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电脑给手机提供网络,SEM广告投放OCPC,不会操作设置这里有教程

4957 人参与  2022年10月29日 10:37  分类 : 新媒体运营  评论

OCPC以转化为目标的的智能出价模式为广告主带来的优质的流量,同时提高了转化率,收到很多广告主的喜爱。于是乎,很多没有用OCPC投放的也在跃跃欲试。

那问题来了,没操作过,不太会啊!怎么设置呢!这是对很多新手来说头痛的问题。那菜鸟学堂涛哥今天就来分享下操作OCPC的关键要点。
OCPC投放包初建主要分两大块:
一、新建OCPC投放包
新建OCPC投放包分为以下个板块内容
、投放包名称(个字符)
量级小的账户,投放时间+业务类型基本就可以了;量级大的账户,投放时间+优化模式+业务类型等。
、流量范围
a) 支持一个计划分别设置PC和移动
b) 当某个计划层级的投放包和账户层级投放包流量范围有重合时,以计划的设置优先。
c) 如给计划A分别设置移动和PC两个流量范围的投放包,则分别优化对应流量,两个投放包互不影响。
d) 只投pc的计划放在pc投放包中,不放移动投放包。只投移动的计划同理。
、数据来源
数据对接形式:

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、转化类型
不同接入方式支持的转化类型不同。个浅层转化,个深层转化,值得一提的是,表单按钮点击教育和金融行业肯定适合,咨询按钮点击以医疗行业为代表了。

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、 优化模式(OCPC和ECPC
OCPC(目标转化成本)
适用对象:转化充分,业务点和优化目标简单,成本明确(这点最重要),账户操作需求少。
目标:控制转化成本(CPA)
二阶标准:分为基础门槛和低门槛,基础门槛是连续天,每天转化量不低于个。低门槛呢,是天累积转化不低于个。
年后百度还开放了零门槛的小流量测试,如果一直达不到门槛,相关行业可以申请。

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转化出价
自定义的话,不能过低,不然将无法进入第二阶段,应高于推荐的%。直接使用一阶转化出价也可以,即一阶消费/转化数
使用低门槛投放
低门槛意味着样本数据不足,数据模型不完善,cpa波动会更大,需要谨慎使用。
• 低门槛周累积转化量≥
• 天级别效果波动可能较大
• 至少以周为单位核算效果
• OCPC赔付规则,首次进入二阶,三个自然日或一周内将获得超成本赔付保障
实际应用:
a) 低门槛是在OCPC多次测试一直无法进二阶的情况下
b) 假设一个投放包用低门槛,一个投放包用常规,理论上讲流量更分散,进二阶也会更有难度。要实现ab测试,流量生效范围需要设置成一个是计划,一个是账户。
)eCPC(目标人群出价系数)
适用对象:转化稀疏、业务点和优化目标复杂和众多、对账户优化有较高的控制需求、转化成本和转化量波动大、对ACP、CTR等指标有较高的控制需求、频繁操作。
目标:优化转化率(CVR)
二阶标准:天累积转化量不低于个
通用溢价系数
• 关键词最终出价=关键词出价*通用溢价系数
• 最高溢价系数应大于等于
• 最低溢价系数建议小于,大于等于.
实际应用:cvr不稳定、对acp需要一定控制需求,且账户的投放时段、投放业务类型经常调整时,可以尝试用eCPC。
、自动定向
分为三块儿,保守扩量、均衡扩量、积极扩量,详情可以看图解

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实际应用
• 在流量实在不够的情况下,可以做尝试,流量有一定回升。
• 一旦投放,需要做数据跟踪,投放过程中不做其他大量操作,以准确评估其效果。
• 在实际投放中,也不排除流量市场的自然影响,左右实际效果。
• 复盘还是很重要,知其然还要知其所以然。
、智能加词
OCPC二阶后,每隔三天添加一批新词(新词处于暂停状态)
实际应用
目前尝试和多方交流以后,建议弃用。如果有小伙伴对智能加词使用有心得,欢迎反馈。
、溢价人群(针对eCPC
实际应用
• 【搜索历史】能带来有效流量,并能形成表单,其他人群效果不明显,成本可控。
• 【浏览历史】和【app偏好】流量非常大,效果较差。
• 【搜索历史】内主要使用账户搜索词和效果词。
• 通过后台搜索词报告的触发模式观察,并不完全是精确匹配触发,存在短语同义形式的触发。
二、设置生效范围
实际应用

、 一般不建议账户层级。小量级账户除外,预算严格控制,OCPC只作为辅助带量的渠道,可以通投账户层级。
、 中大量级客户建议计划层级。在同一流量范围内,一个计划仅允许被一个投放包绑定。若计划已经被其他投放包绑定将置灰展示,不允许重复选择。
、 投放包分组建议:
• 量级大的账户:按业务类型分别打包,适用业务分类明显和各类业务量级大的账户。
• 按cpa分投放包:适用词性明显及业务相关度独立的账户。
• 量级小的账户:全计划投放,新增计划及时添加,cpa由低到高逐步探索。
最后,总结下操作OCPC的几个重点:首先是oCPC和eCPC的选择,OCPC适合操作少,有充分转化的账户;eCPC适合操作频繁,对关键词出价和转化量有很高要求的账户
其次是自动定向,需要大家在拓量的测试过程有充分的数据记录,找到合适的拓量模式。
再就是溢价人群的选择,搜索历史能圈到比较精准的流量,像app偏好、浏览历史、人口信息这类,消费比较多,流量比较杂,性价比不高。这三个地方都是需要注意的。

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