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原标题:Reach马克斯 案例:箭牌糖果在程序化投放中找到

浏览次数:97 时间:2019-11-03

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在实际的操作中,ReachMax依托过往投放已经与对接媒体维持日均上亿的cookie mapping量,实时更新近10亿的cookie mapping库,尽可能地保证媒体推送的每一个用户都被系统都能够识别。

如下表所示,从真实项目执行的数据可以看出整体退回25%以上(这些在传统采买投放中都是超频的过度曝光),意味着对于广告主在相同的广告预算下,多覆盖了25%的人群。

每个人都有可能购买益达,因此箭牌的投放更加重视消费者覆盖面及接触频次,让尽可能多的消费者看到广告的同时也能按一定频次重复观看从而影响其购买行为。在常规投放下,尽管媒体自身也有频控机制,但消费者对媒体的选择是不受控制的,因此各媒体之间仍会由于超频而产生较大浪费,很难有效地实现这一诉求。箭牌希望通过程序化投放来解决跨媒体的频次控制问题,在最大化1 UV转化率的同时提升5 UV转化。

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l 投放目标:经PDB服务优化投放,降低CPUV

此外,通过大量累计历史投放数据的大数据分析,系统可以实现对高频用户的预知,并且在投放时对其优先曝光,有效提升追频效率。通过智能化、自动化的方式,该系统不仅成功将视频推送给目标人群,而且降低了在非目标频次上的曝光浪费。最终,箭牌活动的程序化投放综合1 UV(观看1次的用户数)转化效率较常规投放提升15%,综合5 UV(观看5次的用户数)转化效率较常规提升18%,效果超出预期。

视频PDB项目媒体退回阀值这个红线是一定不能踩的,之前也从算法的特殊性角度介绍了如何从技术上确保按一定比例来控制退量比来应对部分媒体(“冲高保底”)的流量波动。

正是凭借“酸甜苦辣咸”系列广告片的红遍大江南北,才使得箭牌旗下的“益达”家喻户晓,但其推广背后的故事则并不为人所熟知。前不久箭牌在推广“酸甜苦辣咸III”广告片时借助程序化购买的方式,在找到目标人群的同时,也能控制广告播放的频率,达到最佳的转化率。

7.视频PDB案例

本文中“生态”的概念,也就是包含营销中的各个阶段,例如KPI的制定、选择投放媒体或平台、输出报告等,帮助广告主和行销人“减负”。 未来,“智能化”必将融入到整个数字营销的生态圈中,形成一个集云计算、大数据及人工智能等技术一身的数字营销生态平台。

但有的时候存在一种情况是大家预先可能无法预知的情况,那就是“瞬时高并发”的情况,这种情况很多时候会出现,因为媒体的流量的波动性,尤其对于一些移动端信息流等等的点位,会存在瞬时高并发达到上万QPS的情况。经常有踩过这个坑的PDB产品及技术同学来问我这个问题如何处理?基本上也没有太好的办法。能做的一个办法就是对于信息流及可能出现类似“瞬时高并发”的媒体(一般能出现这种现象的肯定是大(流量)媒体)的流量对接处理服务器做一定的冗余,同时在PDB服务端针对性缓存一些素材,一旦负载均衡及最前端的服务器发现后面的服务器处理不过来了,可以对于超出后端服务器处理能力的广告请求,返回这些缓存的素材,尽量降低因此造成的高退量。还有另一个可能的办法是通过整体流程机制上,在项目上线前让媒体设置好打底素材。打底素材的目的是为了确保在PDB服务超时、停止服务、超负荷时,确保广告的正常播放,确保媒体不会因为增加了PDB环节导致流量的浪费而少收了钱。

程序化购买图例

l 项目背景:“某跨国食品品牌广告主”自采的视频广告资源流量,由PDB进行整合优化,提升广告投放效率。

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案例1 某国际知名汽车集团

智能融入营销生态何为智能营销,虽未有明确的定义,但简单来说,智能营销就是将先进的计算机、网络、移动互联网,物联网等科学技术的融合应用于营销行为中。

l 优化目标:跨媒体频控、4次UV的占比提升等

程序化购买严格把控转化率在常规广告投放的情况下,大家所追求的都是如何找到目标人群,但广告显示的频率难以控制,即用户可能会多次看到固定的广告,如此在不同媒体之间广告会多次被同一个用户看到,并不会产生转换,难免产生不小的浪费。箭牌希望解决这一问题,达到精准营销的目的。

