Facebook投放优化模型

Facebook投放优化模型

导读

本篇约3000字，阅读需要约20分钟，内容有：

• 投放优化的作用
• 投放优化模型
• 总结

本文主要面向广告投放人员以及想要了解广告投放的同行从业者。

EEA是探娱互动研究院（Explore Entertainment Academy），我们会定期分享我们对游戏设计及发行研究的文章，希望通过解决一个又一个的命题帮助大家以及我们自己将游戏设计及发行的理论系统化，最终提高生产力。

一、优化投放的作用

减少成本！！提高利润！！

首先我们要了解最简单的一个公式，即利润=收入－成本

那么为了提高利润，要么提高收入，要么就减少成本

在游戏发行中，成本主要有游戏开发成本、宣发费用、广告投放成本、人员成本等。

优化投放效果，即意味着用更少的广告成本，带来更多的用户。减少了广告成本后，理论上就能提高利润；当然游戏实际的收入受较多因素影响（用户质量、运营活动、生命周期等），最终也有可能成本减少了，但利润没有提高的情况。本文不做讨论。

二、投放优化模型

1、优化是什么？

优化是为了产品的需要，提高或降低所投放广告的各项数据，包括但不限于应用安装量、覆盖人数、展示次数、点击率、点击次数、单次转化费用等等。

有些场合，我们需要大量的安装量，那么就要提高应用安装量。

有些场合，我们需要在一定预算内尽可能多的量，那么就要降低单次转化费用

有些场合，我们需要覆盖到更多的人群，那么就要提高覆盖人数。

……

但更多时候，优化的过程中，各项数据都要照顾到，在提高安装量的同时，也要注意降低单次转化费用，不能花费太多预算，诸如此类。

2、投放优化基本流程

①首先我们根据跑出来的数据，观察哪些数据好，哪些数据不达标，判断是否需要进行优化，绝大部分情况下都是要的。

②根据产品情况，确定要优化哪方面。有些时候是特定某项的数据，如转化次数、转化单价等；有些时候是全盘优化。

③然后去寻找到一些可优化的点，可优化的点一般从这三个方面来找：广告素材、细分条件、预算。

④优化意味着对广告进行设置上的调整，可以在原广告上调整，也可以进行AB对照实验。

⑤过一段时间查看调整前后的数据（或两个对照组）的数据，分析不同广告素材、不同细分条件，哪个效果最好。

⑥采用效果最好的那一个持续投放，关闭掉效果不好的广告。

⑦如果效果仍然不理想，那么就要检查是否还有优化空间，重复上述过程。

⑧一般来说，投放数据很难长时间都很理想，一开始比较理想，跑一段时间后数据开始变差，也是有可能的。所以基本上广告持续投放的期间，每天都要关注数据，不断优化调整。

3、优化三方面

第一：优化广告素材

（1）取缔效果差的素材

只要是素材条数不唯一，则必有效果好坏的分别，我们通过查看数据，取缔掉效果不好的素材，加大力度投放效果好的素材。如果效果都很好，可以一起投放。

（2）持续加入新素材

持续的投放还需要不断制作新的创意素材，并加入上述过程。通过不断的循环取缔的过程，找到最适合用户的广告素材。

（3）优化素材文案

素材文案也可以进行优化。素材文案的差别不仅仅是内容的差别，文字间的间距、换行、留白也会带来不同的效果。

（4）优化素材正文（标题）

每条素材都有一个正文和标题，相当于这条广告的名字。

标题在有些版位是无法显示的，而正文在任何版位都是会显示的。所以正文是必填的，要把广告素材的精髓显示出来，也是需要通过不断的测试才能找到用户最喜欢的广告名字。

（5）优化视频时长

在Facebook后台里，我们能看到我们广告平均被观看时长，如果我们的视频广告平均被观看时长只有5秒，我们就不能制作时长30秒的视频素材。最好制作10秒左右的广告，并且要将视频的精髓部分，在前5秒展示出来，这样才能达到最好的效果。

