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信息流转化率过低如何解决?

众所周知,信息流广告用户主要有两大特点:

1. 兴趣明确,诉求不明确。

2. 拥有多个兴趣标签,且标签之间不冲突。

简单来说:假设,信息流广告由不同口味的糖所组成,没有人能提前知道下一颗是不是自己所感兴趣的。


所以,用户在寻找,找自己最感兴趣的那颗糖。

信息流广告也是如此。(用户不确定哪颗糖是我想吃的)

那么当流量不理想时,我们便可以从以下两点来进行思考,以下解答由一秒推为您解答,希望对您能有所帮助:

1. 定向的精度:这是用户喜欢吃的糖吗

2. 定向的有效性:用户相信我的糖就是他喜欢的口味吗?

提高定向的精度

简而言之就是:提高流量获取的精准度。(确保这则广告是用户想吃的糖)

通常,在信息流环境中,用户往往是没有很明确的诉求,所以,我们不需要通过需求标签来提高定向的精度,而是兴趣标签。

但一个兴趣标签可能被多名用户所拥有,而每名用户对于兴趣标签的需求强弱度是不同的。

我们要如何确保这颗糖是他最想吃的?即让广告与用户的需求高度匹配、高度符合。


01 兴趣+基础定向

假设,某汽车贴膜广告主,准备投放信息流,毋庸置疑地将拥有“汽车”这一兴趣标签作为主要投放人群。

但效果并不好。为什么?

因为用户喜欢车,但不代表有车,更不代表愿意花高价钱为车贴膜。

所以,单凭兴趣一个标签是不够的,还需要有用户的消费水平等。

那么,在投放过程中,我们便可在兴趣定向的基础上,根据产品受众人群的属性进一步定向,去细分流量,使其更精准。

02 兴趣和行为定向

假设某吸尘器广告主,准备投放信息流。于是,他根据“吸尘器打扫毛毯更干净”这一逻辑,锁定近期购买过毛毯的用户进行投放,

但效果并不好。为什么?

因为用户购买毛毯可能只是因为好看或者是便宜,那么便不会因此而花大价钱2k左右再买一个吸尘器。

所以,我们便可在兴趣定向的基础上,利用大数据对用户行为进行精准分类,进一步划分人群,提高精准度。

以投放“吸尘器”为例,此时,我们可通过大数据了解到近期购买过智能家电的用户(买过智能家电意味着能并愿意购买这一类的产品),甚至了解他们购买的价位和款式,以此通过对用户近期行为的定向达到流量的精准度。

提高定向的有效性

在满足了流量的精度后,我们就需要思考流量的有效性。

有时转化效果差,恰恰就是因为定向的有效性低。

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上述,两条文案,你觉得哪条点击率高、转化效果好?

也许你会猜第二条,不过事实也是如此。但为什么?

其实,在信息流环境中,用户不是被需求驱动的,而是被兴趣驱动。

第一条,明确介绍了自己的服务,试图去满足用户的需求。

而第二条,通过命中用户(限定特定人群),利用好奇来吸引用户点击,极大程度摒弃了一部分垃圾流量。

用户在信息流浏览环境中,他的所有行为都是无意识的,无需求的,只会点击那些:和自身相关的以及符合人性的创意。

且,在信息流这个信息繁杂的环境中,用户注意力是不聚焦的,行为也比较随机。此时用户只是关注那些和自身相关且感兴趣的信息,而通过命中用户,不仅可以筛选部分流量,还可使用户在随机这个行为中,大幅度获取用户的注意力。

那么,我们在撰写创意时就要满足这两点,即:有效创意=命中用户+切中人性



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