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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