（6）优化素材尺寸

移动端广告不适合采用水平和长方形的格式，适合采用垂直格式(基本就是1：1，4：5)。这样用户不用旋转屏幕，素材就可以填充整个手机屏幕，更加方便浏览。

第二：优化细分条件

我们要分析每条广告下的细分数据。一些细分条件下的高转化、低转化费用的条件，我们可以加大力度投放，一些低转化、高转化费用的条件，我们就将其剔除。如果两个或多个条件无法确定哪个数据更优，则可以进行AB对照试验，建立不同的对照组。以确定效果最好的那个细分条件。

（1）细分条件一览

Facebook拥有以上细分条件。选中之后会将对应细分条件下的数据情况展现给我们。我们在优化细分时，上述tag每个都需要单独分析。并针对每个细分条件进行调整，以达到整体的最好效果。

（2）优化方法

当我们使用查看某组细分时，Facebook会将该细分条件下的数据展示出来。我们通过分析各个细分条件的用户具体数据，可以得知我们的广告到底适合哪个条件下的用户，和不适合哪些条件的用户。某些细分数据好，就可以保留并继续投放，某些细分数据不好，就剔除该细分条件。通过不断剔除不好的细分，就能够让广告系列一直保持一个较好的数据。

以下图为例。此时我们以年龄作为细分条件分析该条广告各个年龄段，有18-24岁、25-34岁、35-44岁、45-54岁、55-64岁这几个年龄段的数据。

我们明显可以看到，45-54岁这个年龄段。单次转化费用高达$5.38，而其他年龄段都在1~2美刀。明显效果很差，那么证明我们的广告不适合该年龄段的用户，就需要把这条广告广告里的用户筛选掉45-54年龄段的用户。这样就能有效降低该条广告的整体单次转化费用。

第三：优化系列预算

（1）设置日预算

为你的广告系列设定每日最大预算。

（2）竞价策略

最低费用：在预算内尽可能追求最多的成效

费用上限：在预算内控制费用，同事尽可能追求最多成效

竞价上限：在每次竞拍中，控制竞价

目标费用：尽可能让最重的单次成效费用达到设定值

几种竞价策略，在不同情况下，根据需要选择。一般建议一开始使用最低费用模式，等跑了一段时间稳定后，给系统设置目标费用，让转化单价渐渐稳定在一个希望的值。

（3）投放类型

匀速：在一天内平均的花掉预算

加速：尽快花完预算，获取成效

基本任何时候选择匀速都是没错的。极少特殊情况会需要加速情况，比如在某段时间内，需要尽可能快的来量时，可以选择加速。

4、数据之外的优化

这个是我前阵子投放香港区域的时候发现的。今年香港比较动荡，经常会有民众示威游行。我在投放过程中，发现每当游行的时候，我们的单价就比较低，安装量就比较多。因为年轻人不工作、不上学，参加游行的时候，就有了更多的时间玩手机，然而这部分用户的留存一般比较差，可能游行完之后就没有时间玩游戏了。

由此我产生了思考，也许很多东西，是数据无法解答你的。比如国家的政策、社会的情况、当地人的风俗等等。哥伦比亚的毒枭被抓，可能也会影响到你在美国投放的广告数据。还是要多多留心，找对市场，找对时间，找对用户。

三、总结

本文主要介绍了Facebook投放的优化模型，其他投放平台的优化也大同小异，只要掌握了投放优化的标准步骤，即观察数据——分析数据——寻找可优化点，基本上就能应对一切问题。当然，优化点的寻找和优化，需要经验的积累和不断尝试。

很多人觉得广告投放是一件很水的事情，因为广告投放是一件非常的流程化的事务。怎么说呢，一件事，可以做的很水，也可以做的非常有含金量。

要做一个合格的广告投放，除了广告优化的技能，产出素材的创意，还要有丰富的知识储备，了解世界时事和行业变化，用这些知识为我们的投放工作保驾护航。俗话说，知己知彼，百战不殆。紧紧追赶这个世界的变化，才能立自己于不败之地。