作者:zhoujie | 分类:竞价推广 | 浏览:673
ABtest，是从FB和谷歌开始流传的一种测试方式，特点就是尽量排除少数人的主观判断，通过对比得到的数据反馈来做决策。此次案例是笔者去年帮助广告主优化投放的案例，优化原则只有一个：不做自己认为对的事，只做机器算法能做对的事。
优化背景
位置：今日头条信息流
系统：安卓
游戏名称：魔域口袋版
游戏包大小：250M
A：原始计划
B：基于A优化的计划
投放执行：笔者本人
A计划缺陷
A计划创意缺陷：创意素材只有一套
A计划投放缺陷：一开始投放就进行精准选择
由于系统标签和人主观判断是有区别的，而且竞价有不确定性，因此不宜在开始时设定的过于精确，不然会导致几个问题：后续没有好的优化空间，受众过小导致投放缓慢，数据反馈不够准确有偏差
A计划预算缺陷：
设置广点通和百度竞价式的预算，如几百或几K。在百度和广点通，不论设置多少预算，理论覆盖的都是全平台用户，但对今日头条的广告系统而言，新账户和新计划投放时，如预算过少，会无法迅速提高账户权重，导致的最大的问题即预分配的流量少（理论覆盖的流量只是全盘流量的一小部分），出现消耗很缓慢的情况，当一个计划每天只消耗几十或几百时，不论效果好坏，其实都是不准确的，因为流量过于分散，用于分析的数据模型也不够统一。
B计划优化
B计划创意优化
增加创意，如素材缺乏，则增加文案，最大效果在于提高广告计划的CTR，进而提升eCPM=竞争力，在APP客户端获得更好的展示排名和流量分配。笔者个人观点，只要产品不是垃圾，抢量比一味降成本重要的多。
B计划投放优化
不做限制，当计划的展示量达到一定量级后，可根据受众分析中的数据反馈获得准确的用户兴趣图谱，其中，受众分析的生成需要展示量达到万级才会有受众分析，另外，进行优化调整的拐点建议在广告计划起码达到1000000次展示后，毕竟只有量够大，投放效果才会趋向于真实值。而现在今日头条的新分析工具——兴趣关键词，可以做到比兴趣标签更细的粒度，其效果也比兴趣标签的选择更为显著。
B计划抢量优化
为了便于做对比，出价与A计划相同，预算提升到100000（如IOS则提升到200000），由于今日头条对每条计划是分段式分配流量，且频控较多，因此实际效果不可能有这么高，顶多到1万，高预算的目的在于快速提升权重，快速获得流量（也是快速得到靠谱的数据反馈），让广告计划拥有稳定和优质的eCPM，为继续投放打基础。
ABTest 投放效果对比
其中，由于A计划展示量很少，因此15.84的下载成本是不准确的，对250M的游戏包而言，B计划的成本接近真实情况，下一步的优化即以获得低于8.16的下载成本为目标，但尴尬的是，广告主当时没预算了。
B计划进一步优化
B计划进一步优化策略——进行APP行为定向
B计划进一步优化策略——细化投放地域等
B计划进一步优化策略——细化兴趣标签（当然现在更简约细化兴趣关键词）
B计划进一步优化策略——创意调整，删除CTR低，下载率低的素材
B计划进一步优化策略——成本和预算
如对每天的量需求不大，或整体推广预算有限，可以将广告计划预算降低至5万或以下，出价由于每天消耗和展示较为理想因此可以不做调整，暂时保持在1.2
