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为何大家对vivo的分发计划又爱又恨?
2022-02-24 16:21:17

为何大家对vivo分发计划又爱又恨?


因为在vivo应用商店的投放获客,量级大多都是通过分发计划带来的。


即使放到四个主要的应用商店来进行对比,vivo分发计划在为广告主的获客方面的贡献依然是最大的。

一、三个主要应用商店的量级情况

2021年我们在内购类的产品推广占了大多数,四个主流应用商店都有进行深入的推广。

1、华为应用商店

因为大家众所周知的原因,用户量大幅度减少,华为内部基于该业务线的盈利和服务中少数客户的考虑,在去年的7月将cpd的底价从原来的1.2元直接提升到2元,提价比例高达67%,幅度很大!


在华为应用商店的投放上,很多新功能的设计方面都会在广告的消耗量级、成本上做了各方面技巧性的提升,这对大多数广告主的投放上带来了很大的难度。


因为用户量级少了,需要提价、放预算,但提价、放预算后的结果就是往往导致用户成本大幅度增加,产品难以盈利或盈利更多,广告主自然无法大规模投放(针对激活类的产品消耗量级会比内购类产品要好一些)。


不过话说回来,四个应用商店里面就华为应用商店的用户质量那却是最高的,基于一定可控的量级基础上,roi的盈利非常可观。


以社交产品为例,一天几千元的投放在积累一小段时间后,日roi达到1:5以上是比较普遍的情况。

2、oppo应用商店

oppo在一定出价基础上是可以放量的,无论是普通分发,还是ocpd的分发,抑或是ocpd的搜索。


但是要实现好的roi,在oppo的投放上需要用到商店的深度功能,包括人群包。


而一旦启用了人群包在投放消耗上实际是人群定向更加精准了,但消耗的量级、速度和出价有比较大的关系,以及投放时间上也能起到一定的影响。


这里还有一个很重要的区别就在于,人群包的定位打包上存在些微的定位差异,目标人群的数量就会存在很大的不同,这个因素同样比较大的影响消耗量级。


3、小米应用商店

这个商店之前我的文章也提到过,商店的算法设计上相对有利于媒体这端,对优化师来说优化难度不小。


对于激活类产品、广告变现类产品还好,对于内购类产品需要多类型的投放计划精细化组合才比较好达标。


比如cpd人群标签计划、ocpd合适时段的分发计划、普通搜索计划、搜索ocpd计划等等,以及这些计划的消耗速度、投放时间段、投放策略以及和预算的搭配、不同计划的消耗速度做到一个合适的组合,成本才能达到一个合适的区间。


通过不同计划的组合,以及不同计划开始出量后争抢账户预算、让预算在一定节点撞线后最后达到相对合适的用户成本。


但是根据今年投放起来的经验来看,过度强调用户成本后,用户付费的能力就会下降;

而适当提升用户成本,首日的roi情况明显好转,这里说明什么我们见仁见智。


另外,小米的双出价投放里面在今年的营销节日前后变化非常明显,属于超敏感,要根据商店的行业性流量分配情况下对出价进行“敏感”的调整,才能满足广告主或自身产品的诉求!


一旦不敏感,roi就达不到,要消耗起来就自然变得困难!

二、vivo应用商店的“爱”与“恨”

1、vivo应用商店优先分发投放为基础,量大而深爱;


因为vivo的投放是需要普通分发计划开启或动态智能出价的分发计划开启,才能启动其它类型的广告计划。


所以,有这类计划作为消耗铺垫,vivo的量级自然不会小,也正因为这样所以vivo一旦能起量就不会是小量。


加上上面分析的3个应用商店存在的各种情况,所以vivo应用商店的量级往往在四个商店内是占了大头。


这是大家深爱它的地方!

2、分发计划消耗速度过快,定向人群需要不断精细化运营,优化之难让人“恨”。

对vivo应用商店恨的地方在一旦只是让分发计划这样去放量,哪怕是做各种稍微细致的手段去控制它的消耗速度,它还是放量很快,一旦放量快就会影响最后的下载转化,从而影响到roi。


为何放量快会影响转化?这个和一般的投放原理包括信息流是类似的。


分发计划里面设置了预算、设置了最低价,媒体在进行预估cpm后提前快速消耗,然后媒体会在后面根据实际消耗情况进行结果数据的修正。


但这个数据的修正媒体是有一定逻辑或模型依据的,即使前面一两次不是很准,那么在后面的分发里面还是会回到那个预估的正常值,这个正常值如果当时下载率或cpm满足产品的roi的时候,那对我们来说就是合适的。


但是如果不满足roi呢?


那要分析还有什么因素影响了?


这个优化师可以通过单一变量的情况下进行投放,观察合适的ecpm价格多少来进行优化,并且挖掘出影响这个cpm价格的单一变量是哪个,是时间段、是计划类型,还是其它?


以及分发计划在这个放量的过程中怎样基于ecpm价格的变化能锁定到对应的用户人群?



潮州痞子蔡
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潮州痞子蔡
潮州痞子蔡
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为何大家对vivo的分发计划又爱又恨?吗?
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