广告全生命周期的投放优化技巧

关于广告全生命周期的投放优化该怎么来做？今天小伙伴可要着重做好笔记了。针对广告投放全生命周期，在各个环节都有一些优化建议。今天从四个方向重点讲解。

之前有分享过广告的定向人群、出价、创意制作等内容，其实还有四个新的知识点没有讲到。在整体的投放过程中，广告全生命周期的设置是非常重要且有必要的，其中什么时候应该开通新的广告计划和如何设置账户限额？广告计划限额该怎么设置？广告在新建计划的时候选择的商品广告还是普通广告？广告归因究竟怎么来归因？

今天我们会围绕这4个问题来分享优化技巧，期待同学们能从中学到一些东西，在优化实战中可以使用这些技巧，具体的优化详情可以看下图展示：

01.新开账户的前置条件

什么时候可以开一个新账户？在以下情况，我们可以新开账户来跑量。当开户和优化的目标不一致的情况下或者广告主新增商品品类的时候可以新开一个账户，保证账户是独立的模型。   举个例子，客户当前的账户是汽车行业，广告主新建的广告内容跨界了，它不仅做汽车广告宣传且还想卖衣服，那这个时候如果用在线投放的汽车广告模型去推衣服这个商品，肯定是不正确的且广告会被驳回，广告模型找人也是不精准的，因为之前广告模型找人都是汽车相关模型的人群，如果用这种人群定向去投放服装客户，那数据是不匹配的，转化效果和成本就会很高。

其次就是我们在广告投放期间，要保证账户内的余额非常充足，避免广告系统判定账户余额不足给广告账户减少流量的分配。在这个过程中，要避免广告突然调量暂停或者因为预算不够导致一些各种各样的问题，尤其是最关注的超成本的问题。

02.账户限额和计划限额怎么来设置？

账户的预算怎么来设置？一般我们可以根据广告主需求进行设置，比如广告主账户预算是多少，如果广告主没特别要求的话，我们其实可以设置无限。那话又说回来，不限制广告会超成本跑出去么？答案肯定是不会的，账户预算不限，推广计划预算是限制的，层级关系就是账户—计划—广告，计划可以设置预算，根据客户需要进行分配，计划层级不建议设置过低，过低的话，系统没那么多量放给广告计划。

这个广告的预算怎么设置呢？举个例子，比如我们计划是1万块钱一天的广告费，我们就可以根据广告计划的预算来设置广告的条数，广告是可以设置多条的，不仅仅只是一条广告。如何设置呢？其原理就是根据计划预算来做广告数量的设置，这个我们可参考系统出价的建议。   广告一开始的时候可以设置最少满足十个转化，比如我们的账户预算是1万块钱，转化目标是客户留资填表，已知填表成本大盘大致是200，满足10个转化数量的情况下，最低也是2000的广告预算。在这个过程中，我们也没必要控制得太死，可以在其基础之上在加个500—1000左右，目的就是为了让广告更具有竞争力。

03.选择商品广告还是普通广告呢？

建议大家选择商品广告投放。原因很简单，商品广告是腾讯广告2019年开始就使用并且不断产品更新迭代的一个投放工具。选择商品广告的目的就是帮助广告主在实际投放过程中，使系统找意向客户能够更加精准。

其实商品广告不仅仅是我们传统理解的实物，它可能是一件货物，实打实能够被看得到的东西，但我们平时选择投放目标比如说app下载也是商品广告，例子还有很多比如卖小说的，卖课程的，其实任何的服务和知识付费等都是一个商品，哪怕你的广告是本小说，它也可以成为一个商品类的广告。   在后台建立广告的时候提示我们的小说是什么类型的，比如都市流派、无敌流派、爽文流派等都可以设置。包括平时我们所看到的课程，比如有数学、英语，然后这些课程是针对几年级的，这些我们都可以在后台设置。但是大家知道双减政策之下，比如k12教育行业是受到限制的，但是其他的一些教育行业，比如成人学历教育、消防员证件、学历提升等都是可以去做投放的。

04.广告归因究竟怎么来归因？

最后就是数据能力的效果归因。做好一个数据的效果归因是非常重要的，那为什么要做效果归因呢？效果归因说通俗点就是要及时回传一些数据，如果数据回传不及时的话，如果成本超出了我们原来的预估，但我们无法分析其原因。   这里给大家举个例子，客户是卖电脑的。当我们在投放广告的时候，客户要求使用自己的官方小程序商城，在投放一天之后，客户反馈广告投放的当天其商城就卖掉了好几台电脑。但是我们去看账户的时候发现在广告投放端的后台报表里面，它的转化数量和转化的成本都是零。其实原因很简单，当时在广告投放的时候没有去做一个效果归因的数据回传，从而使得我们没办法及时去做数据分析。

如果我们及时做一些数据回传，不仅仅能做一个数据分析，其核心是让系统账户模型去学习，目的就是为了让广告投放后期优化更加的精准、转化率更好，从而使广告达到很高的转化水准。   拿之前那个电脑客户来进行分析，虽然广告投放的第一天是有卖掉货，但是第二天、第三天、第四天直到一个星期之后都没有任何一个转化，广告初期虽然有下单转化但没有及时做一些数据回传，使得系统没有学习到广告转换人群的特征，导致后期广告转化比较差。假设广告投放初期，我们做了数据回传使系统按照那些转化人群特征，然后在大盘中去寻找类似的人群，那广告投放的效果转化肯定是比较好的。   在做数据回传的时候，我们要按照实际情况让系统去学习目标人群特征，而不是为了让系统去学习把报价抬得特别高或者报得特别低，这样一来会导致系统模型学习可能会出现偏差。总而言之，数据回传要及时有效且一定要真实，这样对广告建模学习起到至关重要的作用。   最后总结下今天分享的内容，广告在全生命周期投放中要借助于跑量，我们着重注意新开账户、限额设置、商品广告搭建、数据归因等4大点。