阅读行业广告商品化投放攻略

腾讯广告阅读行业六月的优质书单盘点,古代言情已经名列第三。

相对于以往的热门书单主要集中在都市、现代言情两大类型,皇后、公主、神医、毒妃已悄然爬上热门创意榜,古代言情单品类新增用户量提升5倍,次留率提升20%,这是一次成功的破圈。而这次破圈的主力除了优化和编导外,居然是广告商品化!

阅读行业的投放对爆品的需求非常强烈,但是众所周知新书的测试有多么艰难。所以怂一点的都开始互相卷:什么方向火就疯狂怼素材,这也造成创意同质化挤压特别严重。

另外,在当今的免费阅读时代,阅读行业广告主对成本考核更加严苛,导致提价空间小,优化师能操作的空间也不大。

所以竞争力突破需从提升转化率入手:转化率越高,竞争力越强,后端越好。

优化师说:道理我都懂,但这事真难搞!

还真有办法,看看本期广告商品化投放攻略!

 

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普通广告的投放难点

①找人难,无效曝光多

对于小说行业来说,大家通常只会设置一些基础的定向,例如年龄、性别等。因为小说行业的受众范围广,人群定向很难精细化筛选,不同选品(都市、玄幻、言情等)匹配的受众存在差异,这就导致广告定向找到的人群往往不是系统认为的目标受众。
②创意难,制作效率低,人力成本高

相信大家对"歪嘴龙王"这类素材都有印象,庞大的演员阵容、丰富的场景背后都是高昂的人力服化道成本。当然这种动辄小电影级别的素材并不常见,更多的可能还是小场景或者混剪类的重复产出。总而言之,小说行业对素材的需求量不小,特别费后期。

③测试难,新书测试成本高,类目太杂难以聚焦爆点

小说选书和电商选品一样——首先是能跑量,其次是后端(次留、ROI)能达标——这是一个持续耗费测试预算的过程。以小说阅读行业为例,往往一本新书就代表了一类方向,但是想测出一本能跑量且后端稳定的新书是比较难的。

④起量难,生命周期短,后端转化效果差

在测试素材的过程中,大家一定经常遇到这些场景:一整个账户搭建完,消耗还不如计划数;计划好不容易跑起来了,后端不达标;前端后端都达标了,跑量三天就开始衰退了。这都是小说行业优化师面临的投放难点。

 

02

 

广告商品化是怎么帮助阅读行业破局的

①广告+商品一起找人,提升广告起量率

从广告定向找人变成"广告+商品"主动找人,利用商品特征匹配人群特征,并且将商品特征加入模型学习,实现精准拉新。

②提升cpm,新广告更快度过学习期,单广告消耗峰值更高

目前来看,使用广告商品化后整体广告的cpm能够提升15%,意味着新计划更容易拿到曝光,消耗峰值也更高。此前,如果将一条优质言情类素材推送到玄幻喜好的人群中,点击率和转化率肯定是很低的,并且大概率跑不过学习期。

③提升后端次留率,用户和小说商品内容匹配度更高,后端留存更好

次留作为关键的考核指标,通过深度出价来优化并不容易。但使用广告商品化后,整体次留能提升22%,特别是信息流与QQ广告(XQ)资源位提升明显,这也是广告商品化最大的优势。

④更懂商品和用户,实现双向奔赴,孵化下一个爆点

基于腾讯广告对于域内外市场热度及用户偏好的深度理解,对新书热度进行预测并打分,从广告的"独角戏",变成"商品+用户"双向匹配的"对角戏"。除了能"投好",更能"预测下一个爆点"。未来阅读行业的方向肯定是选书+测书相结合。

 

03

 

实战案例——可复制的破圈方法论

除了最开始接入商品数据(投放书单)外,商品广告和普通的广告投放基本没有差异,参照某小说的破圈案例:

过往,阅读行业的投放类型主要集中在都市、现代言情两大类型的图书,其他类型的图书暂居后位。腾讯广告网服商品化通过挖掘品类人群、质量验证、人群应用三步,帮助小说阅读行业广告主寻求内容破圈,获取新优质用户、获得新增量。

①挖掘品类人群

基于广告主站内内容受欢迎程度、广告转化数据、腾讯产品矩阵内用户数据、市场热度数据等维度,双方共同建模定向挖掘品类人群,圈定高曝光人群的匹配品类——判断除去都市、现代言情外,最有可能获得市场增量的品类方向。

②质量验证

通过长期积累与学习,进行广告精准度"模拟考",预判投放效果。

③人群应用

基于品类人群的市场反应做出调整,进行策略调控,反哺选品优化。

通过对该行业进行全面商品化,以及行业商品化的深度演进,古言成为继都市、现代言情之后的阅读第三品类,实现新增用户量提升五倍,次留提升20%

除此之外,腾讯广告阅读行业提供给客户爆款书目榜,从预测-选品-调优等全链条与客户一起进行投放优化。

  1. 热门投放商品榜单,可以根据投放情况,选择加大优秀表现书目投放。针对整体效果好的商品迅速拓展创意素材。
  2. 汇集全网数据,提供阅读行业当月热门书目榜单,指导客户选品测品:其中包含优质书单、四大分类top素材展示剖析和高点击文案分析。

 

04

总结

腾讯广告已经从起步的"万物商品化"进阶到深度"商品行业化"阶段,其中腾讯广告网服行业从2019年开始,商品数据对接就是分赛道差异化的,其丰富的结构化数据和广阔的受众范围与商品广告特点十分契合,商品标签覆盖率86%并且随着未来行业商品信息的覆盖率和准确度越来越高,趋势会越来越明显。

相比于普通广告,商品广告以更聪明的大脑、更精准的匹配、更精细的运营,实现存量阶段用户的高质量破圈突围,帮助网服行业广告主提升"用户质量",进而提升"生意价值"。对于一线优化师而言,通过人工手段去优化后端优化转化率是相当困难的,如今能从产品的角度直接破局提升竞争力,而且操作流程简单,无疑是一大福音!

作者:三里屯编辑部

来源:三里屯信息流(sanlitunxinxiliu)

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