大家都知道广告信息系统搭出来是为了挣钱的,那要如何发展才能让钱赚的更多?这里赋能集团就告诉大家广告流量进行提升的问题了。

1、广告指标拆解(暂不讨论成本)

这里有一些简单的公式:

收入=广告流量*转化率

广告流量=产品用户数*广告展示率*广告点击率

那么最终得到:

收入=产品用户数*广告展示率*广告点击率*转化率

产品用户数:每天可以启动/打开产品的用户数

广告展示率:广告信息展示用户数/产品用户数

广告点击率:广告点击用户数/广告展示用户数

转化率:这里比难理解。不同的广告业务的定义是不一样的。如果它只是一个具有 cpc 评级的货币化广告,那么转化率约为1; 如果它是一个增值的成员企业,那么转化率 = 每次广告点击的付费用户数

就这些么?当然不止,对于互联网产品,赚钱的广告远远不止这些!公式也可以分解为:

收入=产品用户数*(A广告展示率*A广告点击率*A转化率+B广告展示率*B广告点击率*B转化率+……)

顺便说一句,我相信你们都知道常规广告是怎么运作的(cpc cpt cpm cpa 等等)以及收入的衡量方式因形式而异。CPC:按点击考核,故收入=产品用户数*广告展示率*广告点击率

CPT/CPM:按展示天数/次数考核,故收入=产品用户数*广告展示率

CPA:按行为(可以是注册、评论、付费等等)考核,故收入=产品用户数*广告展示率*广告点击率*行为转化率

这些是整体广告指数的分类,转化率和广告业务密切相关,一般也由一个特殊的业务部门,所以这不详细,重点是佛罗里达州的广告流量。

广告系统设计:流量提升-赋能集团

2、广告流量提升

从上面可以看出,广告流量=产品用户数*广告展示率*广告点击率

那么要提升网络流量,只要我们提升企业这三个变量就好啦。

2.1、产品用户数(一般称为日活)

日常活动往往是一个产品的核心指标,改善日常活动的方法可能比改善流量的方法更多,这里不详细介绍。简单介绍下。如下:

产品用户数=新增用户+留存用户+回流用户=新增用户+之前的新增用户*留存率+流失用户*召回率

2.1.1、增加新增用户

2.1.2、提升留存率

2.1.3、提升流失召回率

2.2、广告展示率(展示/日活)

广告展示率主要反映了广告的前端设计逻辑。

2.2.1、增加广告空间:一个广告空间变成两个广告空间..

2.2.2、提升企业广告的页面进行层级:从3级页面可以变成2级页面,从底部变成一个顶部,从详情页设计变成默认页等

2.2.3、提升展示频次:插屏,从前后台切换时再展示一次;之前的静态广告变成轮播广告等

2.3、广告点击率(点击/展示)

广告的点击率主要反映了用户对广告的偏好程度,但也存在一些虚假点击(欺诈点击)。优化点击率是一项精细的工作,可以做的方面很多。

2.3.1、素材优化:简单来说就是要吊起用户好奇心(比如通过贪婪、色欲、猎奇)去制作一些有强烈引导和诱惑力的素材,比如,折扣、红包、美女、反常理的素材的点击率往往都非常的高

2.3.2、增强迫症小红点的添加,动态效果,这种的效果也很明显,但不易常用,频繁使用会引起用户免疫力。

2.3.3、增强与用户的关联性,比如“同城”,或者用户认可的元素,比如“认识的人”、“买的东西”等等

2.3.4、迎合喜好:推荐一些个性化的东西,通过研究分析企业用户发展历史信息数据,建立一个用户画像(标签),通过调研对不同用户发送不一样的广告,并且按习惯推荐他们比较感兴趣的素材(关于协同过滤、用户画像也是作为一门大学问,有时间详细讲述)

2.3.5、结合场景:简单来说就是在对的时间出现对的广告,比如在炎热的夏天,一杯冰镇可乐就肯定比一杯热茶效果好,比如晚上推送直播比中午要好(因为中午有很多用户在办公室或者出门)

2.3.6、结合行为:在用户的先行行为之后显示广告,例如当用户使用某个功能时,会提示用户付费使用它,并显示与用户需求一起满足用户需求的广告,点击率必须高于纯显示

2.3.7、提升误点:弹出广告由点击按钮变为点击全弹出,插屏广告跳过按钮的点击面积小于实际(不推荐这种策略)

3、用户体验的平衡

既然有广告,就肯定有用户的反馈,凡事都有两面性,这是我们难以有效避免的,所以和用户可以体验的平衡发展也是流量提升的必经之路。商业企业产品和用户信息产品相爱相杀也不是一两天的事情了,那么怎么才能得到解决问题这个矛盾呢?

事实上,广告和内容,当需要看到用户需要什么时,用户不会感到厌恶甚至开心。这也反映了广告的变化趋势: 审查显示率ーー审查流量的有效率。无效流量是平衡用户体验的核心,与有效流量相反。

无效流量特征:

重复展示:对单一用户频繁,甚至用户已经产生了有效行为(点击、转化等)

无价值:对单一用户无需求

3.1、重复展示问题

3.1.1、长时间展示都没有下一步动作的,因考虑替换掉内容、减少展示频率或者直接不给与展示

3.1.2、如广告已采取有效行动,应考虑更改广告内容或不予展示

3.2、无价值问题

要想彻底断绝这个问题,首先要去学习如果判定这个广告对用户有无价值

3.2.1、增加企业关闭按钮:若用户可以主动关闭X次,考虑通过减少展示频次或不展示

3.2.2、直接用户反馈: 考虑减少展示次数或根本不展示

3.2.3、分析用户需求:通过机器进行学习研究方法可以建立一个用户模型,分析判断用户喜好,考虑针对性投放/更换广告

以上是赋能集团对接各大企业实际经验做出的整理。

另外,其实在大多数情况下,用户会受到伤害是众所周知的,但是公司商业化运营是必然的,此时没有精力去分析以上问题。我该怎么办呢?

出现这个这个问题时候我们可以进行粗暴的引入用户使用价值来思考,比如单个用户原ARPU是X元,原日活是M,增加网络广告设计之后发展贡献的ARPU是Y元,但是日活降低到N,总价值P=Y*N-X*M,若P为正,那么通过增加该广告是值得的。(但实际上就是这个公式并没有这么简单,比如若M-N,主要因素影响的是核心目标用户就得不偿失了,所以教师需要社会不断的测算,形成科学合理有效评估分析模型)

这里有个很经典的例子(广告-体验正循环):

在展示率、点击率不变,且要求收入提升的情况下,用户体验越好——用户数越多——广告越值钱——适当减少广告——用户体验越好

但反过来,也是成立的(广告-体验负循环):

用户体验越糟糕——用户数量越少——它就越不值得——广告数量增加的可能性就越小——用户体验就越糟糕

所有的产品都希望进入一个正的循环,但是经常会误入歧途,进入一个负的循环。

所以作为一个商业产品,一定要设定一个不可逾越的底线。一旦超过这个底线,肯定离负周期不远了。