金融领域中典型的 vivo 广告场景优化之策

在国家政策的影响下，尤其是 2020 年疫情期间，贷款行业中的 vivo 广告主加强了风控，对用户质量的要求随之提升。为处理用户质量问题，开展了人群质量提升的探索工作，借助商店人群包的能力，进行多维度定向抽取，促使广告主的高质量人群占比提升了 4

%-6%。

那么，vivo 广告的高质量用户都有哪些呢？

策略：依据 vivo 广告主的风控要求，锁定年龄在 22 – 45 岁的用户，并排除西藏、青海等偏远地区城市进行投放。

效果达成：高质量用户占比提高 2%。

策略：在第一阶段人群的基础上，剔除低端机型以及客户侧回传的低端人群。

效果达成：高质量用户占比提升 3%。

策略：在第二阶段的基础上，排除金融高活跃用户。

效果达成：高质量用户占比提升 4%-6%。

贷款广告主通常会重点考核授信成本，vivo 方面结合用户标签，利用年龄、性别、地域、兴趣等众多广告因子，以及强大的算法能力生成人群包，专门用于优化广告主的授信成本。

在 vivo 商店广告及 vivo 信息流广告场景中，助力 vivo 广告主找到潜在用户，优化授信成本，增强在商店及信息流中的获量能力。

消耗增长 45%，授信率提高 22%。

授信成本降低 17%。

展示了 vivo 广告人群包测试前后投放成本和授信率的趋势，以及投放成本和授信成本的趋势。

本文主要阐述了金融行业典型的 vivo 广告场景优化策略。从中可以看出，金融行业十分适合投放 vivo 商店广告，只要具备恰当的广告投放策略，vivo 广告的投放转化率就能提升。如果想要获取更多关于 vivo 应用商店广告的相关内容，可以联系精准获客！我们是一家专注于 vivo 广告投放的公司，拥有丰富的广告投放经验，还有专业的运营人员协助广告主进行广告投放。有意在 vivo 进行广告推广自家产品的老板，也欢迎联系我们！