上一期中,我们通过文章“消耗计划的数据分析”,拆解了处于培育期的计划,如何以闭环性的手段做计划的淘汰与筛选,而最终培养出爆量计划。
爆量计划,即我们说的稳定跑量的计划,成功度过学习期,不管是消耗、还是投产,都代表着持续规模化投放。
详细的举例,比如消耗像客单200以内的百货,投产要求2,每天超3000的消耗,这个计划我们就认为是规模化投放,当然往上不封顶,越高越好,配合规模化的投放,投产要求持续为正,不具备这个条件,就无所谓成熟期。
爆量计划的出现,是衡量一个千川户能否过冷启动的标准,但是却不是衡量一个投手合格的标准,为什么?
因为面对已经跑量的计划,我们仍需要解决跑量后,如何对计划的复制与继承,争取最大化的拿量结果,同时在老计划衰退后,还要能保证账户的消耗持续增长。
1、计划模型复制
素材快速测试,是度过上新期的最佳手段,而到了成熟期,视频一旦跑起来,就应该通过复制计划,达到批量拿量的结果。
投手要做的就是每天复制2-3条,复制不是完全复制,而是改变定向、创意当中的任一要素,以此形成差异化计划。
其中有两种复制模式是错误的,第一是直接复制,原封不动,新老计划互相挤兑,抢:第二是复制只提高价格,这样的操作同样容易造成同计划同素材竞争。
对爆量计划的复制,记住了,这个动作的动机,是因为验证过的素材,具备爆款属性,相比较没有测试的素材,会更有可能爆量,但并不代表复制一定会爆量。
有些人会抱怨,为什么复制了七八条都没有起量,实际上复制100条如果有1-3条起量,也都是及格的。
2、素材模型裂变
一旦出现了跑量计划,说明素材也初步跑通,这时候投手就应该同步编导团队,针对爆量素材进行分析与裂变。
素材为什么会爆?分析该条素材中,哪些是爆点,我们以“情景测评”类素材的裂变举例,比如口播音频一般是必不可少的爆点之一,其次是画面中,明显抓人或具备槽点的画面。
编导要做的,是在原有素材的基础上进行二次创作,保留原有爆款音频,爆款画面,用不痛不痒的画面,代替掉原有画面,这样就可以形成一个全新的完整素材,但是因为原有爆点保留,可以做到素材爆点继承。
一般情况下,一条爆量素材,可以接续裂变3-5条继承素材,编导将裂变好的素材给到投手,投手复制原有爆量计划,以旧换新,重新进行投放测试。
素材裂变是否一次就够?也不是,裂变本身就是迎合爆点,在新素材没有起量之前,投手要做的就是,复制、复制、复制,裂变、裂变、裂变。
3、成熟计划提价
经常有人问,计划到了成熟期,是否可以通过降价,进一步拉升计划ROI,这样的操作是可行的,但并非所有的公司都这么操作,并且非但不降价,还会加价,因为每家公司的投放策略不一样。
有些公司预算严格,希望追求固定消耗下的高投产,等待计划跑稳,通过计划的阶梯降价,相应的投产可能会得到拉升,这样单位投流成本下,GMV肯定也会增高。
有些公司,预算无限制,ROI能跑正,就能直接拉满,这时候还会通过阶梯性提价,保持计划在竞量当中的竞争力,以此拿下更多的消耗份额。
提价的梯度不用很高,3天一个周期,保持5%-10%的提价范围,流量遇阻时,可以用更高价格拿量,每个户都有它的最高出价,一旦高于这个价格,投产大概率会出问题,需要反复测试才能得出,你会发现只要你出到这个价格以上,投产基本不能回本。
4、现有计划观察
所有的计划,从起量到培育,爆量,最终会奔向衰退,专业投手要做的一,就是记录计划的生命阶段,我一般习惯以两天为统计周期,观察数据的波动,如果一个计划持续两天出现消耗、投产的衰退,这个计划就会被列为衰退期计划。(不完全准确,以实际情况确定)
当然在进行判别时,投手要整体判别是计划的单独衰退,还是整个账户异动,有时候账户出现连续异动,比如老计划不消耗,新计划不起量,但是过几天又起量。
账户异动的原因很多,直播间人货场的调整、突然更换了主播、或者产品更换、价格调整、大盘流量变化,都容易造成账户异动,特别是面对双十一、十二营销节日,表现更为明显。
有一种更明显的现象,就是垂类赛道的竞争,比如一个比较垂直的赛道,行业内80%的销量被头部账号吃完,或者市场大部分GMV,你跟对手吃完,只要大号开播,或者对手开播,他们流量很好,你几乎很难起量。
当然这属于竞量策略问题,在后续的优化措施中,我们来展开拆解技巧,除上以外,计划面临正常衰退,我都会习惯称之为“衰退期”计划。
5、计划衰退拯救
如果计划进入了衰退阶段,不用直接放弃。原计划修改、大盘竞争、探索枯竭、算法变化、新建类似计划抢量等,都会造成计划衰退,我们先采取措施,排除掉部分可控因素的影响。
首先,原计划复制,将计划直接复制并提高出价,以此看新计划是否能够拿量,属于计划模型继承的一种,为什么到这里可以提高价格?因为计划已经开始衰退,就无需考虑对老计划影响。
其次,原计划阶梯提价、并且做智能放量,看是否通过提价,能够在竞量中拿到更多的消耗,智能放量放宽人群,让流量规模的圈选变得更大。如果继续起量,投产为正,保持投放,为负或者不起量,就直接关闭。
