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TikTok小店广告算法(百万消耗优化总结第二篇)

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2024-04-24 08:45
2024-04-24 08:45
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皮皮深度研究和探索了Tik Tok的算法机制,并和多位投放大佬和算法大佬共同分析后,给大家同步一篇Tik Tok Shop广告算法的干货文档。上个月我分享了视频维度的算法文章,详情可以去pipiads公众号翻看历史文章进行学习和了解。


下来,我们就一起揭露和分析Tik Tokshop的广告算法。

品好素材好,通投拉满,到底什么是品好,什么是素材好呢?

接下来我会告诉你答案
首先据分析观察,Tik Tok 闭环电商投放模型主要以商品维度为主

(1)TikTok Shop的算法并不是简单通过视频内容理解商品,而是基于视频上的商品标签(锚点)进行推荐。也就是说Tiktok shop算法是通过识别商品属性,然后推对应人群。

怎么理解呢,就是说,实际上大家都说品很重要。品它从算法实际生效的逻辑,并不是说发布一条视频,或者素材,机器可以知道你这个视频在拍什么,而是基于你视频上挂的这个锚点。通过挂车商品来进行人群推荐

(2)视频本身并不直接决定内容推荐,而是标签上的商品信息起主要作用
算法初始依赖于商品的基本属性推送给相关人群,但对视频内容的解析能力有限。

主要的原因还是目前TT的模型,对于视频标签不精准。机器对于视频拍什么内容的理解,还没有那么强大的能力。



商品的后验特征=广告数据反馈


第一,商品标题、特性和属性用于定位投放的目标群体。

随后,根据用户对视频的实际反应(如观看时间,完播率,互动,转化)算法进行调整推荐, 如完播率和其他用户反应指标就是后验特征。

这些后验指标对广告的最终表现至关重要,决定广告是否成功和与其他广告的竞争力。(这个后验的指标就会决定你这一条广告最后能不能投起来,以及说你是否能竞争过别人,因为本质广告还是是通过ECPM去计算

同样的,这里有两个关键点
首先我们清楚了投放模型以商品为主 然后模型的第二批特征就开始发挥作用,就是素材的后验特征, 以这款杯子举例

再以我和看文章的你举例

首先商品属性上,是杯子+定制礼品

算法会基于这个属性(杯子+定制礼品)推给我们俩。然后呢,广告主测素材 我们俩分别看到两条不同的视频:你看到这一条35.1K的广告素材

我看这一条8.3M广告展现的素材


可能我看了五秒,你就看了一秒就划走了,这么循环往复,可能前1000次,或者说过了前1000次展现之后。这个模型就可以算出来,就是说这个后验的这个完播率,包括这些各种的这种后验的指标。

这就验证了,为什么我们要通过大量复制组去撞人群的核心投法。

也可以这样简单理解 这个机器预估的CTR和预估的CPA啊,一部分是通过预测你商品和这个用户的购买, 商品可能的购买。另外一个很大的一个部分就是看你这条视频过去的转化比例, 所以说你会看到很经典的一个现象,就可能这同一个素材你再重新用一遍,重新复制下去,可能你再投下一次的时候就效果就不一样了。也就是模型跑稳定了

商品的类别和其他填写的属性(如邮费信息和折扣)对算法有显著影响

同一素材在不同时间的效果可能不同,因用户对素材的兴趣程度和反应不同。
折扣和邮费信息是影响商品吸引力的关键属性,尤其是在电商平台上,这些因素可以大幅影响用户的购买决策。
所以闭环小店包邮和不包邮,包邮顺利跑出的广告概率可能三倍左右
第二个是折扣,平台算法层面很难判断这个品到底是贵的还是便宜的 所以设置折扣胜利跑出的广告概率也是要高于不设置折扣的概率  
也就是说,再以这个产品举例

这个商品的平台算法视角,可能主要就是到一个品类汽车&摩托车类目-汽车香薰 这个品类,多少钱的香薰算贵,多少钱香薰算便宜,算法是不知道的

但折扣就不一样,因为折扣是个单独的信息,
所以说折扣会变成一个单独的特征加到模型里面。这也是供应链有优势,上去就上折扣,同样的产品,差不多竞争的素材,它会更快拿到投放结果,跑出去的原因之一。

但有意思的点是,卖的最好的,未必是最便宜的
首先你作为商家端,这个品的市场定价自己能明确知道就其他人卖多少钱,你卖多少钱。但是对于相对早期的这种平台来说,对于这种价格信息的把握是是比较缺失的, 所以说在这个时候,并不是定一个比较便宜的价格,平台一定能够捕捉到这个信息, 你去pipiads看广告数据,或者去tikstar分析小店数据,会发现很多品,它其实反而那个卖的比较好的链接,不一定是最便宜的那个。


同样的产品-不同的素材平台会进行pk
素材层面上,为什么说要去持续迭代素材测试 平台推荐的人群,同样的产品,不同的商家 推给同样的人群,购买人群始终就这么多
再以我和看文章的你举例子。继续以pipiads上观察到的这个品来分析

pipiads有个其他同产品素材(竞品分析)非常好用 找到一款产品,产品下方会有不同广告主的投放素材。

这些素材,我和你的兴趣,搜索等行为被平台记录,又或者我对类似的礼品和定制类的产品感兴趣(详情看第一篇算法文章) 算法会把做这个品的素材,反反复复的推送给我, 可能是相同商家的不同素材 也可能是不同商家的相同产品及相同素材 素材最好的商家,就会把你跟我洗掉

这里还有一个有意思的事情。去pipiads查看广告数据,这里以独立站玩家作为主要案例,观察到优秀品,但投放消耗不出去,是可以直接尝试抢量的

也就是说,市场的鱼池就这么大,你拉爆后,后续进场的人大概率尝试喝汤 但是也不要灰心 例如,一款清洁剂可以清洗车身,家里的玻璃,地板 市面上打爆汽车的内容,洗的是汽车人群你打室内玻璃,打的又是另外一个人群,去迭代素材,同样有机会

以这款产品举例 tikstar上看到的杯子

最早这款保温杯爆的是户外品牌Stanley 16年推出,早期以工人、露营及徒步旅行等户外人群为主要受众人群。一直不温不火,今年转型女性市场,一下拉爆整个北美市场后续超多店铺跟品拿到结果

这个就是很典型的人群新定向的经典爆款案例,目前tikstar数据显示,依旧热卖。

附带一个简单的算法流程图

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