以下內(nèi)容詳細(xì)介紹信息流廣告優(yōu)化的邏輯、素質(zhì)及探索示例，共計 5000 字，可能需要花費您 10 分鐘的時間。
曲海佳，信息流廣告/DSP廣告權(quán)威專家，現(xiàn)任致維科技營銷總監(jiān)。精通互聯(lián)網(wǎng)廣告領(lǐng)域，擅長各大互聯(lián)網(wǎng)平臺推廣。曾就任于Google以及全球領(lǐng)先移動DSP平臺MdotM；近年來轉(zhuǎn)戰(zhàn)百度營銷推廣領(lǐng)域，是國內(nèi)為數(shù)不久不多的百度認(rèn)證營銷專家（百度高級）證書的持有者。精通教育、金融、社交、網(wǎng)服等領(lǐng)域，辦事過包孕BAT、小米、領(lǐng)英、獵豹、華夏保險等諸多客戶，著有《互聯(lián)網(wǎng)DSP廣告揭秘–精準(zhǔn)投放與高效轉(zhuǎn)化之道》， 2017 年即將出版國內(nèi)首本信息流廣告投放領(lǐng)域的實戰(zhàn)指南！
鑒于信息流廣告投放在整個數(shù)字廣告市場的重要性不停提升，信息流廣告投放優(yōu)化人才呈現(xiàn)供不該求的趨勢，在常規(guī)投放優(yōu)化思路的基礎(chǔ)上探索出一套合理簡單易上手并可發(fā)展的進階優(yōu)化思路十分須要。本文在多個信息流渠道推廣經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，總結(jié)現(xiàn)有信息流廣告常規(guī)投放優(yōu)化思路中可借鑒元素及其局限性，借助Ptengine這個強大的監(jiān)測工具，通過真實案例進行實驗性投放和數(shù)據(jù)采集分析，進而得出適用于絕大多數(shù)信息流廣告平臺的差異化優(yōu)化思路。
首先簡單介紹下Ptengine（鉑金分析），Ptengine是上線于 2011 年的秒級實時數(shù)據(jù)監(jiān)測工具，之前主要的業(yè)務(wù)重心是在歐美和日本，目前工作重心逐漸轉(zhuǎn)向國內(nèi)。借助這個工具除了能夠完成基礎(chǔ)的流量數(shù)據(jù)監(jiān)測和流量質(zhì)量評估之外，其易用性極強的熱圖陳訴對于改善網(wǎng)站的布局合理性和提高用戶體驗也有莫大的幫手，而今天，我主要想討論的是如何借助Ptengine工具生成的廣告推廣url，巧用utm參數(shù)和事件轉(zhuǎn)化的設(shè)置來優(yōu)化信息流廣告的投放。
首先，我們先來回顧下市面上的常規(guī)信息流廣告投放優(yōu)化的思路。
現(xiàn)有信息流廣告渠道的常規(guī)主流推廣和優(yōu)化方法往往遵循以下幾個步驟：
先理解平臺競價機制及基本算法；
然后根據(jù)營銷需求創(chuàng)建賬戶結(jié)構(gòu)和進行基礎(chǔ)設(shè)定；
最后通過所謂“A/B測試”的方式不停上傳新創(chuàng)意（案牘+圖片）、對比測試差別創(chuàng)意效果并保存點擊率較好的創(chuàng)意，借此維持較高的整體賬戶點擊率。
總體來說，便是通過不停制作、保存或更新點擊率更高、與廣告落地頁和推廣產(chǎn)品相關(guān)性更好的創(chuàng)意素材，吸引目標(biāo)受眾的廣告點擊，增加落地頁拜候量，通過精準(zhǔn)定位受眾獲取相關(guān)性較高流量，以此減少轉(zhuǎn)化漏斗中流量從到訪落地頁到達成轉(zhuǎn)化之間的流失，達到相對不變的轉(zhuǎn)化率和較好的轉(zhuǎn)化成本。
所以，長期以來主流的信息流廣告優(yōu)化的核心在于創(chuàng)意的優(yōu)化，或者更極端點兒說，在于創(chuàng)意點擊率的優(yōu)化。
之所以大家都在追求點擊率，是因為絕大多數(shù)信息流廣告平臺的產(chǎn)品機制是高度雷同的，在絕大多數(shù)的信息流廣告平臺上，信息流廣告往往會經(jīng)過預(yù)分配曝光、預(yù)估CTR、廣告排序和頻次過濾等幾個步驟后，展示在用戶面前：
其中預(yù)估CTR受賬戶歷史表示影響較大；廣告排序就是eCPM排序，而eCPM≈質(zhì)量度*出價。而在很多信息流廣告平臺上，質(zhì)量度≈預(yù)估CTR，在這個規(guī)則之下主流優(yōu)化方法就釀成不停憑經(jīng)驗和部分?jǐn)?shù)據(jù)添加預(yù)估點擊率較高的新創(chuàng)意，再通過較好的數(shù)據(jù)表示（高點擊率）獲取較高的整體賬戶質(zhì)量度，通過質(zhì)量度提升eCPM獲得高排序和高曝光，進而再為后續(xù)新創(chuàng)意獲取較高預(yù)估CTR，循環(huán)往復(fù)來形成創(chuàng)意點擊率的正循環(huán)：
正因為如此，創(chuàng)意的點擊率才成為了主流信息流廣告優(yōu)化過程中的重中之重。盡管這一套邏輯相對好上手且已經(jīng)很成熟，但其實這個邏輯具有很大的不足和局限性，很多時候，整個正向循環(huán)根本無法實現(xiàn)。
首先，A/B測試自己就具有必然的局限性。因為A/B測試素質(zhì)上來說是一種“先驗”的實驗體系，屬于預(yù)測型結(jié)論，參與對比測試的兩個或多個樣本在設(shè)計制作之初，往往是通過主不雅觀臆斷其是否合格和報答選擇的樣本，所以容易出現(xiàn)效率偏低或與“后驗”的歸納性結(jié)論不同巨大的情況。
其次，A/B測試的抱負(fù)狀態(tài)是在連結(jié)絕大多數(shù)的元素一致的前提下，針對兩個樣本或多個樣本之間的某一個元素進行對比測試，而不是對在多個方面都截然差別的樣本進行對比測試，因為這樣很難對究竟是哪一個元素影響了最終的數(shù)據(jù)表示得出可信結(jié)論。而不幸的是對比新舊創(chuàng)意素材或者同時上傳的多套創(chuàng)意素材往往屬于后者。所以針對信息流廣告創(chuàng)意的很多A/B測試其實是“偽”A/B測試，因為有太多的元素差別，例如主題顏色和案牘的詳略程度，再加上投放中可能的曝光的時間，曝光的上下文環(huán)境，所獲得的流量的質(zhì)量。過多的元素差異導(dǎo)致無法判斷哪個元素才是對結(jié)果影響較大的因素，進而無法提供優(yōu)化的標(biāo)的目的，哪怕是接下來圖片和案牘的設(shè)計標(biāo)的目的。
