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23 年

行業(yè)經(jīng)驗(yàn)積累

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專業(yè)團(tuán)隊(duì)

10000 +

客戶保有量突破10000家

OCPC是如何精準(zhǔn)定位用戶的？OCPC算法邏輯與放量原則詳解

2023-02-07

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現(xiàn)在的競價(jià)員要是還不了解OCPC都不好意思跟同行交流。我們都知道OCPC是放量工具，能幫助賬戶在短時(shí)內(nèi)完成消耗

但是你真的了解OCPC的放量原理嗎？經(jīng)常聽到很多競價(jià)員吐槽“OCPC放量也不行啊”“這消費(fèi)也沒提起來啊”

如果你也遇到了這些問題，大概率是因?yàn)槟悴⒉涣私釵CPC是如何放量的，掌握邏輯就如同掌握規(guī)則，在用的時(shí)候才會(huì)更加得心應(yīng)手。今天的內(nèi)容就來給大家分享：

OCPC的放量原理

OCPC的兩大投放階段

OCPC的三大特點(diǎn)

OCPC的投放流程

OCPC是如何放量的

知道OCPC是放量提消費(fèi)的，但是OCPC是如何放量的？他是怎么精準(zhǔn)定位到用戶屬性的呢？它主要有以下三個(gè)原理

1.捕捉用戶行為

捕捉用戶基礎(chǔ)屬性特征——比如用戶的性別、年齡、地區(qū)、設(shè)備、興趣等

捕捉用戶點(diǎn)擊行為——比如用戶搜索、點(diǎn)擊與分享某個(gè)頁面等

捕捉用戶無意識行為——比如用戶滑過或者停留某個(gè)頁面等

2.行業(yè)數(shù)據(jù)整合

根據(jù)同行業(yè)流量轉(zhuǎn)化特征結(jié)合賬戶實(shí)際轉(zhuǎn)化流量進(jìn)行歸納整理

比如，你推廣的行業(yè)大部分晚上轉(zhuǎn)化比較好，可是你將你的賬戶主推白天，那么系統(tǒng)就會(huì)計(jì)算出你賬戶的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)較差，也就是說，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)同行的流量對你的賬號做一個(gè)評估

3.智能精準(zhǔn)拓量

通過模型針對性尋找流量智能匹配，去搜索用戶需求

比如，系統(tǒng)會(huì)分別收集容易轉(zhuǎn)化產(chǎn)品的特征和不容易轉(zhuǎn)化產(chǎn)品的特征，組成一個(gè)數(shù)據(jù)庫，從而針對性地尋找流量

學(xué)會(huì)了OCPC的原理、特點(diǎn)以及轉(zhuǎn)化邏輯，那么我們就可以對OCPC進(jìn)行投放，那么它的投放流程是什么呢？我們來看以下內(nèi)容

OCPC的兩大投放階段

現(xiàn)在的OCPC不像以前會(huì)區(qū)分第一階段、第二階段了，但是根據(jù)我們多年的投放經(jīng)驗(yàn)來看，我還是習(xí)慣會(huì)把OCPC進(jìn)行階段的劃分，分別是“數(shù)據(jù)積累階段”和“智能投放階段”，針對這兩個(gè)投放階段會(huì)有不同的數(shù)據(jù)表現(xiàn)，在這兩個(gè)階段下，系統(tǒng)也在做不同的優(yōu)化嘗試。

1.數(shù)據(jù)積累階段——廣告投放中，對已轉(zhuǎn)化人群特征進(jìn)行歸納判斷總結(jié)

舉個(gè)例子，機(jī)械設(shè)備行業(yè)的賬戶，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)投放的歷史數(shù)據(jù)去判斷，你的廣告之前轉(zhuǎn)化的人群具備哪些屬性，這類人群的身上又有哪些特點(diǎn)，然后系統(tǒng)會(huì)根據(jù)這些總結(jié)來的特點(diǎn)繼續(xù)放量，不斷的學(xué)習(xí)不斷的總結(jié)，不斷的調(diào)整，以此來矯正流量方向，這個(gè)階段就是系統(tǒng)在做數(shù)據(jù)積累，你也可以叫它學(xué)習(xí)期。

2.智能投放階段——針對之前系統(tǒng)收集的數(shù)據(jù)然后進(jìn)行放量

在這個(gè)過程中，出價(jià)、匹配模式都是交由系統(tǒng)控制，人為無法干涉，我們常常會(huì)見到OCPC一次點(diǎn)擊的價(jià)格能高達(dá)一百多，甚至幾百塊錢，這是因?yàn)橄到y(tǒng)會(huì)根據(jù)之前學(xué)習(xí)的內(nèi)容對人群進(jìn)行劃分，分別是高意向人群和低意向人群，針對低意向人群降低出價(jià)，或者干脆不對這些人展示廣告，而針對高意向人群就提高出價(jià)，只要系統(tǒng)認(rèn)為這個(gè)人的轉(zhuǎn)化率高，那么系統(tǒng)就會(huì)玩命的搶排名

注意：在數(shù)據(jù)收集階段，系統(tǒng)不介入調(diào)整，只是默默的收集數(shù)據(jù)，觀察其轉(zhuǎn)化行為，主要收集用戶整理歸納轉(zhuǎn)化特征、相同詞分析不同需求、不同詞分析相同需求的這三方面信息