APP:如何用AEO廣告降低Facebook的CPA?
2017年,84%的APP市場從業者都通過利潤去衡量表現,而不是安裝量。
通過這個廣告直接表現的轉變,Facebook在上個夏季發布了App Event Optimization,即AEO。從那時起,我們為不同行業的好幾個客戶應用了AEO廣告系列,並準備好分享我們的一些發現。
但是首先,先說一點關於AEO的事情……
Facebook App Event Optimization 101
AEO允許廣告主去定位最有可能在APP中採取某項行為的用戶,這是通過用戶在其它不同APP中的表現得出的。
AEO可以比mobile App install廣告系列做的更多,它可以給生意帶來更多的幫助,不論是通過APP內購,內容瀏覽還是遊戲內產生利潤的行為。具體來說,廣告主有14個基礎App 事件可以優化……
我們和我們的客戶合作非常密切來應用AEO策略,來決定去專註於什麼時間,來用AEO對比MAI。
1. 數量很重要
在最高的級別,去優化的最理想的APP事件應當是對你的生意最重要的事件。有時候,對你獲取利潤有用的事件對AEO沒用。要給AEO演算法提供足夠的數據來展示有意義的結果和效果提升,你應該選擇滿足下列條件的事件。
注意: 一定要選擇出現概率低於50%概率的事件,不然你不同廣告系列之間將看不到什麼大的區別。還有,一定要記得要給你的廣告組足夠的時間讓他們收集數據,通常這個過程需要兩天。
如果你的高價值事件(購買)不符合這些情況,那你該怎麼辦?
2. 倒退一步
很多時候,尤其是小型或者新的App,高價值事件在一個買家的行動鏈的特別下游,意味著這個事件發生的次數很少。
這種情況下,你應該選擇什麼替代的方案呢? 對於線性的APP漏斗,就選擇這事件的前一個轉化事件。
舉個例子,如果購買對於你的生意非常重要,但是每周的購買量不夠多,你往前退一步可能會得到更多的轉化量。對於有的App來說,這可能來的沒有那麼直接……
3. 要有創意,並且時時刻刻要進行測試
對於很多例如遊戲App或者發行,可能漏斗中沒有能夠往後退一步的事件。在這種情況,你就需要變得有創意並且要深入觀察你的歷史用戶表現數據。
對於非線性的用戶購買流程,比如遊戲App,我們建議做行為分析研究來找出關聯性極大的行為表現。
打個比方,如果你的生意通過用戶點擊App內的廣告獲利,那就看看歷史數據,找找其他什麼行為是高終生價值的用戶經常做的。
當產生懷疑的時候,要開始測試。 FB的廣告學習特性,通過他們開發者的API,通過A/B test測試不同的廣告競價方式或者優化事件是一種非常好的辦法。
這裡有幾個重點:
- 同一時間只測試一個變數
- 只用新廣告測試,結果才會準確
- 要留至少1-2周的時間讓廣告收集數據,結果才會準確。
- 試著去避免在廣告學習階段改變參數。如果你一定要改的話,兩條廣告都要進行相同的更改。
通過這些結果,可以分析下游數據然後去合理的分配預算給不同的時間。你也可以通過廣告學歷來對比MAI廣告系列和AEO廣告系列。
4. 試著在AEO中採用超級混合受眾
只有6%的用戶會在第一周之後重新使用App。所以,對於AEO光系列來說,想要在維持CPA的前提下去擴大規模,撒一張大網是非常重要的。
FB建議受眾的量應該至少為1百萬才能保證讓APP事件成功優化。我們發現受眾越多表現越好,最好讓受眾的量保持在5百萬以上。
我們還同時發現了AEO是一種定位已經在App安裝廣告系列中有希望的受眾。想要儘快的提升FB的學習能力,可以嘗試吧高表現的受眾結合在一起,不論他們是通過什麼關鍵詞得到的LAL受眾。
當有20%以上的受眾重合時,你應該考慮採用這種混合受眾的方法。
5. 循序漸進的擴大規模
如果你從沒跑過APP廣告,你可能不會直接跳到AEO,因為FB沒有足夠的數據來開始消耗。
試著避免了冷啟動的一種方法,就是使用上述的超級混合受眾,並且選擇安裝廣告。一旦我們收集到了足夠的數據,那麼我們就可以吧廣告組轉為AEO。我們的目標是達到至少150個數據,然後才能從MAI轉到AEO。我們也發現了使用相同的策略來在漏斗中向下游轉變是成功的。
通過這個技巧,我們幫助了一個我們的媒體直播APP的客戶,把CPA降低了三分之一,同時也維持了流量獲取的量。
很多業內的人對AEO有一種誤解,認為他只在一些特定的領域有效,比如遊戲。
當我們還在剛開始接觸並測試AEO的時候,我們發現了很多行業都非常穩定。 對於健身APP,媒體直播App,新聞App和電商App等等親測都是非常有效的。
這裡的底線就是,如果你在推廣一款App,你絕對不能不去嘗試AEO。通過有策略的使用AEO並且經常性的分析下游成本和表現,你應該會清晰的發現它是怎麼對你的生意產生幫助的。
原文鏈接:App Event Optimization Tips and Success
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