【洞察力】如何发现短视频爆款素材

校长yo

【洞察力】如何发现短视频爆款素材


有没有一套科学的方法,能够尽快发掘爆款视频素材规律,精准定位目标人群,高效低成本地投放短视频广告呢?
本篇给大家分享的是如何用数据模型驱动广告投放,并结合实战案例解读科学投放心得。
本篇目录:
1.如何找到爆款素材的规律
2.如何筛选最精准的定向人群
3.人机结合自动化投放
一、如何找到爆款素材的规律
如何找到爆款素材规律,可以总结为拆解跑量素材找出规律、选准对的流量池、组合测试三步法则。
第一步:解构跑量素材,找出素材规律
首先,我们会对整个视频素材进行拆解,拆解的思路就是按照 5W2T 的方法,把视频拆解为前后各5s,以及当中的故事概要(5W)。
T1,视频的前5秒的内容,常见的例子,如背景图、BGM,热门段子等等;
5W,首先是 when,大概包括3个部分,产品切入时间,下载切入时间、视频时长。这个是基于过往历史投放素材的拆解,得到以时间轴为在线的中位数的数据(产品切入时间:2秒;下载切入时间:35秒;视频时长:40-60秒)。
第二个W,是where,即整个视频素材当中出现的场景,包括哪些元素;第三个W,就是视频中的人物关系;第四个W,what,就是用户可能使用的场景;第五个W,why,就是当用户不知道有这么一个产品能满足自己的需求,该怎么向他们介绍产品。
最后一个T,T2,是视频的后5s,该怎么引导用户,包括一些箭头的指引,以及结尾搜索框这些小的交互及设计元素等。
到这里,我们就对整个视频的框架结构完整结构了。T1,决定了整个视频的CTR,中间的 5W 和 T2 决定了视频的CVR。
接下来,我会给大家介绍一个案例,来给大家具体展示下 5W2T 的方法怎么用,以及给大家带来具体的示例。
先来简单介绍下,这个案例当时的背景。这是一款书法类的产品,也是基于我们刚刚5W2T的方法来拆解其投放历史中的优秀素材,得出这些优秀素材共有的优质元素。基于当时CTR偏离较大的数据结果,我对视频片头前5秒进行优化,把前5s换成了红包素材。红包这类型素材,大家都比较熟悉,能天然地引出这个产品的相关功能,CTR有大幅提升。
另外,针对这个拆解素材的模型除了可以找到好的素材的共性,还可以找到不好素材包括了哪些元素。对于优质素材的模板,你可以随意改动其中的模板,可以获得更多的素材。
比如说,像who,还是举刚刚那个案例,书法这款产品,改变其中的人物关系,调整为用了“伴娘伴郎接亲”这种人物关系,引入到这一款产品。
第二步:选准对的流量池
在广告投放中,不是人群对了,或者素材对了就好了,而是人群跟素材匹配了,才能得到比较好的投放效果。
先简单介绍下流量池筛选的规则。以头条为例,定向中权重最高的是创意分类标签和创意关键词,原因是创意分类代表了用户的广告浏览行为打标。
举个例子,有些人在抖音刷鞋子广告的时候,对鞋子这一类型广告产生了一些互动行为,或者停留时间比较长,那抖音会不断给他推鞋子相关的广告。比如说有个人,更喜欢衣服,跟衣服类的广告产生互动行为,抖音就会不断给他推衣服的广告。这个标签,在头条的AD后台,有个筛选项,就是创意标签。
这里也给大家讲解一个案例,便于大家更好地理解。先来讲下这个背景,我统计了当时一款小说产品的所有在投的100多个账户的创意分类和创意关键词的设置,以次留维度对账户进行评级,S级别账户次留最高,D级账户次留最差。对比两个类别的账户,观察他们的创意标签的差异点。
先来看第一个素材,某一个本-A书的两个不同级别的创意标签。A书S级的创意关键词选取比较讲究,选取跟这本书相关性很大的关键词,比如我这本书是盗墓笔记的话,那么我在选取的创意,可能会选取灵异类,鬼神类,修仙之类的关键词,跟书有很强相关性的关键词,而D级则投得是跟小说相关,但是相对比较泛的词。
我们再来看看D书,同样也是这款小说软件的另外一本书,反向来看D级跟S级创意标签的差异点。跟我们刚刚得到的一样的规律, S 级账户会根据你投的产品、SKU,选取跟你投的内容有非常强相关性的关键词。像D级账户的关键词,都是一些相关性不关,比较天马行空的词。
通过对比S和D级账户的创意标签和关键词得出以下规律:
1、创意标签应该选取与自己产品行业贴近的标签
2、关键词应选取投放素材内容相关的关键词属性
3、关键词能选20个,一般选择产品词5个,行业词5个,人群词10个
这里的产品词指的是,投放的这款产品相关的词,比如喜马拉雅,你可以投蜻蜓FM;行业词就是跟行业相关的词,人群词的权重最高,因为投放的素材内容跟人群词相关性是最强的。
第三步:组合测试
