深度解析信息流投放，北京投放信息流广告找谁？

广告究竟是想方设法说服你买一件你不需要的东西？还是给你你所需要的？

供给缺乏的年代是前者，生产过剩、消费升级时代是后者小_百_姓_网。用户接受到的信息应该是一样的？还是应该不一样？大品牌、大媒体、大通路时代是前者，互联网、数据时代是后者。传统广告的思路是前者，数据驱动型的信息流广告是后者。

它最早于 2006 年出现在国外的主流社交巨头上，随后国内的社交媒体、新闻客户端也相继推出信息流广告。它以一种十分自然的方式融入到用户所接受的信息当中。

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信息流广告

根据 2017 年 3 月官方公布的数据，Instagram 全球社区用户人数超过了 6 亿，广告主月活跃人数则已突破 100 万，而 2016 年同期的数据仅为 20 万，涨到了 5 倍！主要是信息流广告的功劳小百姓网www.xbaixing.com。

回到中国市场，根据艾瑞咨询的报告，2016 年移动广告市场规模达 1750 亿元，预计 2017 年会达到 2648 亿元。其中信息流广告市场规模为 325.7 亿元，处于快速发展阶段，预计 2018 年会达到 557 亿元。

信息流广告特点

通过高精细的标签体系理解真实用户，包括他们的基本属性、媒体行为、用户环境、用户状态、商业兴趣、用户行为等等。

基本属性：性别、年龄、职业、学历、常住地址等

用户状态：婚姻状况、消费水平、在校学生等

用户行为：电商购物行为、APP 行为、PC 行为

用户环境：设备型号、LBS 信息、联网方式、运营商

商业兴趣：旅游、购物、奢侈品、汽车

以朋友圈广告为例，信息流广告支持按照地域、性别、年龄、手机（品牌型号、手机系统及联网环境）、婚恋情况、学历、兴趣标签（商业兴趣/APP 兴趣）、LBS、关键词定向、再营销等属性进行定向。

比如，在奔驰新车发布阶段，信息流广告可以基于浏览、搜索、关注、参与讨论等用户在线行为，获取奔驰用户人群，并通过整合第三方垂直平台的数据，获取可能对新车感兴趣的高相关人群，结合标签体系，在精准定向的信息上，比如：用户手机号、设备号等。绘制出用户“行为场景画像”。从而精准触达，形成内部转化小+百+姓+网。

此外，信息流广告支持更精准的强曝光与更广的覆盖，可以实现递进式追投，二次营销，可以针对不同决策人群，投放同一产品的不同广告，还可以对垂直行业高相关度人群触达。

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怎么做？

详细剖析这两个指标的相关因素

现在主流的信息流投放平台大都分为 cpc 计费模式和 cpm 计费模式，这里单说 cpc 计费模式：

获客成本 = 投放金额／到访量 = 单次点击价格*点击量／点击量*抵达率 = 单次点击价格／抵达率

由此我们看到，获客成本拆解下来我们能够直接调控的是点击价格和抵达率。

点击价格 = 下一名的出价*下一名的点击率／自己的点击率+0.01

抵达率 = 网站到访量／点击量

由此可得，我们可以提高网站浏览体验（速度）保证抵达率，提升广告的点击率，从而降低点击价格，从而让固定的投放获得更多的点击量，从而降低获客成本。

转化率 = 成单量／到访量 = 到访量*咨询率（留线索率）*成单率／到访量 = 咨询率（留线索率）*成单率

由此可得转化率的决定因素是销售流程上的，在线咨询率（留线索率）和成单率决定了固定的到访客户有多少能够转化为消费客户。

综上，CPC 计费模式下，点击率、在线咨询率（留线索率）、成单率决定了广告投放的效果Wan。

综合考虑各指标的影响

很多时候，效果不好往往是各方面因素综合导致的，并不是单方面的。上面我们讲到，效果的决定指标是点击率、线索率和成单率，那这三个指标背后又存在什么样的影响指标？

点击率：流量精准度（平台、定向）、广告样式（大图、三图、小图、视频）、展现位置（考前、靠后、列表页、内容页）、文案、配图。

线索率：流量精准度（平台、定向）、文案、落地页引导。

成单率：活动、落地页、流量精准度、销售能力。

数下来少说十几个影响因素了，所以在看效果的时候要有一定的逻辑，我把点击率、线索率、成单率这三个指标称为效果的决定指标，把这三个指标下面的相关指标称为深度影响指标，在分析效果不好的原因的时候先看决定指标，再看深度影响指标。

反复 A/B 测试

在信息流广告的投放过程中，最关键的因素其实是创意，也就是文案标题、配图和样式，对如何写出好创意，唯一的方法就是试，原因在于，你觉得好的，不一定点击率高，可能你学习了大V的文案撰写方法，点击率确实不错但转化效果却奇差，那怎么办？写很多很多条创意，用很多种配图，不断进行 A/B 测试，在有一定的数据基础之后，得出比较可靠的结果，什么样的产品，用什么样的卖点切入写什么样的文案，用什么样的配图效果会好。

A/B 测试的关键在于，除了更换创意之外，保持所有其他变量（人群定向、排名、出价、着陆页等）不变，短时间内大量的投放测出一个结果，测试对比最少 10 组不同卖点，不同配图的创意x b a i x i n g c o m。

A/B 测试之所以难运用，是因为我们大多数人很难能保证测试结果不受其他因素（竞争环境、排名）的影响，所以 A/B 测试一定要保证第一短时间内（30 钟左右），第二大量的投放（点击量1000以上）。

另外，A/B 测试并不只用于创意测试，更可用于人群、排名、落地页等方面。

改进投放方法

所以，当你做了大量的投放，做了很多次A/B测试，也找到了影响效果的原因，该如何改进投放方法呢？

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点击率方面：

1、账户结构清晰的划分人群，圈定精准人群的同时，保证流量充足，选择给转化率高的人群更充足的预算和更好的广告位。

2、选择点击率高并且转化率不错的创意，按照该类卖点延伸多种写法进行投放，这里需要注意的是创意并不是点击率越高越好，不能太硬（点击率提不上去），也不能是标题党（不精准人群点击造成广告费浪费），需要有产品卖点突出再加上软性的写法。

3、出价选择保持在能接受的一个范围内不变，通过其他方面提升点击率去获得更好的排名x.b.a.i.x.i.n.g.c.o.m。

4、样式和配图是影响点击率的一个重要因素，通常情况下大图的点击率会高于其他样式，但一条好的文案可以拯救样式的不足，同时，配图的技巧需要 A/B 测试得出合适的图片类型、背景色等。