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大賣們使用多個重定向工具提高回報率,怎么做到的?

怎樣在一個網站使用多個重定向工具才能帶來積極結果?

大賣們使用多個重定向工具提高回報率,怎么做到的?

近年來,隨著跨境電商的興起,要在如過江之鯽的賣家中脫穎而出,廣告營銷是賣家不得不利用的“套路”,而正因有了市場需求,越來越多的重定向平臺如雨后春筍般冒出尖尖。當重定向工具在單獨的廣告資源上運行時(比如一個在Facebook上運行,另一個在其他網站上運行),使用多個重定向工具可以產生很好的效果。但在同一個廣告資源網站上使用多個重定向器時,會造成一定混亂。那么,怎樣在一個網站使用多個重定向工具才能帶來積極結果?什么樣的重定向工具才有效?賣家是應該使用各種不同的工具,還是只使用業內口碑“最好”的工具來推廣?本文將從這些角度出發,進行一一探討。

1.單一重定向工具模式

為了分析以上問題,本文先通過單一重定向工具A來獲得可視化結果。在下圖中,Y軸表示針對不同用戶子組在特定廣告資源平臺利用重定向工具進行重定向,X軸表示回報。工具A帶來的總體收益是每個特定群體收益的總和,因此,曲線下的面積代表的就是總收益。

大賣們使用多個重定向工具提高回報率,怎么做到的?

2.不是所有重定向工具帶來的效果都是一樣的

因為不同公司推出的重定向工具是不同的,不同的重定向工具可能會使用不同的算法、創意和用戶細分方案等來進行運作,這就使得哪怕是在相同的平臺上,不同的重定位工具對于相同的用戶組產生的結果也是不同的。以重定向工具A和B為例,在特定的用戶群中,A的表現比B更好。本來按照理論模型而言,在這種情況下,不同重定向工具的曲線不應該重疊。但正如下圖所示,這兩條線還是略有重合。

大賣們使用多個重定向工具提高回報率,怎么做到的?

3.整體效果最優化

大賣們使用多個重定向工具提高回報率,怎么做到的?

當使用AB兩個重定向工具時,AB兩條虛線上方的實線指的就是總潛在回報。 在這種情況下,表現好的重定向工具可以拿下所有子用戶組的展示率,進而產生更高的回報。但一般而言,每個重定向工具都有優劣勢,在不同的使用場景中會呈現不同的效果,有高有低。這意味著與僅由工具自動操作的情況相比,每個重定向工具的回報率可能不會那么高,但是從廣告客戶的角度來看的話,因為每次的展示率和效果都更好,總收益相對來說就會更高。

4.絕對贏家的“神話”

一些營銷人員認為,如果賣家目前使用的是所謂“最佳”單一模板,那么在同一平臺上使用多個重定向工具可能不會帶來更好的整體效果。(雖然不是全無可能,但只有在特定的條件下才能實現)。下圖中,最上面的虛線代表的是一旦A工具贏得勝利,那么其就有可能覆蓋到所有受眾面,對B工具造成“全面打擊”。不過在實踐當中出現此種情況的概率是極小的。

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5.基于RTB拍賣模型的蠶食結果

以上問題的共同關注點是“蠶食”。因為一般重定向工具公司都會利用實時競價技術,(通常會使用價格拍賣模型來確定每個單品的最終價格)。與只有一個重定目標運營的情況相比,兩個工具嘗試為同一用戶開展活動時會提高最終獲勝者的成本,因此,為節省其整體百分比利潤率,一般公司通常出價都比較低。從公司觀點來看,最高利潤率是由一小群所謂“高價值用戶”產生的(購買意向高于普通群眾的用戶)。如果重定向工具針對此單獨進行此特定活動,那么在拍賣中的第二個價格通常都遠高于目標預期的最低利潤率。不過,在這個過程中加入額外的重定目標可以改善這一情況。

如果面向的用戶是“高價值用戶”,就意味著重定向的成功率極高,一般不會失手。且如果只使用具有特定有效成本目標(如eCPO)的支付模式,就不會為這些用戶支付過多費用。使用成本(CPM)+固定保證金支付模式時,短期內可能會出現超額支付的情況,但從長期來看,做重定向工具的公司都能為賣家進行適時調整以達到目標。因此,對賣家而言,使用超過一個重定向工具來“捕獲”那些具有高價值的用戶甚至能帶來更為積極的現實意義??偠灾?,只要重定向人群選擇正確,那這就是一筆“不會虧本的生意”。

另外,在“低價值”用戶群中的利潤損失并不是蠶食導致的結果,而是由于重定向者對“高價值用戶”產生的低利潤率而導致的投標價值下降。但這種負面影響可以通過引入其他重定向工具抵消,因為“低價值用戶”的群體遠遠大于“高價值用戶”。在“低價值用戶”群體中,拍賣的勝率相對于其他活動要低得多,所以有很多可能性存在。另外,由于出價會變高,額外的重定向目標會有一個較低的百分比利潤率預期,這就意味著市場競爭激烈的激烈程度,可以肯定的是,當多個重定向工具在同一個活動中運營時,所有供應商在該特定活動中降低預期利潤率的壓力都會變大。

6.Cookie相關測試

在賣家僅希望使用一個重定目標工具的情況下,通常會進行A/B測試以選擇能產生更好結果的工具。如果賣家正在考慮運行類似的測試,請牢記前幾章中提到的所有事項。正確使用一些技術確實可以對整體結果產生積極影響,因此,賣家可以將Cookie 拆分為互斥的組,從而測試不同的定位條件、設置和廣告素材組合,并找出效果最佳的組合。進而在投放期間改進廣告系列的效果,或將其作為規劃未來的廣告時的參考數據。

總結

總而言之,即使在相同的廣告資源和Cookie池中使用多個重定向工具,在大多數情況下也會產生積極的整體效果。所謂的“蠶食”帶來的不利影響相對而言會比較小,而同時使用不同技術所帶來的整體更高的回報的好處則要多得多。重定向工具還能自主探究并使用了不同的展示位置來達到營銷效果,這也是整體收益顯著提高的原因之一。許多大型賣家都利用同時使用不同重定向工具以最大程度地提高整體回報率這一套獲得了不少的收益。但這種情況主要發生在使用RTB工具的市場之中,因為RTB的用戶可以觀察到“低價值”用戶群中相當無意義的“蠶食”效應,進而進行“剔除處理”。因此,哪怕是在全球市場上,RTB House提供的工具也在變得越來越有競爭力。

RTB House是一家為全球頂級品牌提供先進的營銷技術的跨國公司。其專有的廣告購買引擎是一個完全由深度學習算法提供支持的引擎,該引擎能使廣告客戶能出色完成任務并成功達到其短期,中期和長期目標。

據悉,RTB House團隊成立于2012年,由來自紐約,倫敦,東京,新加坡,圣保羅,莫斯科,伊斯坦布爾,迪拜和華沙等全球30多個地點的500多名專家組成。RTB House已經為歐洲、非洲、中東、亞太地區和美洲地區的客戶提供2000多個營銷廣告及方案。從2018年開始,在將深度學習100%成功地應用于其算法的之后,RTB House成立了兩個獨立于研發團隊的部門,專注于MarTech解決方案的領先和創新。其中,AI Marketing Lab提供了一個發明和推廣MarTech產品的環境。還有進行調研和改善廣告素材整體性能的Creatives Lab,來開發對不同格式的支持,據悉,這些格式可以根據客戶的如動態顯示和視頻廣告等獨特品牌需求進行量身定制,從而達到超預期效果。

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