以下结合案例的形式讲解,便于大家更好地理解。这个商品是电商类的App,前期已经通过复盘历史素材找到优秀素材的规律,制作了新的素材,把对的素材投给对的人,接下来需要做定向测试。
我们分别设置对照组跟实验组,对照组是通投+优秀素材(卫衣),实验组是定向为创意创意分类(服装-男装)+创意关键词(卫衣相关和对应人群相关)及同样的优秀素材(卫衣)。
测试之后,我们发现实验组的购物转化率明显高于对照组,说明实验组的人群质量较高,更加精准。这也是验证了刚刚说的,好素材投对人,才能挖掘到质量更高的用户。
这里做个简单的小结:
1. 在拆解爆款素材规律方面,提高素材前5-10秒的播放率可以提高CTR;提高素材的完播率,在结尾设置有效引导,可有效提高CVR;优化素材内容方面,可以参考行业内及自己账户内高CTR/高CVR广告素材作为分析源,找出高转化素材的前5-10s及下载引导相似点,指导素材输出;
2. 在筛选最佳精准人群方面,有这几个要点
① 需要选取与自己产品行业贴近的标签
② 关键词应选取投放素材内容相关的关键词属性
③ 关键词能选20个,一般选择产品词5个,行业词5个,人群词10个
二、如何筛选最精准的定向人群
这里会给大家介绍一个方法, 通过数据挖掘来筛选最佳人群定向。先介绍一个公式-贝叶斯,这个公式运用到广告投放中,能帮我们解决最想要的定向人群组合这个问题。以下结合案例给大家讲讲这个公式在广告投放的应用。
比如我在投放广告时,定向是男,上海,31-40岁,通过贝叶斯可以预判到对应人群转化的可能性。下图这个表格,是我已经通过贝叶斯公式算出来的结果,通过这个结果,我们可以了解到平均转化率大概是在这样的水平,根据平均转化率1.25% 作为中位数去筛选更精准的定向组合。
来看下结果,基于朴素贝叶斯的数据挖掘算法,在2889种定向组合中找到了40%的组合,是高于平均转化率的1.25%。我们确定了40%的组合,然后进行重定向,去专门挖掘这40%的定向组合。
贝叶斯数据挖掘在执行上,大家可能会遇到一些问题,具体怎么操作,具体怎么去定向40%的人。确实,我在通过数据挖掘得出这样的结论的时候,在做执行策略的时候,也会遇到这样的问题。数据支撑有了,怎么去落地呢?
不要被这个贝叶斯数据挖掘这个名词吓到,没有那么高深,不需要真去用python去做数据挖掘。我理清楚了这个公式的原理,然后进行了推导,将整个贝叶斯公式简化成了一个数学表达式,借助撰写VBA代码实现以excel表即可完成相关的运算。
这相当于一个简易的计算器,输入数据源之后,点击贝叶斯预算按钮,即会出现对应的结果。
这样子,我们就能筛选出最想要的定向人群的组合,有了这个组合之后,就有了数据支撑,就可以更好地指导我们的定向策略。比如说我筛选出男-31-40岁-上海,肯定不可能只投这个定向,因为量级太少不容易起量。
那筛选出40%的人群包,剩下60%高于平均转化率的人群组合的话,我会把每一条定向组合都生成一个包,最终把这些组合运算成一个大包然后再做投放,解决人群覆盖量太少的情况。
?三、人机结合自动化投放
这一部分,主要介绍人机结合自动化投放的大概逻辑。
其实人机结合自动化投放,我们做广告优化这一块应该都清楚,这个是目前甚至是未来的趋势。这类型的工具,坦白说,在技术上是没有什么太大壁垒的,只要接入各家媒体的api接口就OK了。难点在于,我们在运营侧及产品侧,怎么定义这样的规则。这需要定义得非常严谨。
因为时间有限,我只是把其中重要的部分抽离出来,给大家介绍自动化投放的逻辑。首先我会把我所有的计划按照SABCD进行分类,以roi作为批判标准。
比如说S级计划,他的roi比例必须是同时满足2日roi大于X ,且2日roi 大于X。这是什么意思呢?其实是指我对roi要求比较严格的,只有满足roi满足有且仅有这个条件的时候,才能对应进行一个操作,如自动提交5%。
A级计划,如果他的2日roi 大于X,对应的操作是不处理,仅用于分析优质计划的数据源;B级计划的ROI,如果在对应区间的话,也是不处理,仅仅观察;C级计划如果处在对应的话,会限制账户的消耗,这里的预算会等于实时消耗*150,跑到超过这个数就不会继续跑。
D级计划,比如设定roi 小于5,就会被关停,不用继续浪费我们的广告预算。以上所有的这些广告计划,是有一些前提标准,是指我们对激活数设定一些判断条件,在有一定的样本量情况下才能进行操作。
这里还会根据展示数进行实时预警,如果C级计划的实时展示数是大盘30%-40%, 会触发限制预算的操作,如果D级广告计划的实时展示数是30%以下的话,也会自动被关停。
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