量引擎媒体资料


02

转化目标以后的数据好像也有规律

是啊但是,如果我就是卖小鸡的,买来的鸡蛋孵不出小鸡,对我就一点用没有,那我还买它干嘛?

广告投放总要为最终的目标服务,所以,即使“转化目标以后的数据,是转化目标力所不能及的”,但优化人员和媒体也都在想办法满足“转化目标是买鸡蛋、实际却想要孵小鸡”的投放目标。

其实已经实现了。

我们长期观察下来发现:转化目标以后的数据好坏,也有“扎堆”的现象。比如转化目标是激活,有的计划付费成本低,有的计划付费成本高。而且可能低的一直低,高的一直高……当然,有更多计划今天低、明天高不稳定。

并且,这个现象不拘于是哪个媒体,甚至不受出价方式的限制,即使是点击出价,后端效果好不好也有扎堆的现象——付费好的计划,付费一直好;付费不好的计划,付费一直不好……当然,也有很多今天好、明天不好的。

来看两个“扎堆的好”的案例。这是两组早期的、用CPC出价的计划的数据。

案例1:投放UC媒体

一个单元连续几天的数据,注册率、注册成本相对都比较稳定(UC的“单元”相当于头条的“计划”层级)


案例2:投放媒体-头条

个计划连续几天的数据,注册率、注册成本相对都比较稳定

神奇吧,居然用CPC出价,一条计划成本也能稳定。考核目标比转化目标更深,像“转化目标是激活、考核付费”的情况,也有很多这样后端成本稳定的案例。所以,“转化目标以后的数据也能保持稳定”可以看作一个部分情况下会存在的规律

为了避免误解,还是要强调一下:这种稳定和用转化出价的转化成本稳定是两回事,一个是“可能”,一个是“保证

——转化目标以后的数据,是可能稳定,我们从一大堆不稳定的计划里找到稳定的计划;

——转化出价对应的转化成本,是保证稳定,不稳定还有赔付。

所以,能分清了吧。

那这种“转化目标以后的数据也能保持稳定”是什么原因呢?

只能从模型学习的角度来理解。以“转化目标是激活、考核付费”的情况举例。模型的任务就是帮你找到激活成本OK的人,但这些人总会有付费或者不付费的行为,如果模型最开始学习的种子用户就是付费好的,那么这条计划付费就一直很好;如果最开始学习的用户付费不好,那么这条计划付费就一直不好;如果种子用户付费有好的、也有不好的,那么付费就不稳定。

虽然广告主没有把后端数据回传给媒体,媒体也不知道这条计划后端成本是否满足要求,但媒体能看到“这条计划一直在投”,那么就说明这条计划的人群广告主是满意的,那么模型就猜:照着现有的人群“照葫芦画瓢”去找,广告主就会一直满意吧!所以就出现了“虽然媒体不知道你后端考核什么,但是居然后端成本好的计划会一直好”的现象。

03

假设一条计划转化目标以后的数据也是稳定的
什么时候会用到这个规律呢?

在广告投放的过程中,总有一些情况导致考核的数据不能实时看到。比如最终成本可能要隔日才能看到,或者即使不隔日、也需要过一段时间用户才能转化(例如用户从使用产品到转化的时间差),这就会造成看到最终成本是有延迟的。但我们又希望抓住放量的时机、尽快放量,怎么办呢?这时候就可以利用“假设一条计划转化目标以后的数据也是稳定的”这个规律来推算出考核的数据,来决定怎么调整计划。

那这个规律我们怎么用呢?

其实这就是优化师们赖以生存的规律:假设“一条计划转化目标以后的数据也是稳定的”。用大浪淘沙的方式,从许多计划里找出当天后端成本OK的计划,然后假设它以后成本也会是OK的,给它放量。不然怎么投呢?我总得找着计划给它放量吧?我总不能把当天后端成本不好的计划放量吧?

但这毕竟是个假设,它肯定不能像直接用转化出价来控制转化成本那么稳定。有的时候当天后端数据挺好的,第二天就忽然不好了。这里总结出两个判断的条件,满足这两个条件的情况下,后端转化率稳定的概率会更大:

转化数超过一定量。粗略地看,一条计划转化数超过100个,可以认为后端转化率能大概保持稳定;

观察连续2~3天的数据。如果连续2~3天后端转化率一直相差不大,可以认为这个转化率能稳定在这个数值。

也就是说“转化数越多、时间越久,后端转化率稳定的概率越大”。

例如这个UC媒体上投放的案例。投放的前两天积累了400个注册,成本都满足要求,那么就可以认为这条计划成本能保持稳定了,可以放量了。

再举个实际应用的例子:

比如说考核次留(“次日留存”的简称,指当天新增的用户中,第二天二日登录App的用户数)的情况。一条计划当天看不到次留数据,可以先花2000块钱看看。第三天看到次留数据,发现还不错,有30%,那就可以认假设这条计划带来的量、以后的次留率也都在30%左右,可以先放一波量看看,比如放到1~2万。

当然,这样调整的时候还得悠着点,因为这毕竟是假设,如果哪天后端转化率忽然跌了,媒体也是不负责的,不会赔钱给你。所以放预算的时候不要一下放太猛,还是要以看到的实际考核成本为准,实际考核成本好了,才能放心地放量。




今日优化经验


  • 转化目标是哪一步,媒体就会负责到哪一步;转化目标以后的数据,是转化目标力所不能及的

  • 但转化目标以后的数据好像也有规律,付费好的计划,付费一直好;付费不好的计划,付费一直不好……这是系统“照葫芦画瓢”的结果。虽然媒体不知道你后端考核什么,但是如果一条计划一直投放,那么系统可能会认为你对现有的人群是满意的,然后照着现有的人群给你找相似的,所以会出现付费好坏“扎堆”出现的现象;

    后端数据好坏“扎堆”是一个部分情况下会存在的规律,能“稳定的好”是一个少见的情况,更多情况转化目标以后的数据会有波动

  • 当客观条件限制、不能实时看到最终考核成本的时候,我们只能假设“转化目标以后的数据也是稳定的”,用来判断一条计划是否要放量投放。但它只是个假设,稳定的情况并不多,所以判断的时候要有一些存疑。可以加上两个条件,如果满足“转化数超过100个、并且连续2~3天都是稳定的”,那么稳定的概率会更大。





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转化目标以后的数据好像也有规律吗?
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