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为什么会感觉A+AC很难投?

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2024-01-03 18:03
2024-01-03 18:03
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想系统掌握亚马逊广告的投放逻辑与底层闭环?点击免费学习《亚马逊广告基础逻辑》

不知道大家有没有发现,在Facebook广告投放这块,越是需要精准定位人群的A+AC就越难投?广告很难跑出效果来?今天想就这个问题跟大家聊聊,遇到这种情况,可以怎么做?

相比过去的3A广告,A+AC在功能性上确实有了很大的提升,有人说更像是加强版的3A。与之前在一个广告中塞满50个素材再搭配文案的方式不同,现在可以在一个广告组中塞入50个广告,广告创意的组合更加灵活。

从理论上讲,Facebook推出A+AC的初衷是为了让广告投放更为简便,我们不必过于纠结于受众、人群、兴趣、年龄和性别等参数。实际上A+AC确实具备一定的傻瓜化投放潜力。通过将不同的广告放入广告组,系统可以在广告组层级进行学习,然后搭配整个预算进行分配,我们无需过多关心整个预算分配的细节,系统可以更稳定地学习并在预算内产生最多的转化。

然而,我们在实际操作中会发现,有些转化较低的产品经过几轮迭代之后还是很难拿到曝光,除非自动出价给的很高,但这样的话成本就太高了,很少有广告主这么干。所以整体来看一定是存在某些问题导致广告投放效果不佳,而且越是需要精准定位的人群,广告投放效果就越不尽如人意。我们几个投手一起复盘了下各自手里的项目,分析出可能是由于这些原因导致的:

首先很容易想到的一个原因是转化归因窗口的设置差异例如,我们在跑AEO(App Event Optimization)时可以设置成7天点击归因,而A+AC实际只能设置1天点击归因。如果是回传event相对较晚的产品,由于回传转化较少,导致后台成本显得较高,系统收到的转化信号也相对较少,使得系统学习更为困难,所以就不好帮我们投出理想的效果。

其次就是投放覆盖人群的限制。在跑A+AC时,我们是无法设置人群的,没有兴趣受众、没有相似受众,也没有年龄性别限制。相比之下,我们在跑普通广告时,如果转化较差,大多数投手的操作是缩小人群,使用相似受众投放,从而降低初期的学习难度。

另外就是在素材数量上。一般而言,A+AC的广告组通常包含更多的广告,而在普通广告中,广告组中放置3-4条广告就已经是极限。这导致在A+AC中素材数量较多,学习上的难度也随之增加。相对而言,普通广告由于素材数量相对较少,测试素材的成本更低,更容易找到确切的曝光人群方向。

最后就是广告得不到曝光的问题。我们认为A+AC或许是采用了不同的曝光算法,通过使用不同的广告去重复覆盖系统认定的高价值人群。相较之下,普通广告在曝光逻辑上,如果一个用户看了广告没有转化,系统认为是负向的反馈,短期内可能不会再次曝光。而在A+AC中,单个广告组内广告数量较多,算法可能更倾向于让系统认定最可能转化的人获得更多的曝光机会。但这只是我们的猜测而已,并没有官方的说法。

但不管怎么样,导致部分产品的A+AC在相对难跑且表现较差的原因,应该就是以上这些因素的组合,那我们有没有必要继续坚持使用A+AC投广告呢?

首先,我们选择跑A+AC的初衷是为了提高投放效率。尽管A+AC在前期可能成本较高,学习曲线较为陡峭,但如果能够在后期养成一个A+AC稳定的模型,让其拓展学习并积攒更多的转化,就有望逐步走向良性循环,带来更多的量。在我们的老产品中,已经有一些A+AC在后期保持较好表现的案例,只是对于新产品而言,养起来的难度较大。

因此,我们要允许A+AC的前期成本更高一些。由于A+AC的学习难度相对较大,前期成本可能会相对较高,我们得有一定的耐心:

首先,可以适当减少广告数量。比如在投放初期,不宜过多投放素材,5-6条素材的起步更容易一些。另外可以选择在其他广告中表现较好的素材加入A+AC中,以提高成功的可能性。

其次,找到一个更合适的点位也是关键。如果选择的点位在24小时内转化较少,可能会使得A+AC更难跑起来。因此,在选择点位时需谨慎考虑产品的转化窗口。

还是要保持定期迭代。没有曝光、长期没有转化的广告需要被及时剔除,并在追加素材时,可以选择保持在接近的素材方向和文案方向,以便更容易学习。

试试同时跑普通广告和A+AC。定期将普通广告中表现较好的广告追加到A+AC中,以加速A+AC的学习过程。追加时不宜一口气加入太多,小幅度的增加更为合适。

最后,要有耐心!在A+AC投放初期,可能会遇到一些困难,但要坚持1周左右,若情况依然不理想,可以考虑进行重建等操作。

总的来说,A+AC在难跑的产品上确实存在一些挑战,但通过合理的策略和耐心的坚持,依然有望取得良好的投放效果!

