近日,品友互动在广州举办人工智能赋能商业决策分享会,来自宝洁、华为、希尔顿等企业的品牌营销决策者共议AI时代的企业营销思路。品友互动品牌增长事业部副总裁刘丽丽分享了品牌推广传播的挑战和解决方案。
品友互动品牌增长事业部副总裁刘丽丽
根据第三方发布的数据,2017年PDB在程序化采买里已经占到60%的份额,预计在2018年和2019年都能超过65%,甚至在2019年预计能达到70%的份额。PDB的采买模式,在知名广告主的品牌推广成为一个最主流的传播方式。
广告主的普遍困惑
如今广告主有很多共性,至少有60%、70%的预算花在视频上,在不少场景中,他们面临PDB应用的困惑。
第一,很多广告主花钱在视频包剧上,但视频包剧也有一些无法逾越的挑战,比如包剧无法挑量,既不能挑城市,也不能挑人,还不能退量。所以大家都很困惑,除了杀低成本价之外,还有没有别的办法提升效率?
第二,多媒体购买的情况下,其实有非常多的流量被重叠曝光,也就是说一个人在优酷上看了,爱奇艺上又看了,当他再到腾讯的时候,就已经被过度曝光。这部分的费用如何省下来用于更多有效曝光?
第三,视频的覆盖都有一定的局限性,这些局限性如果不是通过多触点统一触达的话,实际上是很难解决问题。比如视频会员,如果采用包剧的模式或者投CPM、投热剧的话,会发现有一部分高质量的视频会员,无法通过贴片触达到。
第四,一年花几亿做大量的品牌推广,这部分流量的数据却并没有被利用起来。第三方检测也只能收到投放统计数据,没有设备ID。
品友互动PDB解决广告主痛点
品友互动的产品体系里最主要的就是通过输出智能营销决策的价值点,从而激活数据,再用数据激活后面的每个环节,帮助做营销策略的落地。整个流量激活的投放系统是非常重要的环节,这部分以PDB为主要的采买形式。
刘丽丽结合实际服务过程出发,针对广告主的困惑给出了解决办法。
第一,包剧成本有限,如何降成本提效率?
以某国内知名乳业品牌,旗下有好几个面向不同用户的产品,在包一个热剧的10%前贴片流量的时候,实际上这部分流量只能这几天给这个子品牌投,那几天那个子品牌投,没有办法做切割。所以我们给到的解决方案是,当这个流量来的时候,首先通过流量里的信息来判断,到底是一线城市流量,还是二线城市流量。
如果是一二线城市的流量,就判断现在到底是第几次曝光,如果在6次以内,就投到高端乳品线的广告,如果超过6次就开始调用终端产品的广告看6到12次的曝光,如果再超过12次,再进入大众化乳品的常温奶广告去投放。
效果:
这样一来客户花同样的钱买广告,但是改变了以前轮流投广告的模式,子品牌按需取流量,在有效的UV成本上,至少可以降低20%到30%。
第二,很多广告主除了在视频上用包剧购买之外,还有很多是用CPM的方式购买的,这部分可以操作的空间就会更大。
除了可以在流量中根据品牌线的地域定向或频次定向做流量的细分之外,还可以利用退量比再来做一些TA的优化。品友有独有的多级退量算法,把作弊流量做优先退量。流量一来,我们首先会卡流量的质量,一旦发现它有作弊的嫌疑,毫不犹豫要退,这是一个硬门槛。
效果:
根据营销目标设定退量优先级,用算法来指导和预测流量来了后续还会来的概率,来指导我们的退量,这样UV覆盖的成本就可以得到有效的降低。
第三,当我们发现一些媒体无法覆盖到部分会员,怎么来解决?
在这种情况下,推荐采用多触点、多终端的广告覆盖模式。我们在投放管理中,会发现客户很喜欢用不同的模式来覆盖不同的用户场景。受众在地铁、路上的碎片化时间一定会去刷手机,比如APP,这时候信息流就是一个很好的覆盖场景。之前在世界杯时,我们给一些品牌广告主做过这样的推送,在视频媒体上用了OTV,但是在比如通勤的时间段或者中午休息的时间段,会采用一些开屏、插屏的资源做补充,从而追求3到4次或4到5次的覆盖最大化。
效果:
以一个乳品客户为例,以前包剧超频比例为26%,用PDB做超频的投放之后,只有4%的超频比例。我们追投的部分,UV覆盖在PC端提升了27%,在MOB端提升了10%,这对客户来说是一个非常好的效率提升的。
第四,实际上我们做了大量的媒体投放,包括包剧的、CPM采买等等,但以往这部分的数据没有很好地沉淀下来做应用。
我们帮助一个金融客户,在视频中插植入的地方加入PDB代码,帮中插植入的数据存下来,再用这部分数据做追投找回,根据设备ID的新鲜程度做不同的策略,可能给很久没有来的受众投偏促销类的广告,对一些刚刚曝光过的受众就投刚刚看过的产品广告,通过这个来提升优化追回的效果。
效果:
最终发现获取用户金融投资的成本,比不做追投要明显提升,也就是说成本可以节约很大的比例,用这个钱来覆盖更多的用户。
数据和技术加持PDB推动品牌增长
其实大量的广告主都已经意识到,不能只用传播解决KPI,很多时候如何加强与品牌、用户的关联度,并且兼顾用户体验的成长才是健康的成长,所以现在品牌主特别强调跟品牌与用户之间的关联度的沟通,一定是有温度的沟通,有情感的沟通。
现在大品牌,很多时候要借助品牌的情怀讲述,让用户对它产生认同感。数据后面隐藏很多信息,比如数据可以知道这个人到底是什么阶段。用户有一个周期管理,一个用户从一个初期的用户成长起来,然后到开始跟这个品牌有一些关联,到跟这个品牌之间有一个深度关联,实际上数据都能有一定的体现。我们需要通过数据,明确用户和品牌之间的联系。
此外,做PDB实际上是通过技术的手段实现退量。当一个流量来了之后,如果要投三次,让三次最大化,怎么知道这个人会来三次?所以有算法预测。算法当然跟技术有一定的关系,因为数据和技术是分不开的。
有了算法数据还要跟着逻辑一步一步去做,比如给系统发一个指令说,当流量来第三次的时候才要,三次以上就退回,实际上就是技术在里面起作用。用人工的话,无法那么随心所欲地调度。
跨媒体频控、任意的一个指令、LBS,都是通过技术来实现。比如判断一个人是不是在商超购物,就是要通过LBS的技术定向条件来了解,并且把广告正好在这个位置推送。
对于广告主来说,流量的红利时代已经消失,数据和技术才是实现品牌增长的关键。品友互动PDB通过数据和技术加持,帮助广告主花真金白银买最有效的流量,推动品牌推广传播对的智能化、自动化、透明化。
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