分享廣告投放的技巧「怎麼投放廣告是最有效的」

最好的廣告都是怎麼做投放,提高轉化率的?

為學須剛與恆,不剛則隋隳,不恆則退。

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在日常投放過程中,我們經常會碰到素材效果不理想的狀況,CTR(點擊率)特別低,如果CTR(點擊率)過低就無從談轉化!

在現在的信息流廣告中,信息與廣告之間的界限逐漸模糊,它們可以被看作是信息內容,用戶也期待更為有趣、優質的內容。所以一則有價值的廣告,或者能給用戶提供幫助,或者能給用戶提供娛樂性的廣告更容易被用戶買單。

如何提升廣告CTR(點擊率)&CVR(轉化率)就變的尤為重要!

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對於廣告投放這件事,相信很難有人能夠做到百發百中。

而對於信息流廣告,往往會有這樣的誤區:好創意=CTR高=受眾感興趣。

其實,一條我們認為的好創意,並不一定CTR就高,受眾就一定感興趣,那麼,如何做出一條既創意好,並且CTR高,受眾感又感興趣的創意?

經常做投放的同學對誘導素材肯定不陌生,有時候找的誘導素材,點擊率也很高,但文不對題,最終會導致跳出率很高,效果很差。

事實上,我們在廣告投放之前,先進行充分的分析,做好分析後,再進行相應的創作,可以大幅提升成功率。

我們可以按照以下思路進行分析:

第一步:明確投放的目的

產品在不同的階段投放目的的不同決定了素材在內容上的側重點的不同。

第二步:解析推廣目標

拿到產品後我們需要對產品進行充分的分析,我們可以從以下方向進行分析:

(1)產品人群

(2)產品分類&特點

(3)投放定位

(4)投放位置

(5)投放節奏

(6)投放素材與文案

第三步:了解市場需求

明確產品定位是否符合市場需求?可以從2個方面考量:

(1)分析競品,明確優勢/弱勢,找到推廣切入點。

(2)了解用戶,找准用戶需求點,了解競品情況,熟知雙方優劣勢。

第四步:分析用戶

按照用戶的人群屬性進行分類:年齡、性別、地域。根據用戶的人群特點,揣摩其心理和需求。

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釐清思路後,我們可以從以下幾點進行優化:

一:策劃多個推廣點
前期策劃大量的推廣idea,快速地測試效果。前期可以召集優化和設計師同事一起進行頭腦風暴,策划出不同風格的推廣idea,製作成推廣素材,快速上線測試效果,每一組測試廣告大概在獲得1萬次曝光以後,就能看出這組廣告素材的效果。

二:找到目標用戶精準定向投放

廣告投放一般有兩個變數,一個是素材,一個是人群定向。測試推廣idea的時候,保持人群定向不變,一般以廣泛受眾定位。推廣idea已經測試出來以後,同一套素材開始測試找出互動率最高的人群。我們可以把廣泛受眾定位的人群進行切割,切割成幾組不重疊的人群,再進行快速測試。比如說,我們可以把用戶分為:男性&35歲以上、女性&35歲以上、男性&35歲以下、女性&35歲以下這4個不會重疊的用戶分組進行投放測試,找出1-2個互動率較高的人群分組。

三:落地頁細節的優化

用戶需求是分人和場景的,比如,同樣一張20元抵用券,他在超市買東西的時候看到和他在電梯里看到效果完全是不一樣的;同樣一張20元抵用券對男人和女人的效果也不一樣。

策劃一個高轉化著陸頁,你首先需要思考的問題是——

「用戶是誰?」

「用戶通常是在什麼樣的場景下看到我的頁面?」

於是你就會發現,用戶接觸到著陸頁,又需要再被拆分成二個細分場景:

(1)用戶接觸著陸頁前的場景

(2)用戶閱讀著陸頁的內容的場景

此時我們應該注重落地頁細節的優化,尤其是在落地頁和推廣素材的銜接上。比如說推廣App的落地頁一般是App Store或者安卓應用商店,那我們就應該在應用標題、應用截屏、應用描述 等用戶第一眼看到的信息上下功夫。

四:文案撰寫的技巧

(1)在視覺營銷裡面,凡是牽涉到數字的標題,總能勾起人的第一視覺效果。所以我們在大街上看東西的時候,第一眼能看到的也是數字。它所傳遞的信息也更加直接、清楚、有衝擊力。巧用數字進行文案的撰寫可以起到出其不意的效果。

(2)信息流廣告和傳統廣告從本質上就有著很大差異。當你把信息流廣告當成傳統廣告,並按照傳統廣告的思路來寫的第一秒,你就錯了。如果像尋常廣告文案一樣,以宣傳自身產品優勢為前提,用戶必定一指划過。

與其將信息流廣告做成廣告,不如將他做成一則內容,——像一條給用戶的善意提醒,像一個遲來的通知,像一個好玩的新消息或者像一個有趣的故事。總之,當你在想信息流文案的時候,你真正在創造的不是廣告,而是內容。

(3)利用消費者的屬性,比如年齡、性別、所處地區、行為特徵等特有的固定的標籤撰寫不同的文案,使之更有代入感(讓用戶第一時間想到這文案就是為自己而寫),更能觸動用戶。

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好的廣告是吸引用戶多看且產生互動,可以提供給用戶價值,或者能給用戶提供幫助,或者能給用戶提供娛樂性的內容。尤其是在移動互聯網時代,流量碎片化前提下,用戶的注意力只有短暫的幾秒。

因此在做廣告投放前,一定要對自己的用戶人群有所了解,做到足夠的分析和優化,才有可能提高轉化率!

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