你问我答 | 初次投放信息流时常见的问题包含哪些？又该怎样解决？信息流广告十问十答

精准获客在线第十七期

信息流特训营

聚集了大量初涉信息流广告的学员，在此特意将学员在学习和投放进程中的部分问题予以整理，供大家分享学习，期望能为初学者提供助益。

# 问：在分析展现量较少的情况时如何优化，您提出了小范围提高出价。能否分享一下这个范围大致是原始出价的百分比呢？

静静老师答：

这针对的是非智能投放模式，像 CPC/CPM，以 0.2、0.5 为单位进行小幅度调整出价，并及时观测数据变化状况以便及时调整分析。

对于智能模式出价建议“一步到位”，例如 OCPC/OCPM/CPA，因为系统的智能优化需要开展有效建模，通常建议初期就综合考虑多方面要素，给出恰当的目标转化出价后，在投放过程中一般不建议进行调整，以防影响建模。

同时在智能模式投放的初期，检查好创意方案、设定好预算后，建议将其他设置放开，给予广告充足的测试空间，避免频繁调整。

# 问：页面留存率低，请问在今日头条的鲁班账户中，可以从何处了解到这个指标呢？或者需要借助什么工具辅助来获取这个数据？

静静老师答：

首先，鲁班平台不会披露页面访问数据，如果要优化鲁班页面，可以从转化效果、质量度等方面进行参考优化。

页面留存主要是为了辅助了解页面质量的数据情况，需要观察的数据包括：访问抵达率（页面访问量/点击量=访问抵达率）、首屏跳失率，平均阅读比例，平均停留时长等。如果使用橙子建站，这些数据平台都会有详细披露，如果使用自身的网站，则可借助第三方工具来获取页面数据。

# 问：在效果测试中，您提到样式测试，当下头条鲁班基本都是通过视频转化。您能就图片今后能否继续转化这一问题，分享一下您的见解吗？

静静老师答：

针对不同的产品，在不同的投放渠道，不同的资源样式大盘数据可能都会有所差异，依据您的经验，如果二类电商在投放视频资源位时容易出单，那么可以着重投放视频广告位，如果预算充足、试错空间较大，可以尝试不同的图文资源位进行试投。

# 问：做题时，有一道题目：称账户的展现量会受到历史点击率的影响。（展现低是由于历史点击率过低的影响）请问有数据支撑吗？倘若出现这种情况，是否只能更换账户进行投放？

静静老师答：

这是 ecpm(广告展现竞争力)的影响因素，cpc 广告的 ecpm 影响因素包含出价和 ctr，在 ocpc 等智能模式下，ecpm 的影响因素有出价、CTR、CVR，在广告投放过程中，影响 ecpm 的数据若出现下滑，都有可能对后续的广告展现量产生影响。更详细的内容可以回顾 ecpm 章节。

# 问：您讲解展现机制这一章节时，未提及 oCPM 的展现机制。能否详细阐述一下呢？

静静老师答：

oCPM 的计费方式与 CPM 相同，按照展现量扣费。

在广告展现机制方面与 ocpc 类似，ecpm（展现竞争力）的影响因素：目标转化出价、点击率、转化率。

智能计费方式的展示优先级对比为：ocpm > ocpc > cpa。

oCPM 是当前头条的主推计费方式，更多详细内容可以在公号后台回复关键词“头条”获取资料查看。

# 问：倘若从事二类电商，在测试出自身的素材创意都非常出色，点击率和转化率都不错的情况下，可以运用 cpc 计费这种模式吗？如果使用，会不会只有点击，而没有转化？

静静老师答：

可以进行测试，在测试前要做好预估准备，效果或许存在，或许不存在。常见的操作方式是：表现良好的 CPC/CPM 模式广告，可以考虑尝试 o 模式。

# 问：

关于今日头条的兴趣定向与后续的创意分类，两者存在怎样的关系。（是否会出现展示人群的再次细分呢？）

静静老师答：

兴趣定向是借助用户标签体系，筛选平台用户，从而找寻广告的目标受众。

创意分类是向投放系统告知，自身的广告归属于何种类别，清晰且有效地描述创意分类，有利于系统精准定向，辅助系统更准确地对您的广告进行点击率预估。

# 问：对于文案创作能力的提升，您有没有什么建议呢？

静静老师答：

后续的课程会专门讲解创意方案的方法论，学习进度较快的同学，可以提前进行学习和吸收。更多的创意方法论，在公号、星球都有分享，可以及时补充学习。

# 问：橙子建站能否用于鲁班账户？

静静老师答：

可以。不过除了鲁班，其他表单无法体现在线售卖。

# 问：头条的 ecpm 值在哪里能够查看，或者说只有鲁班账户无法看到这个值吗？头条特别重视这个，ecpm 是不是越高越好？

静静老师答：

鲁班、KA、SMB 的 AD 后台是相同的，在“自定义列”勾选 平均千次展示费用/ecpm 值 即可看到。

ecpm 具有两层含义，基础的计算逻辑就是平均千次展示费用。另一层含义代表广告曝光竞争力，ecpm 越高，越容易获得更优质的曝光。但是，要把握好度，因为 ecpm 还会影响成本，过高对于广告主而言并不划算。

以上为信息流

特训营学员的问答内容分享。

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