有同學在星球提問“為什么我新計劃沒量？”問新計劃為什么沒量就跟問為什么賺不到錢一樣 ， 原因太多了月薪4000的會告訴你“出價不夠、素材垃圾”月薪15000的會跟你講ecpm排序、預估點擊率轉化率月薪30000的會分析媒體投放的受眾、轉化鏈路、算法競價邏輯 。 當然這只是個玩笑話 ， 可能月入三萬的優化師在你看來也就那樣 ， 干著最最簡單的賬戶搭建 ， 做著最簡單的數據報表 。 所以優化師的成長路線到底是什么樣的？想要突破職業中的發展瓶頸需要哪些能力？01、優化師及格線如果你只是個剛入行的小白 ， 我會告訴你只要關注出價和素材就行了 ， 因為出價和素材搞定了 ， 基本沒有你拿不下的產品 。 但是這只是最基礎的東西 ， 不可能每個客戶都這么好說話讓你提價 ， 也不可能拿刀架著創意團隊的脖子去說給我安排游輪場景明星演員 。 做優化師第一原則就是“不挑” ， 市面上的KA產品就那么些 ， 而代理公司千千萬 ， 百分之80%的優化師每天都面臨著挑戰難度S級的產品 ， 所以你要隨時做好競品出價比你高素材還比你好的準備 。 等你干了有幾個月了 ， 需要了解更多相關的知識 ， 那我推薦你去摸透OCPX的算法邏輯、ecpm排序 。 當客戶問你為什么賬戶沒量、掉量的時候 ， 你能夠邏輯清晰的給出具體的問題卡點——1、ecpm分時掉的厲害2、賬戶的ectr、ecvr低于平均線3、創意擠壓太嚴重被素材衰退了4、余額不足被限流了等等同時給出解決方案——1、測試方案要不要調整 ， 要多少預算來提價刺激2、人群定向、出價方式有沒有優化空間3、有沒有合適的媒體工具、要不要換個新戶4、創意哪塊還能針對性優化等等而不是簡單的回一句“還沒測出來 ， 我們多建些計劃” ， 這時候你已經是一名合格的優化師了 。 無論最后產品有沒有做好 ， 你已經做好了職責范圍內的事 。 要知道一款產品起量 ， 絕不是優化師個人show 。 02、優化師進階 那再往上呢？我們還能夠學習什么來提升自己？很多人入行學得很快 ， 做了幾個月就感覺完全掌握了 ， 賬戶也跑的不錯 。 這時候已經可以躺平拿績效了 ， 還要繼續學習干什么？你問我媒體的粗排精排、去重召回 ， 這跟我做賬戶有啥關系？這就是很多優化師困在當前瓶頸的原因——視野太小了整個生態鏈是廣告業 ， 是媒體流量的商業化變現 ， 是廣告主做用戶增長的一個買量渠道 ， 優化師在其中扮演的角色只是某一個小環節 。 從優化師的視角看待買量只能局限于賬戶 ， 想出的辦法也跳不出后臺設置 。 優化師做到一定高度 ， 甚至可以主導營銷決策 。 結合媒體的視角你知道整個廣告的決策鏈路了 ， 流量扶持的邏輯是什么？是算法模型不靠譜 ， 還是你的廣告對系統并不友好？結合廣告主視角 ， 你又會發現：原來轉化鏈路也能優化??？歸因到關鍵行為還有測試的空間？客戶還能配合我們優化活動優化落地頁？這就是為什么有的同學可以跳去甲方 ， 可以跳去媒體 ， 甚至去做產品、做策略 ， 而你兜兜轉轉跳槽幾次都只是換了個地方繼續搭賬戶 。 這些都能總結為橫向能力的提升 。 03、怎樣用數據與技術思維去優化廣告 借用一位媒體老師的原話：“我平時會跟團隊里的人說 ， 你不要把自己定義為優化師 ， 而是機械師 。 拿賽車手舉例：一位好的賽車手想跑出成績 ， 肯定不止于學習怎么踩油門怎么轉方向盤 ， 而是熟透這輛車的性能、原理 ， 當這輛車不合適的時候 ， 可以去要求怎么改造優化這輛車 。 ”同理我們要從感性、經驗為主的優化變成理性、科學的優化 ， 用產品技術的手段去幫助解決問題 。 廣告沒量debug一下 ， 診斷是哪個階段出問題 ， 除了出價和素材 ， 有沒有更多的方法去解決問題 。
文章插圖
上圖是整個廣告的決策漏斗 ， 平時我們說的計劃沒量都認為是競爭力不夠 ， 但其實整體流量能進入到競價階段的還不到千分之一！那廣告沒量到底是哪個環節出了問題？首先是庫存 ， 庫存就是我有多少廣告曝光可以賣 ， 核心指標是媒體的DAU和廣告密度 。 從庫存到召回流失很少 ， 98%的流量都進入到了下一環節 。 召回是為每個用戶請求召回匹配的廣告 ， 也就是用戶觸發了廣告請求 ， 有多少廣告適合給他看 。 我們可以看到召回階段只有11.8%的流量進入到候選階段 ， 其中影響因素有哪些呢？其中包括廣告的設置、數量、定向、負反饋、頻控等等 。 那召回之后距離競價環節還有個候選階段 ， 主要是去重 ， 目的是為了保障轉化效果：同一個需求無需重復滿足 。 那么哪些重復計劃會在候選階段被去重掉呢？接下來才是競價排名階段 ， 分為粗排、精排 ， 最后勝出者曝光出來 。 可以看到 ， 每個環節都有大量的流失 ， 這就是為什么你的計劃沒量的原因——并不是所有的廣告都參與到了競價環節 。 優化師的日常工作往往是無助的 ， 賬戶不起量 ， 素材衰退快 ， 但其實你未必真正觸及優化的核心 。 我們往往認為算法模型“不精準” ， 而最近消費上來了 ， 又會說：最近你們算法進步很大 。 但我們認為 ， 商業場景和數據才是效果提升的核心 ， 個人觀點 ， 在效果的決定因素中 ， 場景占比40% ， 數據占比40% ， 而算法最多占比20% 。 然后場景的設計師一門科學 ， 如何利用數據技術又是很大的學問 ， 包括但不限于oCPX、RTA、DPA等 。
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