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OCPC投放效果不稳定?四大优化方向解析!

#搜索优化# 2023-9-26 14:35 150人围观 搜索优化

OCPC,即目标转化成本出价,由系统预测每个用户每次搜索的转化概率,实时竞价。
OCPC虽然更智能更精准,但是很多广告主都遇上了效果不稳定的问题,数据一天好一天坏,投放oCPC变成了一道玄学题。
本期我们为广告主提供四大OCPC优化方向,打破“玄学”枷锁,帮助大家用好OCPC,高效达成拓量提效目标。

优化方向一:保证流量供应

在OCPC投放中,除了广告主设置的目标转化成本外,系统模型预估的转化率,将直接决定广告的出价竞争力。
如果账户近期流量少、转化行为稀疏,系统便无法准确预估流量的转化价值,广告投放效果将处于不稳定状态。
因此,保证充裕的流量供应非常重要。
广告主无需担心成本升高、无效线索增多等问题,OCPC会对流量挑肥拣瘦,自动去除低转化预期流量,帮你竞得最合适的客户。

想要增强流量,优先从定向出发。
在关键词的选择上,尽可能使用较宽泛、流量较大的关键词,精简计划与单元层级否词。
在自动出价下,关键词匹配依然有效,建议使用宽泛的智能匹配和短语匹配。同时推荐打开自动定向,覆盖较为全面的流量,让OCPC模型为你找寻潜在用户,把控投放ROI。
广告主也可以通过历史投放数据及目标消费者调研,找到值得抢量的优质人群、时段、地域进行加投,加强广告曝光。

优化方向二:提升广告转化

OCPC解决了流量采买环节,但流量转化环节,还得靠人工来优化。
广告转化率是决定系统是否持续放量的核心要素,转化率低就意味着没量。
建议从创意及落地页两个层面进行优化,创意简明精炼、通顺易懂、直击重点,核心突出产品优势,使用通配符锁定目标客户眼球。

推荐开启动态创意,提交多样化高质量图文视频内容和创意组件,提升广告展现和转化效率。
同时关注关键词-创意-落地页的相关性,确保落地页访问顺畅、视觉体验良好,全方位呈现信息内容,避免落地页质量不佳导致流量受限。

转化组件(表单、咨询、电话等)的设置必不可少,在内容模块之间穿插,抓住用户心理,直接实现转化。

优化方向三:配合出价模型

OCPC相比于人工出价,投放思路有所不同。OCPC无需时刻调整账户,建议多观察,少操作,做好以下三项关键点,充分配合智能出价模型:

01 充分接入转化信号
由浅入深全面回传转化数据,保证回传稳定,避免因数据通路不稳定导致自动出价无法正确工作。

02 减少干预频率
调整幅度小,渐进变化,以便模型平稳适应。流量构成变化剧烈会造成出价模型进入混乱而重新学习,导致投放效果不稳。

03 拉长时间衡量效果
投放OCPC时,平均点击价格不再作为主要关注点,重点关注线索成本与线索量。
当流量和投放设置有变化时,自动出价模型一般需要2~3天适应,短期和少量的波动不必恐慌。
在核算成本时,最少核算3-5天,拉长周期综合判断更准确。

优化方向四:善用新功能

OCPC智能模型解决了广告成本控制难题,但是转化目标设置不合理,账户便无法达成转化量目标。
广告主可以使用多目标出价、深浅双出价,提高广告投放效能。

多目标出价

广告主可以设置超过一个转化类型作为目标转化,并指定统一的目标转化成本出价。
一旦账户设置“多目标出价”,意味确认设置在目标转化中所有类型的转化事件,带来的价值是基本一样的。
智能出价模型会在广告竞价中,无差别地争取这个集合中的所有目标转化量,在其他维度相同的情况下,起量概率更高。

使用多目标出价,需要注意两点:
① 确保目标转化中所有类型的转化事件,带来的价值是完全一致的。
比如线索收集场景下,“表单提交成功”和“电话接通”的业务含义接近,系统会争取尽可能多的两种转化行为总量。
② 多转化事件类型,必须具备非常相似的业务价值并且不能太重复。
比如将“电话拨通”和”服务购买成功”同时作为目标转化,这两个的转化价值完全不同,必然导致竞价效果紊乱,ROI下滑。
广告主在设置时可以关注系统提示,避免设置不合理的多目标转化。

深浅双出价

广告主可以在指定目标转化类型的同时,指定一个深度优化的目标转化类型。
系统会首先优化目标转化事件,随着数据的积累和条件成熟,进而对深度优化中设置的转化类型进行优化。

由于用户的转化行为是一个由浅及深的过程,通常浅层的转化量较多,深层的转化量较少。若直接将数据稀疏的转化事件作为目标转化投放,容易导致智能出价模型难以学习成功,成本不稳定。
因此有经验的优化师会使用“深浅双出价”,用浅层目标优化平稳引导,稳健地抵达深层出价。
双出价效果虽好,但是在设置的时候,需严格遵循由浅至深原则,有序设置转化目标。
将靠前的转化事件设为“目标转化”,相对靠后的转化事件设为“深度目标转化”,比如设置“有效咨询”为【目标转化】、设置“留线索”为【深度目标转化】。

OCPC出价,是帮助广告主控本扩量的一大利器。
想要投好OCPC,关键是配合模型,将精力放在如何提高转化率的问题上,逐步养成模型对用户深层转化预期的精准识别, 提高广告投放效能。