优化师｜流量内卷时代，头条广告怎么玩？
广告投放又有了新玩法？流量内卷时代，头条系互联网广告的新玩法，一起看看呀~
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从去年开始，有个词特别流行，叫做“内卷”。
说白了就是激烈的内部竞争，为了争取有限的资源，需要付出更多的成本，导致边际效应被无限放大。
放眼流量市场更是如此，互联网发展早已过流量红利期，增量市场已向存量市场转变。流量从业者这些年应该最直观的感受就是获客越来越难，对应成本也水涨船高。
针对内卷的流量时代来说，难道说没有一点好处吗？
笔者觉得倒也不是绝对，正因为有激烈的流量竞争的存在，各大媒体也相继催化出了一些新型的广告投放产品，希望以此来提升广告主的获客效率。
开始介绍之前，还是要先跟大家聊聊关于ocpc的逻辑，毕竟这是一切基于数据建模投放的基础。
头条应该是在2016年推出了有革命性意义的智能化投放模式ocpc，后面逐渐演变成为了现在的ocpm，但是逻辑是一样的(主流媒体间的逻辑也大致相同)。
拿H5推广举例，用户点击广告进入广告主落地页后，头条会在链接上拼接参数，比如会以宏参数的形势拼接上计划ID(ad_id)、创意ID(creative_id)、点击ID（click_id）等等。
这些参数下发给广告主之后，广告主根据后端情况判断哪些用户产生了转化行为，将该用户的信息实时回传给头条。头条继续将转化用户与广告计划关联，跟踪每个广告计划的转化效果。
到此为止，形成数据闭环。
最近代理同学最常问我的问题就是，我自己进入落地页走了一遍流程为什么头条后台没有记录呢(使用转化跟踪进行联调的除外)。
原因就是从头条广告环境外进入落地页是没有相关参数下发的，没有参数的下发形成的转化算是自然量或者外部流量，是不计入广告后台的。
总之，记住只有广告流量下产生的转化才会进行数据上报。无论是竞价广告，还是现在火热的直播间引流广告都是这个逻辑。
脱离业务层面的投放文章都是假大空，下面笔者将从金融业作为切入点，向大家介绍头条系的新产品，其他行业大家自行发散吧。
01
NO.1 ROI出价模型
从cpc到ocpc，标致着广告业进入了智能化投放时代。目前头条已经可以支持新的出价模型，ROI出价！
逻辑是把影响广告主ROI的因素，融入到了投放模型中，预估不同用户带给广告主ROI情况，来动态调整出价。
我们都知道，ROI=收益/成本。
拿19年开始就投放火热的百万医疗险举例，为了方便理解可以粗暴地将保费理解为收益。你会发现一个问题，不同用户的保费(收益)不同，成本恒定(因为出价统一)，如果不同年龄层用户的占比波动就会影响ROI的稳定性。
因此，如果可以采用ROI出价，对于不同年龄、社保状态的用户采用动态出价策略，就能保证ROI的稳定性了。
比如，广告主设置ROI出价为3，当投放模型判定用户A能够给广告主带来600元的收益时，会对该用户出价200；当判定B用户能给广告主带来300元收益时，会对该用户出价100,以此类推。
说到这，就需要广告主做两件事情了：
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第一，需要明确告诉头条，不同年龄、不同社保状态的用户对应的收益是多少，这样投放模型才能基于自己对于用户的标签进行收益预判。
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第二，需要将转化用户产生的真实收益实时上报给头条，用户校正和提升模型预估的准确性。
综上，ROI出价模型对于对ROI需要强把控，对于用户年龄、性别、社保等基础信息有严格要求的广告主会不错的效果。
02
NO.2 长效助攻模型
长线业务各有个的担忧，电商怕没有复购、游戏怕流失、贷款行业怕坏账、保险怕断缴……
继续拿百万医疗险举例，用户投保月缴版的医疗险，需要分12月付费。越到后面就会发现缴费成功的用户越来越少，怎么能改善这个情况？
长效助攻模型，可以将把到期而未缴费成功的用户上报给头条进行数据建模。
模型不断积累数据，后面会对广告用户进行判定，被判定为负例人群就不会对其展示广告，从而提升广告主的用户质量及后端数据表现。
如果是贷款行业呢，可以把未按时还款用户进行上报建模；游戏行业，可以将不同时间节点流失的用户上报建模，逻辑都大体相同。
03
No.3 穿山甲unionsite
作为稳坐视频APP头把交椅的一个抖音，其流量竞争情况有多激烈不言而喻。渐渐地，一些广告主将目光开始往穿山甲上倾斜。
穿山甲的本质是联盟广告，其拥有10W+应用资源，日活超过3亿用户。
它的存在就是一个黑盒，由于资源多，资源下的广告位更多，会导致广告主无法进一步去做数据分析，就会出现投的好的特别好，差的特别差的情况。
于是头条为了帮助广告主精细化投放穿山甲，将穿山甲下的广告资源换分成了三个层级，分别是一级行业、二级行业、广告位(union_site)。
实现方式是头条对直投穿山甲的计划连接上添加宏参数(参考ocpc逻辑部分)，用户进入落地页后会以宏参数的形势将具体的广告位ID(union_site)下发给广告主。广告主拿到广告位ID参数后便可以将前后端数据串联。
有两种方式可以拿到穿山甲不同广告点位的前端数据，如下：
接下来事情就不用多说了，有了数据支持就可以对劣质广告位ID进行排除了，至此穿山甲也不再是一个独立混沌的黑盒了。
04
NO.4RTA对接
RTA还有一个兄弟叫RTB，他们长相相似，但是代表的意思可是截然不同。
RTB(RealTime Bidding)，即实时竞价，支持在每个广告曝光上进行实时竞价。
2011年之前，我国网络广告多以CPT类买断、固定CPM、CPC的形势进行售卖。RTB的出现，代表国内网络广告技术上了新的台阶。
再来说说RTB的弟弟，RTA。
RTA(RealTime API)，它实现的是传送媒体人群数据给广告主，然后让广告主决定是否给这个人进行广告投放。
RTA产品有两大优势，可实现用户筛选和流量的筛选。
比如在拉新场景下可以实时排除已转化用户，避免无效的探索。比如推广APP时，A用户老用户，B为新用户，那么广告主只会选择对A参与竞价。
关于流量筛选，可以屏蔽掉劣质流量带来的用户。就像NO.3穿山甲unionsite对接中，如果发现某个广告位ID后端数据很差，RTA中广告主会对这类用户放弃竞价。
说说我对投放看法
今年也是我从业以来的第五年了，时间不算长，但是经历也算是丰富。看尽了流量红利时期的繁华，也见证了不同行业的洗礼，比如19年的贷款业，比如现在的教育业。
一路走来，越来越觉得投放是一件需要顺势而为的事情。
每天费心费力的搞所谓基建也没有人家的跑的好，就应该重新考虑视频方向、落地页流程的简化、投放的创新，而不是一波素材疯狂上新。不要用行动的勤奋掩盖思想上的懒惰。
写在最后：
对于优化师来说应该先看清趋势，然后再谈努力；千万不要闷着头走到穷头陌路时再大叹可惜。很多时候你做决定那一刻，事情的结果就已经基本敲定了，只不过需要过一段时间才能显现。
作者｜佟童佟
编辑｜小九