最后,对目前的跑量素材,做两件事情,一是原计划的原始素材片段,对标老素材,重新1:1复制剪辑,素材经过重新剪辑,达到一定去重效果,第二是参照之前的拍摄模式,1:1翻拍制作。
6、DMP提ROI
账户能够出现爆量,说明不管户,还是直播间,都有历史交易数据沉淀,这个阶段对于不同的产品,可以搭配DMP计划进行精准推送。
将爆量计划复制,搭配DMP包,如果是大众消费品,高频、易消耗,可DMP打包账户过去30-60天转化人群,重新进行触达,提高复购率;如果是高客单,需要反复触达,则可DMP打爆过去7天点击未转化人群反复触达,按照A5人群的策略做重度转化。
原成熟计划搭配DMP包使用,既可以做到利用爆量素材的继承性,还可以根据历史精准数据推送,以此达到提高整个账户ROI的效果。当然bug就是跑量相对困难,但是整体上ROI较优质,如果出现大量DMP计划无法起量,可以尝试继续提高出价。
7、支付ROI拉ROI
目前支付ROI已全量放开,在出现爆量计划后,可以将原计划,每天复制3-5条支付ROI目标,原条件不变,ROI系数提高1.1-1.3倍,出价维持不变,测试支付ROI的消耗情况。
关于具体如何使用支付ROI的策略,后续文章同样会给到单独的拆解。
按照计划生命周期的管理,以上基本涵盖了爆量后计划的成熟操作技巧,但是只占据计划优化技巧不到30%,仍然有很多细节需要处理,其中的一些实操论点,我们来做下总结:
1、相同计划竞争同一用户群体,1+1<2,浪费人力,吃力不讨好,账户结构冗杂,不带任何思考的复制概率论不可取。
2、账户如果已有起量十划,可复制跑量计划把视频替换成新视频,其余定向不变,测试新视频会更高效。
3、计划生命周期通常很短,特殊行业可能两三天就面临衰退,对跑量计划及素材最大化复用,裂变是关键,从成熟期开始就要裂变素材,你不抄自己,同行也会抄你,千川目前的现状就是如此。
4、程序化创意跟自定义创意差别,在每个户的体现效果不一,不要执拗必须是某一种形式,投手要做的,就是AB测试,短时间内快速测出优质素材
5、计划如果此前是程序化,可以在爆量后将跑量最好的视频+标题复制,转为自定义创意+单独广告组持续投放,这样做的最大目的是方便监测与管理
6、爆款计划怼计划,定向,创意等随便修改任意一项均可,只要有一个变量被改变,就不再是重复计划。
7、爆款视频裂变视频,总之保持一个原则,爆点保留,废点重置。
8、计划的消耗突增,通常会伴随ROI下降,一方面是人群拓量的稀释,另一方面是直播承载能力所限,聪明的投手,不要看到消耗就兴奋,消耗陡增先控预算,避免空耗,其次及时跟直播间沟通,根据主播承载力,管控流量规模。
9、已经有数据模型的后台,对于数据调整,更多借助新计划,一个已经具备消耗体量的户,如果产品品退不好把控,务必老店带新店,老户带新户,并定期增加新户投放。
最后提出一个实操理论,就是“三级火箭模型”。
什么叫“三级火箭模型”?任何一个成熟的专业户,几乎都是20%以内的计划数,消耗了账户余额的60%,我们称这些计划为主力计划。一个账户如果培养不出主力计划,比如多个计划零散消耗,就会造成预算分散,ROI波动幅度大。
界定一个户能不能大幅度跑量,核心看主力计划的出线。
主力计划之下,就是每天已经跑量,但仍在规模性增长的辅助计划,辅助计划对应在生命周期中就是培育计划,这些计划是一天前甚至三天前计划,基本以过了学习期计划为主,一旦主力计划衰退,部分培育计划就有望成为主力计划。
再往下就是新计划,也就是每天的上新计划,这是整个“三级火箭模型”的原动力,培育计划来自于上新计划,主力计划来自于培育计划晋升。
一个专业的千川户,只要能保证2-3条主力计划不断跑量,就能保证账户平稳消耗,多个培育计划顶着,随时面临主力计划衰退,每天又在不断上新的创意与计划,就会形成账户的闭环。
只要账户不被封、投手不作死,创意不断更,这个户就会形成闭环流动。这样,才是一个专业级账户该有的投放水准。
而相反,如果一个账户无法形成“三级火箭”,就会出现主力计划下架后,消耗量级的断层,这是非常严重的投放失误,直播间没量主播变数大,直播间没消耗没数据,成本在短时间直接拉升。
我从千川投放以来,都要求公司投手按照“三级火箭模型”的标准严格执行,通过这样的方式,可以达到同样是白牌型投放,我们的投放精细化、结构化、机动化,就是会远高于外界同行。
在过去的一个多月当中,我一共更新了4篇千川投放的技巧文章,每篇都一直在强调“闭环”,我希望每一位投手,都能用闭环性的思维,去看待投放当中的问题,这也是我最常用的思维逻辑。
在后续的投放技巧中,我还会推出近20篇,深入浅出的拆解我两年多的投放方法论,投放技巧拆解完后,会进入到投放的核心,即素材创作的工业化模型。
本篇我们解决了爆量后时代,投放的复用与裂变,在下一篇,我将会推出,“计划在投放中,如何见招拆招,定向优化”.
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