账户搭建的核心在于精准的人群画像,这是后续所有投放策略的基础。首先要做的就是人群画像分析,首要步骤是明确目标采购客户的人群特征,其中设备偏好是关键一环,要搞清楚他们更习惯用移动端还是 PC 端浏览和采购,这直接影响着投放的方向。
基于设备偏好,投放策略也要相应匹配。像生活服务类的客户,大多习惯在移动端操作,所以投放重点应放在移动端,推荐使用 OCPC 模式,能更好地适配移动端用户的行为习惯。而生产制造或集团采购类的客户,由于采购流程相对复杂,决策周期较长,更倾向于在 PC 端深入了解信息,投放重点就该放在 PC 端,优先选择 CPC 模式。当然也有特殊情况,有些客户群体设备使用习惯不明显,这时可以采用混合投放,用 CPC+OCPC 的组合模式进行补量,确保覆盖到更多潜在客户。
投放过程中,要坚持数据驱动优化。以移动端 OCPC 为例,广告上线后要重点监控展现量、点击量、消费、转化量这些核心数据。优化逻辑很清晰:如果模型在 3 天内表现理想,就按日常运营节奏推进;要是未达预期,就得立即删除模型重新训练,避免无效消耗拖垮整体效果。PC 端则有不同的侧重点,排名方面要确保关键词在首页展现,能排进前三最佳,但同时也要平衡消费成本,不能为了排名盲目加价。转化链路追踪也不能忽视,从点击、消费到转化,再到最终的咨询,无论是电话、微信还是线上咨询,每一个环节都要清晰可查,以便及时发现问题。
核心决策依据是有效转化成本。这里有个重要的原则,不能只看表面的线索成本,必须计算有效量和咨询质量度。比如移动端线索成本看似较低,在 50-60 元,但无效量可能很高;而 PC 端线索成本虽在 100-200 元,却有着高意向的客户。所以资源倾斜策略很明确,要优先把预算分配到有效成本更低的渠道,以此提升整体转化的精准度。
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