在小红书营销领域,传统投放指标如CPM、CPC和ROI的局限性日益凸显。本文认为,品牌应着重关注CPE(Cost Per Engagement,每次互动成本)和UV成本(Unique Visitor成本)这两个指标。CPE可直接体现用户对内容的兴趣与信任程度,UV成本则能更精准地衡量用户资产价值。
要是我问你小红书投放效果如何,你会用哪些指标数据来回答?或许是CPM、CPC或者ROI?但我要对这些传统指标发起挑战,它们真能反映真实的投放效果吗?
01 CPM的幻觉:曝光≠触达,更≠信任
曾经,CPM是品牌衡量性价比的重要标准。然而如今,小红书用户日均浏览笔记超50条,算法会将内容推送给可能感兴趣的人群。这就意味着,即便曝光量高达百万,若用户只是滑过,品牌也难以建立有效认知。
更严重的是,CPM无法区分无效曝光,比如用户误触广告、算法误判兴趣标签,甚至存在机器刷量情况。某美妆品牌投入10万元进行CPM广告投放,曝光量达200万,但后续监测显示,仅有5%的用户点击进入商品页,UV成本高达40元,远高于行业均值。
02 CPC的悖论:点击只是开始,而非终点
CPC看似精准,它只表明用户是否愿意点击,却无法解释用户离开的原因。一篇封面吸引人但内容空洞的笔记,可能吸引大量点击,但高跳出率会让算法判定内容质量差,进而限流。
更关键的是,CPC忽视了用户行为的复杂性。例如,用户可能因好奇点击,发现内容与预期不符后迅速退出,甚至对品牌产生负面印象。这种无效点击的成本,最终会影响ROI。
03 ROI的局限性:短期主义的“遮羞布”
ROI看似直观,但过度依赖它会使品牌陷入收割陷阱,只追求即时转化而忽视用户心智培养。例如,某零食品牌通过低价促销在ROI上取得漂亮数据,但复购率不足10%,长期用户资产几乎为零。
04 小红书的投放到底应该重点关注哪些指标?
1)CPE的本质:用户用互动来投票
为何要关注CPE?CPE的计算公式是总成本/(点赞+收藏+评论),它直接反映用户是否愿意为内容付出时间成本。一次点赞或许只需0.1秒,收藏代表未来可能回顾,评论意味着用户愿意表达观点,这些行为层层递进,构成用户对品牌的初级信任。
高CPE内容是用户主动参与的“社交货币”。比如,一篇干货护肤教程引发大量收藏,说明用户认为其有长期参考价值;一条引发争议的评论,可能成为品牌与用户深度对话的契机。
2025年小红书算法升级后,互动率(赞藏评/阅读量)成为核心权重指标。一篇笔记若互动率低于3%,即便初始曝光量高,也会被系统判定为“低质内容”而停止推荐。
我们曾帮助某母婴品牌测试两组内容:A组主打产品硬广,CPC低至0.5元,但互动率仅1.2%;B组以育儿知识切入,CPE为8元,互动率达6%。一个月后,B组笔记的自然流量占比从20%提升至65%,UV成本下降40%。
此外,高互动内容具有“滚雪球效应”。一篇爆文不仅能带来即时流量,还会持续出现在相关搜索和推荐页,甚至被用户自发转发至私域。例如,某家居品牌的一篇“小户型收纳攻略”笔记,初期CPE为12元,因其内容实用,半年后仍每天带来自然搜索流量,UV成本降至不足1元。
2)UV成本的本质:用户资产的“资产负债表”
UV(Unique Visitor)成本常被简单理解为“总花费/独立访客数”,但这远远不够。真正的UV成本应包含两层筛选:
- 行为筛选:用户是否完成关键动作(如加购、私信咨询)
- 价值筛选:用户是否符合目标画像(如地域、消费能力)
我们合作过的一个服装品牌,数据显示其UV成本为15元,但进一步分析发现,70%的UV来自低消费意愿的三线城市学生群体,实际转化率不足2%。调整投放策略后,UV成本升至20元,但转化率提升至8%。
将UV成本视为用户获取成本,而非广告花费,能帮助品牌建立长期视角。尤其是UV成本和CPE两个指标适合协同使用,CPE负责筛选兴趣人群,高互动用户更可能成为潜在消费者;UV负责验证用户价值,通过加购率、咨询率等后链路数据,反向优化CPE策略。
05 小红书的实战指南:如何用CPE和UV成本重构投放策略
1)内容分层:CPE决定内容优先级
- S级内容:CPE≤8元,互动率≥5%,全力投放并复刻内容模型
- A级内容:CPE≤12元,互动率≥3%,优化标题和视觉后二次测试
- B级内容:CPE>15元,直接淘汰或转为自然流量测试
2)预算分配:UV成本锚定用户价值
- 聚光平台:侧重CPE,通过优质内容沉淀用户资产,允许UV成本≤30元
- 乘风平台:侧重UV成本,紧盯加购率和咨询率,要求UV成本≤20元
3)数据闭环:从单点优化到全局洞察
- 每日监控:CPE波动超过20%时,立即排查内容质量或竞争环境
- 周度复盘:关联UV成本与后链路转化数据,动态调整出价策略
- 月度策略:根据CPE和UV成本趋势,优化达人矩阵与内容选题
小红书的流量竞争已从拼曝光进入拼价值时代。CPE和UV成本的重要性在于,它们穿透数据表象,直指商业化本质:用户是否愿意为品牌付出时间和金钱。那些仍依赖CPM和CPC自我麻痹的品牌,终将被算法淘汰。
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