|宅经济过后，网服广告主如何提效增长？
【|宅经济过后，网服广告主如何提效增长？】
2020上半年 ， 在宅经济的刺激下 ， 教育 ， 视频 ， 阅读动漫等APP迎来爆发期 ， 网服类广告主投放需求随之增强 。 这在腾讯今年第一季财报中也有所体现 。 在大多互联网公司广告收入增速明显下滑之时 ， 腾讯的社交广告收入却逆势上扬 ， 达到6个季度以来最高 ， 这其中网服广告预算提升为其重要引擎 。
在如今的新常态下 ， 当网服广告主投放回归理性 ， 视线从用户增长延伸至生意增长 ， 用户价值的重新审视与广告的精细化投放成为两大营销趋势 。
针对这些趋势 ， 在昨日举办的2020 Tencent IN 腾讯智慧营销峰会上 ， TOP君重点参加了行业二部举办的“洞见增长、驱动倍增”分论坛 ， 从中提炼了三大提效法宝可供网服行业广告主参考 。
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腾讯广告行业销售运营总经理郭骏弦在会上演讲
精细化投放：RTA广告模式
RTA广告全称为Realtime API ， 主要为了满足广告主实时个性化定向的投放需求 。
在实际投放中 ， 广告主往往对“拉新”“拉活”等目标的定义各不相同 ， 加之媒体平台拿不到广告主内部活跃用户、LTV等第一方数据 ， 导致所定向用户精准度有所折扣 。
而RTA则能允许媒体平台将其所圈定的适合投放目标的人群数据通过API实时传输给广告主 ， 再由广告主根据自有第一方数据进行二次筛选 ， 从而对目标人群进行实时和精准的个性化定向 。
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腾讯广告行业销售运营副总经理孙单丹
RTA广告产品通常用于网服行业拉新、拉活的营销活动中 。 例如 ， 想要拉新的广告主可根据自有用户数据与媒体平台所提供的人群数据进行匹配 ， 排除掉已安装用户 ， 提升投放效率 。 此外 ， RTA也能允许广告主根据自己定制的“拉新、拉活”标准 ， 排除掉不符合要求的人群 ， 从而提升用户质量 ， 做到更精细化的投放 。
总之 ， 提升用户质量的关键在于理解用户、理解广告内容 ， 并实现二者精准匹配 ， 这也是RTA的底层逻辑所在 ， 在腾讯广告对网服用户洞察的基础上 ， 进一步引入广告主一方数据洞察 ， 通过RTA（Realtime API）通道来理解不同广告主所定义的高质量受众 。
个性化推荐：商品广告（DPA）
商品广告即根据用户特征和喜好个性化推荐适合商品 ， 并通过前端的广告创意与后端落地页内容协同一致的方式提升转化率 。
以往 ， 用户因感兴趣而点击了广告商品页 ， 但跳转至落地页时却未找到相关产品 ， 进而阻断了转化 ， 而商品广告则是会将前端的个性化推荐内容实时同步至广告主端的落地页 ， 保持个性化创意的一致性 ， 提升转化率 。
因此 ， 商品广告最初最多应用于电商领域 ， 而后延伸至网服行业 。 从电商赛道到内容赛道 ， 商品广告的产品逻辑并未改变 ， 依旧是通过个性化推荐的协同来最大化发挥内容创意价值 。 例如 ， 阅读类APP就可利用商品广告在前端创意部分根据用户喜好推荐可能感兴趣的小说读物 ， 而当用户阅读完一定章节后跳转至落地页下载APP后 ， 依然能够衔接到前面章节 ， 让整个转化过程更加流畅高效 。
商品广告非常适合目标受众广泛复杂、自身内容丰富多样的网服广告主 ， 通过“内容找人”来提升漏斗效率 。
优化买量成本：oCPX能力升级
oCPX智能出价系统是基于广告主投放目标及期望的转化成本来预估每次点击或展示价值 ， 通过机器学习来不断训练模型 ， 从而接近最优出价 ， 保证广告投放效率和ROI 。
而后 ， 随着流量见顶 ， 营销目标向后端移动 ， 针对广告主更深层次的转化目标 ， 行业内推出了oCPX双出价系统 ， 即广告主可以分别提供浅层和深层两个优化目标 ， 系统通过平衡浅层转化成本和深层转化成本来进行智能出价 ， 控制浅层转化成本的基础上获取深度转化 。
腾讯广告的oCPX可在此基础上根据不同出价策略灵活地进行成本调优 。 例如 ， 对于基础客户采用的“固定买量成本+次留率”出价策略则以稳定成本为主 ， 而针对通过后端LTV值实时调整买量成本和次留率的广告主则会通过RTA通道对每位用户产生不同出价 ， 实现从“单点最优”到“全局最优” 。
而针对多重痛点 ， 广告主也可以通过RTA、商品广告以及oCPX来进行不同组合来实现不同营销目标 。 比如针对有效拉新率较低、次留率不稳定的情况 ， 广告主可利用RTA+商品广告+oCPX来同时提升拉新 ， 稳定次留率 。
在数字广告逐步走向智能化、个性化、精细化的时代 ， 不断完善的平台能力和技术实力能够帮助广告主解决很多痛点 ， 而对于广告主而言 ， 充分了解和利用好每一项能力更是智能时代下实现增长的最大考验 。
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