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为什么会感觉A+AC很难投?
出海营销传达室
2024-01-03 18:03
1624
不知道大家有没有发现,在Facebook广告投放这块,越是需要精准定位人群的A+AC就越难投?广告很难跑出效果来?今天想就这个问题跟大家聊聊,遇到这种情况,可以怎么做?

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从理论上讲,Facebook推出A+AC的初衷是为了让广告投放更为简便,我们不必过于纠结于受众、人群、兴趣、年龄和性别等参数。实际上A+AC确实具备一定的傻瓜化投放潜力。通过将不同的广告放入广告组,系统可以在广告组层级进行学习,然后搭配整个预算进行分配,我们无需过多关心整个预算分配的细节,系统可以更稳定地学习并在预算内产生最多的转化。

然而,我们在实际操作中会发现,有些转化较低的产品经过几轮迭代之后还是很难拿到曝光,除非自动出价给的很高,但这样的话成本就太高了,很少有广告主这么干。所以整体来看一定是存在某些问题导致广告投放效果不佳,而且越是需要精准定位的人群,广告投放效果就越不尽如人意。我们几个投手一起复盘了下各自手里的项目,分析出可能是由于这些原因导致的:

首先很容易想到的一个原因是转化归因窗口的设置差异例如,我们在跑AEO(App Event Optimization)时可以设置成7天点击归因,而A+AC实际只能设置1天点击归因。如果是回传event相对较晚的产品,由于回传转化较少,导致后台成本显得较高,系统收到的转化信号也相对较少,使得系统学习更为困难,所以就不好帮我们投出理想的效果。

其次就是投放覆盖人群的限制。在跑A+AC时,我们是无法设置人群的,没有兴趣受众、没有相似受众,也没有年龄性别限制。相比之下,我们在跑普通广告时,如果转化较差,大多数投手的操作是缩小人群,使用相似受众投放,从而降低初期的学习难度。

另外就是在素材数量上。一般而言,A+AC的广告组通常包含更多的广告,而在普通广告中,广告组中放置3-4条广告就已经是极限。这导致在A+AC中素材数量较多,学习上的难度也随之增加。相对而言,普通广告由于素材数量相对较少,测试素材的成本更低,更容易找到确切的曝光人群方向。

最后就是广告得不到曝光的问题。我们认为A+AC或许是采用了不同的曝光算法,通过使用不同的广告去重复覆盖系统认定的高价值人群。相较之下,普通广告在曝光逻辑上,如果一个用户看了广告没有转化,系统认为是负向的反馈,短期内可能不会再次曝光。而在A+AC中,单个广告组内广告数量较多,算法可能更倾向于让系统认定最可能转化的人获得更多的曝光机会。但这只是我们的猜测而已,并没有官方的说法。

但不管怎么样,导致部分产品的A+AC在相对难跑且表现较差的原因,应该就是以上这些因素的组合,那我们有没有必要继续坚持使用A+AC投广告呢?

首先,我们选择跑A+AC的初衷是为了提高投放效率。尽管A+AC在前期可能成本较高,学习曲线较为陡峭,但如果能够在后期养成一个A+AC稳定的模型,让其拓展学习并积攒更多的转化,就有望逐步走向良性循环,带来更多的量。在我们的老产品中,已经有一些A+AC在后期保持较好表现的案例,只是对于新产品而言,养起来的难度较大。

因此,我们要允许A+AC的前期成本更高一些。由于A+AC的学习难度相对较大,前期成本可能会相对较高,我们得有一定的耐心:

首先,可以适当减少广告数量。比如在投放初期,不宜过多投放素材,5-6条素材的起步更容易一些。另外可以选择在其他广告中表现较好的素材加入A+AC中,以提高成功的可能性。

其次,找到一个更合适的点位也是关键。如果选择的点位在24小时内转化较少,可能会使得A+AC更难跑起来。因此,在选择点位时需谨慎考虑产品的转化窗口。

还是要保持定期迭代。没有曝光、长期没有转化的广告需要被及时剔除,并在追加素材时,可以选择保持在接近的素材方向和文案方向,以便更容易学习。

试试同时跑普通广告和A+AC。定期将普通广告中表现较好的广告追加到A+AC中,以加速A+AC的学习过程。追加时不宜一口气加入太多,小幅度的增加更为合适。

最后,要有耐心!在A+AC投放初期,可能会遇到一些困难,但要坚持1周左右,若情况依然不理想,可以考虑进行重建等操作。

总的来说,A+AC在难跑的产品上确实存在一些挑战,但通过合理的策略和耐心的坚持,依然有望取得良好的投放效果!

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