l 传统的缩放方法有水平缩放和垂直缩放两种:
² 垂直扩展
例如,从每天10英镑开始,然后将其提升到每天1000或10000英镑。在过去实现这个可能性是极大的,但随着社交媒体的发展,现在很难再轻松达到这个效果,除非能打出一个表现极好的广告。
² 水平扩展
例如,比起将每日消费从10英镑增加到1000英镑,不如运行10个不同的10英镑/天广告来实现每日1000英镑的消费总额。为了横向扩展,则需要创造更多的广告,而不仅仅是增加每日消费。
当使用规则增量地增加每日预算,而不是在给定的时间框架内大量增加预算时,从水平扩展中能看到更好的性能。
另外,也可以设置自动规则;如果目标是广告投入回报率的3倍,那么可以让Facebook自动增加10 - 15%的日预算,如果广告达到了目标,这就是垂直扩展的最有效方式。
l 账户和平台之间的可比性
把绩效营销外包出去的一个巨大的优势:不仅仅可以接触到一个专家,而且代理机构可以与其他地区的其他品牌进行比较,甚至有可能与类似垂直领域的品牌进行比较。
例如,如果美国的CPM非常高,并且始终如一,这就表明了整个平台的普遍趋势。但如果只负责一个品牌和一个广告账户,在如此有限的数据下,想要达到像美国的CPM一样高的水平基本不太可能。
对于多个客户端,可以从整体性能去入手研究,以及特定广告平台是否出现故障或已停机一段时间这样的情况。然后将这种见解提供给客户,并在此基础上对客户的计划或战略提出更改建议。
l 兴趣导向VS算法lookalikes
新客户端通常没有实现像素设置,因此没有预先存在的数据。这意味着从用户的角度来看,卖家必须瞄准冷或上层漏斗的用户,而实现这一点的方法便是通过基于兴趣的用户。在大多数平台上,可以根据人们的兴趣、年龄,并且还可以根据他们的财务信息来定位他们。
以一些自行车品牌为例,这些品牌非常广泛的普通自行车受众就是那些对自行车感兴趣的人,自行车车队,环法自行车赛等等,但也有一些特定的受众在自行车出版物中有类似的属性。
此外,还可以创建基于角色的观众。这是基于不同的兴趣而创造的,但是比起让每个人都对自行车感兴趣(如前面的例子),那么就针对特定年龄段的人。然后利用这个客户资料,通过客户的兴趣来锁定真实有效的受众;这是比较有效的方法。
一旦通过像素进行了100次以上的转换,或者与一个已有数据的客户合作,那么卖家就能够创建类似的受众,而这些受众就是达到扩大电商业务效果的主体。
l 什么是lookalike用户?
例如,在100名客户中,谷歌会根据财务或人口统计等方面,瞄准与卖家客户特征相似的人群,复制这一受众。而现有的用户已经购买了产品,但是之前面通过了复制,购买产品的用户就翻了一番。因此,在付费社交游戏中,lookalike用户其实就是表现最具商业价值的用户。
当然,也可以堆叠相似的东西,lookalike用户聚集在一起,而不是只针对一个lookalike群体的用户,从而创造更广泛的受众。
l 漏斗式营销结构
品牌的营销习惯于向消费者提供优惠,对品牌来说,这是一个很好的转化器。通常品牌只需要提供20%的产品折扣,就可以获得更高的点击率和转化率。但要注意的问题是,品牌是只利用折扣来获得更高的点击率和转化率吗?
在第一次与品牌的互动,消费者会的消费倾向是出于对产品的喜欢或者兴趣而进行购买,这种情况意味着品牌只能基于一种信息风格进行交易。为了更全方面的渠道营销,同时还可以根据消费者所处的位置去调整副本或创造性类型。