策略产品经理必知:广告定向策略综述

2023-05-1709:20:13互联网产品Comments1,217 views字数 2383阅读模式

给大家都介绍完成对应的出价、创意策略系列之后,还有一个非常重要的基础策略系列——广告定向策略,定向是广告营销投放得标的(关键词-搜索广告)与受众(人群-展示/推荐广告)的集中体现。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/cp/39840.html

从策略产品视角上来看,受众定向就是广告(a)、用户(u)以及上下文(c)提取意义特征的过程,但是不同的定向类型下策略的实现和生效方式也大相径庭,今天Arthur就来给大家分享一下定向策略分类概述。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/cp/39840.html

目录:文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/cp/39840.html

  1. 什么是定向?定向的定义
  2. 目前主流定向分类
  3. 总结

一、什么是定向?定向的定义

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京东信息流广告示意文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/cp/39840.html

说明场景:文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/cp/39840.html

不知道大家是否有好奇过,在淘宝/京东/抖音等APP刷feeds下滑的时候出现了一些看似特别懂我的广告,并不像之前一看到“广告”标识就天然产生了排斥感觉,这是因为商品或多或少的因为我某些行为或者标签使得我与广告之间产生了某些“相关性”。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/cp/39840.html

从APP前端视角来看,广告物料item在推荐位呈现结果与自然推荐召回、排序最终结果无异,其实背后的逻辑大相径庭。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/cp/39840.html

定义:文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/cp/39840.html

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定向行为原理说明文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/cp/39840.html

简单解释广告定向服务是什么,所谓定向,实际上是对受众的筛选,即广告的显示是根据访问者来决定的,网络服务商利用用户唯一标识如:IMEI、OAID、IDFA等搜集整理用户信息,按年龄、性别、职业、爱好、收入、地域等行为或者特征标签进行分类。然后利用网络广告配送技术,向不同类别的用户发送内容不同的广告。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/cp/39840.html

广告策略中的核心定位:文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/cp/39840.html

决定广告的人群/词精准营销范围,代表了广告主投放广告的受众确定性,直接影响到效果广告的转化;文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/cp/39840.html

例如我限定搜索广告投放关键词query投放“iPhone”关键词,那么我的广告item不会参与“苹果”一词query触发召回。我选择投放给“25岁女性北京上班族”,那么我的广告不会投放这个人群标签之外的任何一个UV看到我的广告内容。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/cp/39840.html

二、目前主流定向分类

从定向分类的角度出发,有多重定义分类的方式,有按照广告类型的分类方法、有按照定向内容的分类方法,还有按照策略类型的角度出发的分类方式。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/cp/39840.html

  • 从广告类型的分类出发,主要分为广义人群定向类型(信息流广告)、关键词定向类型(搜索广告)
  • 从策略生效类型角度出发,主要分为白盒定向DMP、灰盒定向(人群/关键词扩展定向 Look like)以及黑盒定向(智能定向)
  • 从定向标的内容角度出发,分为地域定向、人群属性定向、用户行为定向、上下文定向(商品定向)、设备及其网络定向等等

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头条定向体系分类结构文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/cp/39840.html

后面作者讲单独从白盒定向DMP、灰盒定向(人群/关键词扩展定向 Look like)以及黑盒定向(智能定向)角度来单独介绍其中的策略产品涉及的内容,今天我们核心了解一下从定向内容角度出发的部分。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/cp/39840.html

2.1 地域定向

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地域定向文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/cp/39840.html

地域定向:主要是基于用户的设备GPS、IP以及历史城市、服务器地址等因素加权得到的结果,这样比纯粹的用最近的定向位置好处在于增加了对于未来地域的预测(地域GPS日志记录数据会有延迟或者不准确问题),主要是用于广告主广告投放特定的区域,区域层级包括海外国家、省市、区县、LBS商圈等。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/cp/39840.html

2.2 人群属性定向

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人群属性定向:主要是基于用户在平台冷启动期间填写或者是关联手机、身份证或者其他平台账号的基础信息所贴上的短时/长时静态标签,包含年龄段(短时)、性别(长时)、消费能力(短时),所属群体(Z时代、小镇青年等短时变迁)等。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/cp/39840.html

对于缺少对应标签属性,会使用模型(Bert多标签标注模型)通过对用户的行为样本进行性别、年龄的预测,因为没有准确的填写数据,因此对短时间标签会以周期(7天或者其他)维度进行标签更新。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/cp/39840.html

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字节人群属性定向设置文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/cp/39840.html

2.3 用户行为定向

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用户行为定向文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/cp/39840.html

用户行为定向:主要是基于用户在APP内发生的行为样本进行人群圈选,这个用户行为包含两个部分一个是时间戳、另一个是用户的具体行为和行为主体;例如,电商平台中,过去30天内加购过运动鞋的用户,过去30天内观看直播长达1个小时的用户;平台会通过埋点URL上报的方式,记录User id发生的时间和行为内容并打包成人群包,广告主可以依据对应的受众行为,找到广告转化行为的潜在用户。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/cp/39840.html

2.4 上下文定向(商品定向)

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上下文定向类型-商品定向举例文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/cp/39840.html

上下文定向:更多出现在社交流媒体和电商平台当中(亚马逊、京东),这种定向主要是自然搜推和广告搜推相互穿插的时候,在精排排序环节跟随相似商品、互补商品跟随(搭配购)的一种策略,核心就是通过上下文关系Context与信息实现对内容展示的跟随,保证上下左右的位置呈现广告最优解。例如,用户对iphone手机产生即时兴趣发生了点击行为,vivo手机长期跟随iPhone展示位置进行广告投放,提高商品的关注程度。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/cp/39840.html

2.5 设备以及网络定向

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设备以及网络定向:根据客户手机品牌类型Phone_Brand、手机唯一标识IMEI、OAID、IDFA,对应的网络环境(WIFI/2G/3G/4G/5G)以及运营商类型(移动、电信、联通)等进行精准定向。手机品牌主要是区分品牌新旧用户,竞品针对性拉新,例如vivo针对性投放Oppo品牌客户进行拉新。而网络主要是用于长视频或者游戏广告过滤网速和流量未满足标准的用户。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/cp/39840.html

三、总结

以上是关于定向策略内容的综述,定向是效果广告和品牌(GD)投放广告中最为关键的环节,投放给到什么样的人群看到广告直接影响到效果广告最后的成交转化率、表单填写率以及游戏下载率等。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/cp/39840.html

没有在上面讲重定向和相似人群扩展(Look-like)的原因是这两类与上面的定向内容类型不是一个层级,重定向和相似人群本身即可归类到用户行为定向当中,两者更多属于一种定向策略分类,所以这个点需要大家厘清概念。后面Arthur还会就策略产品的视角来拆分讲解关于DMP白盒定向策略、灰盒扩展(Look-like)以及黑盒智能定向策略内容,敬请期待。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/cp/39840.html

作者:策略产品Arthur,5年大厂策略产品专家。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/cp/39840.html

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