AI时代,优化师的什么能力会越来越重要?

我们游戏行业真的非常奇怪,在信息流广告上的投放费用应该排第一,观察过一些公司,接触过一些客户,游戏投放上千万,作为第一生产力的落地页很少更新优化。反而,各种什么茶叶,祛斑,减肥,装修甚至各种小老板对落地页非常重视。

我们都知道落地页重要,究竟多重要可能大家没认真想过。

直觉上,提高10%转化率,就是减少10%的成本,我50的成本,减5块10块的没啥用,广告系统随便飘一下都不止这个数。

这是传统CPC时代的认知。信息流时代,下面这张图很重要

信息流广告一点点ECPM的差别拿到的流量往往是数量级的差别,转化率提高10%,带来的结果可能是质变。

跑不动的计划和爆款计划的距离可能只差一点点,我曾经有过这样的经历,一条计划就加了一毛钱日消耗几百提升到几十万,可能不过零点几的ecpm提升。

一个就跟我聊过几次落地页的应届毕业生,我千方百计地把他忽悠成了同事。就观察,游戏行业大多数在使用的落地页,提升50%还是非常轻松的。

今天给大家介绍一个测试思想,适用场景大概是从几个版本落地页里挑出一般相对靠谱,通用性较强的版本和优化迭代时使用。

用头条程序化工具,做随机测试

  • 组1 lp-1+10张图
  • 组2 lp-2+10张图
  • 组3 lp-3+10张图

就这样轻松撸一遍就行了,哪个效果相对好就用哪个,我验证下来还比较靠谱。

国内几乎没有提供AB测试工具的广告平台,大家常规的测试优化方法就是控制唯一变量去对比,实际上信息流的流量环境非常复杂,系统算法也是一个黑匣子,复制两条完全相同的计划都不一定有一样的结果,用这种方法你永远无法穷尽所有可能的变量,也许就是有一些变量是你没想到,或者没法控制的,所以你很难肯定说是A导致了B,关键麻烦 ,得建很多计划反复测试。

随机实验的思想源自英国统计学家罗纳德·费舍尔在研究肥料对农作物生长的影响时。

他找了很多块土地,把土地随机地分成两组,一组用1号肥料,另外一组用2号肥料。

这样随机分组的好处就在于,不管你有什么变量,这个变量在两个组里的强度应该是大致相同的。只要实验的样本量足够大,随机分成的两组之间就不会有本质的差异。

这是一个天才的设想,能够排除一切干扰因素。随机实验是现代临床医学的黄金标准。凡是有新药出来,美国都会要求做大规模的随机实验。(希望头条作为国内领先的广告平台,有朝一日能自动轮播落地页轮播工具,这样我们就不用建多个组了

。。。。

现在第三方广告监测平台做得越来越好,加上未来AI赋能,任何投放技巧,经验性的东西都会变得没有价值。过了OCPX时代,就是CPA时代,普通投放会出个价就行。但是,营销思维、理性思考能力、广告投放深度认知这些AI无法代劳的东西价值会被无限放大,所以也会越来越重要。

作者:大西

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