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中小卖家直通车人群优化思路
2017-03-14 06:00:50
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正常来说,要全面的对属性人群进行分类,我们需要从性别、年龄、月均消费额度三个维度进行划分,最多有98个人群标签。我之前在操作自己的爆款时,虽然没有设置98个人群标签,但合并一些标签之后最终也设置了73个人群标签。

正常来说,要全面的对属性人群进行分类,我们需要从性别、年龄、月均消费额度三个维度进行划分,最多有98个人群标签。我之前在操作自己的爆款时,虽然没有设置98个人群标签,但合并一些标签之后最终也设置了73个人群标签。在溢价相同时,展现基本集中在不到20个人群标签,而其他标签则展现过少,人群总点击一万左右时,还有一半左右的人群点击量不够,有的人群标签甚至只有几个点击,达不到测试人群的目的。

其次,人群过多的时候,在进行人群溢价操作的时候就会变得非常困难,调一次人群溢价得进行数十次操作,过多的人群数据也让人眼花缭乱,无从下手。再次,一开始将人群划分太细,也会导致因为点击量不够误删一些优质人群。

在对推广宝贝的73个人群标签一个月的直通车数据对比分析发现,性别与年龄相同的人群标签,点击率也会接近,因此,如果从性别、年龄两个维度组合的人群标签与从性别、年龄、月均消费额度三个维度组合的人群标签进行比较,两者测试出来的点击率不会有太大的差别。

因此,我们可以先从性别与年龄两个维度对人群进行测试。这样理论上就只有2x7=14个人群标签,先从这14个人群标签测试就会简单很多。当然,实际可以把最多的一两个人群进行3个维度细分,下图是我最近帮朋友开车时的设置,把最多的两个人群进行了3个维度细分。

中小卖家直通车人群优化思路

一开始大多数标签只考虑两个维度,是基于三个维度很多标签数据量太少以及标签太多导致的操作与分析困难,但是两个维度的人群标签中人数最多的人群标签(实际大多数类目都是包含18~24岁与25~29岁的年龄维度的标签人数最多,这两个年龄段是主流网购消费人群)即使细分到三个维度人数依然会很多,而人群标签总数也仅从14个增加到18个,不会增加操作难度。上图操作的款式是女包,因为只是开车增加权重,数据量会比较少,但是从上面数据也可以看得出来,这样结合来划分人群,每个人群的展现量不会相差太大,基本一周左右就可以测试完这18个人群标签。

之后再选取其中5~8个表现最好的人群进行三个维度细分,对于之前测试时展现量大的人群,可以根据月均消费额度低、中、高将人群由1个分成3个,对于展现量小的人群,可以选择不再细分或者细分成2个人群,这样细分后的人群标签总数可以控制在15个左右,尽量不要超过20个。

初步人群标签测试出来后,直接对细分的15个左右人群标签进行高溢价,至少100%以上,然后可以通过降低分时折扣来控制ppc。

这里其实有两种选择:如果宝贝初始点击率还可以,这个时候计划权重会比较好,可以在原计划修改人群标签;如果宝贝初始点击率不高,计划权重会比较低,关键词质量得分会比刚加入时更低,这种情况就可以重新建一个新计划了,把老计划里点击率比较好的关键词加入新计划,关键词出价取老计划的30%左右,对筛选出来的细分人群进行300%高溢价,这个时候地域也可以进行一下简单优化,把点击率很低的省份去掉。个人更建议新建计划进行操作,新计划初始点击率至少会是老计划的1.5倍以上,转化率也会在1.5倍以上,关键词上分会更容易。

筛选出来的细分人群都是高溢价,这个时候就不在考核点击率了,而是考核转化率和收藏加购率,对表现差的人群降低溢价,在降低溢价的同时注意观察人群的展现量,如果到达临界点时,该人群的投产比还不理想的话可以选择删除该人群。

如果不是打爆款,要大展现的话,最终留10个左右最优质的细分人群就可以了。到这一步的时候,转化率至少会有2倍的提升(我自己操作的那款优化完地域后转化率是1.7%不到,进行细分人群优化后现在转化率已经接近4%了)。

最后总结一下,以上思路仅针对开小车的中小卖家,以ROI为导向,第一步主要二个维度优化点击率,第二步通过三个维度细分人群优化转化率,第三步通过控制优质人群溢价和分时折扣降低ppc,提高ROI。这个思路仅针对初次开车的产品,实际如果店铺有一定的定位,产品适用人群相对固定的话,测出一款产品的优质人群后,后面的产品开车时完全可以跳过前两步,直接添加优质人群进行高溢价。

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