6.退回量的红线

l 媒体资源:广告主自采媒体视频PDB

借助最新技术完善程序化购买从以上箭牌的案例可以清楚的发现,程序化广告购买已经开始整合最新的技术,例如云计算(跨平台)、大数据(数据分析)以及自动化(智能)等,不仅实现营销的自动化,也在向“智能营销”迈进。

如下图所示,从PDB执行数据显示4次曝光的占比远高于传统采买投放的占比,同时1次曝光的占比也大大低于传统采买投放的占比。大大节省了预算,且确保了广告曝光的强度。(”图8-5”中展示的是各频次UV在整体UV中的占比,左列数据是PDB执行数据、右列数据为传统采买投放的数据。)

数据是未来企业在营销中最重要的资源,通过大量的数据积累,达到更精准的人群定位及更智能的推送。自动化是程序化购买的初中之一,而在技术驱动下,其特点将更为鲜明。跨平台的媒体选择策略的自助选择,都将成为自动化营销发展的趋势。

b)  1次曝光UV占比的逐渐降低;

据Marketing Automation Inside的数据,过去5年,营销自动化市场已从2.25亿美元成长到2015年的16.5亿美元,已经有超14.2万家企业开始使用营销自动化软件。从这些数据表明数字营销已经离不开技术的驱动。

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目前技术驱动营销已经成为行业趋势,正如《智能营销:数字生态下的营销革命》一书中所提到的,智能营销已经潜移默化的融入到营销中的各个环节。因此一个全新的“数字营销生态”的理念也孕育而生。

如下图所展示的是随着PDB项目进展,整体曝光量增加而表现出的优化趋势:

l 执行效果:

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案例2 某国际知名食品品牌

对于云计算来说,不仅为跨平台提供了可能,而且也使得程序化购买更为智能、更自动化。再者,节省成本也是云计算与生俱来的优势之一。

l 项目时间:2014年-2016年数十波投放

益达广告片截图

l 视频媒体投放项目:CPM采买、媒体允许流量退回、单Campaign跨媒体频控(各Campaign单独采买媒体流量不共用)

《智能营销:数字生态下的营销革命》

a)  4次曝光UV占比的逐渐增加;

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PDB实际投放数据同传统投放数据对比分析示例图

为此,箭牌采用ReachMax程序化广告购买的方案,投放5家视频媒体,可以针对跨平台(PC端cookie和移动端设备ID)对用户不同的访问评测进行识别,并进行频次的优化。其中一个最大的挑战就在于投放系统的用户数据积累是否能达到预计的量。

表: PDB真实项目执行的数据示例

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下面选取几个典型的实际案例为大家展示一下PDB是如何优化广告效果的,帮助大家建立一些感性认识。

c)  4次曝光强度占比增加的同时,广告CTR也随之增加。

大家有的时候可能会问:媒体的退回多了一点点没啥问题的吧。

PDB执行相关指标项曲线示例图

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邀请函:1月6日答谢宴盛情邀请

(转载请注明出处:微信订阅号:ad_automation)

l 执行效果:

l KPI:跨媒体By Campaign联合频控3次,CPUV下降20%-30%。

(下图中横轴刻度是项目进程的累计曝光数,左边的纵轴刻度是各曝光频次UV在整体UV中的占比。右边的纵轴刻度是CTR数。数据折线从上到下分别是:“CTR”、“频次1”、“频次4”、“频次2”、“频次3”.)

l 优化时间:2015年

接《中篇》:

本系列文章部分摘自作者新书《程序化广告实战》,网上文章较零散,可参考书籍系统学习,各大电商网站(如:《程序化广告实战》(吴俊)【摘要 书评 试读】- 京东图书)均有售。

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