Twitter 投放总结 - 2
2594虽然投Twitter的人很少，关注的也很少，能交流的也不多，好在投放消耗还算可以，积攒经验和数据都比较快。
上一篇的Twitter总结：Twitter App广告投放小结
顺着上一个文章说的 和系统对抗的方式或者顺着系统学习的方式投放：
1，按照Twitter系统学习逻辑，上传广告不要过于激进，定期更新，精挑细选，并且让系统足够多机会把跑的好的学习出来，逐步加预算。
2，无视系统的学习进度，每天固定上传一定数量的广告。允许账户内的竞争，不断淘汰竞争力差的素材，尤其是有时效性的素材，及时处理更有利于拿量。对老的转化率下降的素材进行一定的打压，减少曝光浪费。
这两种方式投放下来：
第一种相对比较轻松，数据也能比较稳定，但是量级会相对少一些。
第二种数据波动会大一些，而且价格大概率会比第一种要略贵，但是优先，严格控制好预算和价格，及时调整能做到单价稳定，量级上会更多。
同时这两种方式实际上可以分地区来决定，小盘子地区降低素材更新比例，大盘子地区更新频率快影响也不会太大。这里Twitter的大盘子地区并不多 比如美国，日本，剩下的地区 尤其是东南亚，非洲等地区都比较小，整体的量级都很有限，广告初级能到百万级别就不错了。
额外的一些经验：
1，续上一篇总结里面的发现，在素材上传的时候选在投放区域的后半夜上传，在新素材预算分配上会更合理，均匀一些，系统不会突击曝光。
2，出价，主要针对OAB，不一定要按照建议的目标2倍之类出价，目前其实发现是系统在每个地区根据竞争情况会有一个“保底价”，这个保底价可能需要大家各自去试探，再超过这个价格后可以开始拿到曝光，如果低于这个价格，曝光都极少，在不同竞争程度的地区差别会比较大。
在投放过程中，大家不一定能按照第二种方式严格执行，固定数量和时间去发布这个不现实，大家可以考虑2种结合的方式：争取养稳定一批长线的广告后，再考虑控制预算比例的方式不断更新素材，保证素材的更新频率，触及到更多用户，再把学出来的逐步提高预算，再养稳定。不一定需要去打压老的，但是保证新素材持续上传对拿量非常关键。
猜测：Twitter广告系统和Facebook系统的对比，在人群学习上应该是更偏向于内容的，Facebook更多基于历史数据以及人际关系，兴趣等更多内容的聚类之类。两个平台的初始精准度差别蛮大，Facebook一开始就是精准的人群，更多基于是用户历史安装过的同类产品之类，之后才会去根据用户的属性扩展更新相似人群。twitter缺少这样的数据，前期2天都比较坑，但是应该是根据已经产生转化的人群去寻找更多相似人群，这个过程中估计基于用户共同关注的内容会更多一些，不确定人际关系在他们扩展时候占比多大，可能同是某个大号的粉丝会占比比较大，共同推过某些内容更容易给用户打标签一些。总归，给2天以及学够20-30转化，之后单价基本还是可控的，学不够的似乎也不再有机会曝光。
确实好像也没什么特殊的，勤快点做素材，多给2天学习，及时给好的加预算不好的干掉，基本就稳了。
