作为广告主的你,在投放广告时是否会遇到这样的烦恼:流量大,找到的用户不够精准,定位足够精准,流量又无法保障,流量与精准如何能够兼得?做了一段时间的推广,用户增速达到瓶颈,一时找不到更快的增长用户的方法?
现在看来,腾讯社交广告推出的”相似人群拓展(Lookalike)“功能,像是获取用户过程中为广告主提供的一艘“加速器“。有了一定量的种子用户之后,基于种子用户画像,自动实现相似人群的快速、规模化地拓展,高效找到潜在用户,让找用户这件事又快、又准、又有量。
回到一个人人皆知的小故事:一粒米的启示
一粒米如何运作变成1800亿万粒米?当然,经年累月地播种-收割-再播种,终有一天能实现(想想你如何经年累月地获取用户)。我们来看看更聪明的做法:国王封赏发明国际象棋的大臣,大臣提出在棋盘第一格放1粒米,第二格2粒,第三格4粒,第四格8粒,直到放满64格为止,而64格米即1800亿万粒是全国米量的10倍!
可见,快速实现从1到N的跨越,需要构建一种几何级数的增长机制,而非简单的算术级数。有没有一种方法,可以让潜在用户也这样几何级数的增长?
用户如何快速从1到N,又不降低质量?
最可行的方法是,从一批种子用户出发(最初的几粒米),依循既定的标准,匹配、触及更广泛的潜在目标人群,腾讯社交广告相似人群拓展(Lookalike)正是沿用这一思维的一种机制。
腾讯社交广告Lookalike功能的核心,即基于种子用户画像和社交关系链寻找相似用户的技术,根据种子人群的共有属性进行自动化扩展,扩大受众覆盖面,提升广告效果。简单地理解,首先要在大量用户群中选择一组特定的种子用户,包括但不局限于:广告点击、下载、安装、激活等行为的用户,根据广告主的拓展需求,筛选、识别、圈定类似的转化用户,从而进一步引发更大用户量级的倍增。
那么,腾讯社交广告为何可以实现这一功能?
第一,广泛的人群覆盖。腾讯社交广告拥有微信、QQ两大社交平台,汇聚腾讯内外优质流量,触达8亿+用户,覆盖中国90%+的网民。在超百亿流量的同时,腾讯社交广告覆盖产品在使用时长、用户黏性方面均遥遥领先,已深度融入用户生活,实现24小时全场景的陪伴。
第二,强社交关系链。社交关系链是实现人群扩展的必备要素。大数据时代的大连接,没有人能置身事外。镶嵌在社会网络中的个人,与他人的连接关系或深或浅地影响了自身态度、自我观念以及消费决策能力。一些实践表明,对目标受众的亲朋好友投放广告,也能够有效影响到目标受众的购买决策。以汽车消费为例,女性一般对于汽车不如男性那么感兴趣,但当一个家庭决定买车时,女主人对买车决策的影响至关重要,如果能够通过社交关系数据圈定准购车用户的妻子并对其投放广告,也可以明显影响到该用户的购车决策。
第三,业界前沿的模型与算法。腾讯社交广告在技术层面采用个性化模型框架,更优的模型效果以保证Lookalike的结果更符合广告主的目标受众特征。采用前沿的“在线学习算法”,使得整个扩展时间缩短,让广告主能更快地将广告定向到lookalike人群上。同时,对原始数据做了特征加工,保证提取出的特征能有效反映用户真实行为,保证扩展的准确度和覆盖度。
两个投放案例,看到实实在在的效果提升
《熹妃传》是苏州好玩友网络科技改编的一款宫廷题材手游APP,目标定向女性群体,欲投放腾讯社交广告实现大量拉新。广告主面临的问题是,广告位流量大,但竞争激烈,要么抢不到流量,要么出价太高。同时,游戏产品的定位人群相对较窄,通过定向无法很好地覆盖女性游戏玩家。最终,《熹妃传》选择QQ空间信息流广告(feeds),采用腾讯社交广告相似人群拓展功能进行用户挖掘。两周的投放期内,《熹妃传》新增用户上涨280%,成本降低55%,点击率上涨19%,点击均价下降8%。
另一款使用相似人群拓展功能的是麦乐购APP。麦乐购是国内领先的母婴跨境电商品牌,致力于将“安全、健康、环保”的海外产品和先进的育儿理念带给中国年轻父母及其家庭,帮助解决育儿的烦恼。其在腾讯社交广告投放的QQ空间信息流广告(feeds),通过转化数据进行潜在用户拓展后,APP的点击均价下降49%、下载量提升470%。相似人群拓展功能挖掘了潜在的用户,提升投放性价比的同时,下载量实现了近5倍的增长!
这里值得一提的是,让相似人群拓展功能价值最大化,需要广告主接入腾讯社交广告一段时间,有一定量级的种子用户积累。这里的种子用户包括在以往投放中产生点击、下载等行为的用户。同时,用户行为作为一个动态变量,种子用户群也随着用户行为的变化而变化,潜在用户与相似人群的拓展将是一个“拓展---修正--再拓展--再修正”的持续优化过程。
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