这个项目的广告投放案例略屌,拿去参考~~
作者:文力 (原创投稿) 投稿:tougao@27sem.com 商务合作:加微信 aiqijun07 今天这篇文章是个项广告由文力给大家分享的母婴类OTV/OTT程序化广告投放总结,分别从项目分析、投放执行层面、案例到最后项目投放的略屌思考总结等方面展开,对于优化师以及项目投放管理方面的拿去艾豆具有一定的参考价值,希望这篇文章对你有所启发。参考 1 项目分析 1、个项广告项目&KPI考核 客户:母婴类产品 代理公司名称:代理1/代理2 周期:1个月 地域:N个城市 投放TA:F25-35 投放终端:PC+Tablet+Mobile+OTT 广告投放形式:15s、投放30s OTV+OTT TA%:24% CTR:0.6% 2、案例项目解析 1)代理1和代理2两家代理同时投放,略屌使用多账户推广,拿去避免数据混乱,参考精细管理; 2)代理1投放量级较大: 第一阶段投放30s素材,个项广告总排期23700cpm。投放 第二阶段投放15s素材,案例总排期170550cpm。 3)此次客户KPI考核重点TA%为24%,CTR要求0.6%。 2 执行层面 1、推广执行: 1)两家代理同时下单,实行多账户投放:账户1(代理2-OTT)、账户2(代理1-OTV/OTT)。 2)账户搭建: 账户1(代理2-OTT) 代理2-OTT部分总共三条视频素材,分阶段投放,账户搭建思路如下: 账户2(代理1-OTV/OTT) 同时投放多个媒体,终端分PC、MO与OTT,地域多,且素材代码一致,采用最精简的方式搭建账户: 以腾讯OTV投放计划命名为例 2、数据分析 1)广覆盖-多端投放 此次投放涉及终端较广,覆盖PC/MO/OTT,多端联动,对于实现客户品牌渲染,强势曝光有积极作用。 a. 将媒体投放比例细分,预估大概投放占比,在广告组层级设置最大量级展现,做到控制媒体投放比例,节约成本且更直观的看到每日媒体投放情况。 为提高TA%,重点投放移动端; b.OTT端单独设置排期,同时OTT日报单独进行数据分析,做到OTT投放数据可见。 下为代理1数据情况: 总体数据 分媒体数据 为了精准管理,实现效果高效把控,对每日量级投放做了预估整理 媒体每日量级预估占比(OTT取走每日总量的100CPM,单独做排期) 实际执行: 数据波动情况下媒体占比 数据平稳状态时媒体占比情况: 2)精准达-CTR与TA%优化 CTR完成情况 客户预期CTR为0.6%,实际完成1%,超出预期目标的67%完成KPI。 TA%完成情况: TA%最终数据 客户最终TA%数据为28.92%,我们统计的TA%数据为24.08%,符合客户24%的KPI考核。 系统全国自然浓度(13.19%) 为完成客户KPI要求,我们做出以下优化调整: TA%整体优化趋势图: TA%整体趋势呈现是由前期的不稳定到后期的平稳过渡。 TA%每日优化趋势图: 优化过程: 第一阶段:优化前期,TA%持续升高。 以下为XX日秒针数据,由于XX日定向了腾讯的人群和秒针的数据源,当天浓度提升为20.94%。 调整媒体占比,加大优质媒体腾讯的投放,同时提升TA%,观察数据变化。 秒针数据显示随着腾讯量级占比上升且做了人群定向,TA%明显上升。 避免TA%过高,将定向取消。 第二阶段:因为没有数据积累,TA%下降明显,通过优化使其提高。 TA%当日上升幅度不明显、且总体浓度下降。优酷MO端进行人群定向优化,观察TA%变化。 优酷TA%上升,但腾讯不变,重新对腾讯媒体进行人群定向、加入秒针DMP数据源,观察变化。 腾讯TA%上升,整体TA%上升。 第三阶段:优化中期,客户反馈TA%过高,调整优化,使TA%下降。 客户反馈TA%过高,腾讯媒体进行优化调整。 腾讯TA%下降,但优酷较高,总体偏高,取消优酷和腾讯定向。 腾讯、优酷TA%下降,但整体偏高,继续观察浓度变化,后期数据显示TA%逐渐平稳。 3 思考总结 1、多账户推广 系统层:多账户推广中腾讯媒体出现的素材重复问题 报错原因>>分销模式,子客户重复;免审订单多曝光模式,素材重复。一个请求有多个曝光机会,使用相同客户的素材进行回复,导致客户重复,需要进行客户去重。此次投放素材重复比例较小,未影响正常投放。 2、报表制作 日常规范标准化的报表制作,对于观察数据,提高效率有着积极作用,也是运营基本功之一。 3、浓度计算方式 代理计算ta 是用 ta imp / total imp ,所以本次计算方式如上。 此次投放过程中,关于秒针OTT计算公式值得特别关注。OTT计算公式CO%(渗透率)=Impression/TAImpression 备注: 1、TA%:目标人群/稳定人群的比例,也即覆盖人群的比例跟浓度; 2、ta imp:目标人群展现 3、total imp:整体展现数 想掌握更多信息流技能,可点击“阅读原文”,免费学习课程:《信息流优化方法论及案例解析》
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