01「冷启动期」及「OCPM起量」的底层逻辑

02 如何保质量、不重复、高效率地持续产出爆款素材

03常见的广告投放「玄学」现象解释及“科学”解法

01理解「冷启动期」及「ocpm起量」的底层逻辑

1、系统算法的逻辑

我们知道ecpm会对广告的竞争力产生很大的影响，影响因素如出价、点击率、转化率、系统调价因子等。

为了方便阐述，下文中我把点击率*转化率这个指标简称为X值。

这里需要从ocpm的竞价原理说起，有一种说法是，ocpm会针对不同预估X值的人群给到不同的出价，即预估X值高的人群的cpm更高，X值低的人cpm更低。

一种比较流行但其实并不全面的解释

但是这个说法可能不全面，他不能解释一个问题是，如果系统真的能预估那么准对不同人群出不同的价格，能跑量就说明模型稳定，那系统为了最大化收益，就可以最大化X值然后尽可能给到更高的cpm，且由于低转化人群出价很低的话也不具备竞争力更花不动费用，那跑量素材按理说X值都是很高的人群，实际cpm应该很高，这样系统才能有最大化收益，但实际上我们发现很多时候跑量素材的cpm并不高，甚至是比较低的。

我们再来梳理下这里面的关系：

① 平台想要最大化收益，即每一次曝光尽可能收到更多的钱。

② 广告主有设定预估目标成本，超出成本会产生赔付，广告主也会停投，而成本低于出价则对平台不利。

③ 冷启动期X值是不确定的，广告主的产品面对不同人群的实际效果平台需要测试。

那平台既想要最大化收益又想要降低广告主停投和赔付的风险，那他只能在相对确定的X值的范围内给到尽可能多的曝光售卖的同时按照出价给到最高的价格。

我举例子理解一下本部分的最终结论：

① 学习期，实际成本低于出价的计划/素材，代表实际X值高于了预估，第一系统需要探索其他人群确认这个X值能否继续稳定，第二对于已转化的类似的人群进行提高出价以确保自己的收益，这个阶段，跑量仍然比较慢，因为系统仍然不确定大流量下你的X值是怎样的。

② 学习期，实际成本高于出价的计划/素材，则是反过来，但这种情况系统可能会采取更保险的措施，因为他对既有人群模型有了X值的部分会降低出价，同时减慢新人群探索，也确保最终成本回落，这个阶段，跑量仍然会比较慢，相比①的情况起量概率更小但也有。

③ 学习期，实际成本与出价能够保持上下区间20%附近的计划/素材，且能够积累20个转化的话，这个计划跑量的概率就会非常大。

因此，对于系统来说给不给流量，在于它对你的预估转化率和预估点击率的信心，随着计划的曝光增多，点击率和转化率都能维持稳定，这是系统最想看到的，实际成本与出价越接近才越容易跑量，成本太低或太高对系统来说都是在增加难度。

这就解释了，账户里面如果有一个素材跑量了，新上的素材为什么就很难拿到流量、为什么会有“虹吸效应”（同时跑量计划一般就两三条）、为什么跑量的计划cpm不一定是最高的等现象。

想想如果你是平台手里有一万次曝光，一边是只要曝光给这个计划就能有的稳定收益，另一边是不确定的X值随时面临广告主停投或赔付的风险，你怎么分配？当然是9000次曝光都给稳定的计划，剩下的1000次曝光给新计划去测，这样才有最大化收益。

以上其实就讲了一件事，就是说我们大概理解了点击率与转化率的重要性，以及可能一些学习期阶段各种现象如何解释的我的理解。

2、正确理解点击率/转化率

（1）最容易跑量的，不一定是最高点击+最高转化的，反而是越靠近行业中位数的。联系上文就能理解，你越靠近中位数，系统越“熟悉”，才更有信心给你流量。

（2）远高于行业的高点击+高转化意味着什么？意味着起量概率大，但需要更多的学习时间，因为由于你比行业高太多，系统如果正常给你流量，系统是亏的，他必须提高cpm才能保证自己的最大化收益，甚至给你泛人群拉低指标，但这都意味着系统需要模型稳定学习时间。

因此在和行业偏差过多的情况下，高点击+高转化不代表一定跑量，但理论上这个模型意味着素材质量好，给到足够的探索时间和模型的学习，后面起量的概率仍然很大，这个是迟和早的问题。

（3）结合这个数据，比如第一张截图已经告诉我们，点击率1.82，转化率2.22，那么如果一个素材，点击率3，转化率1，显然就是不健康的。

我们可以反过来去诊断我们的账户整体情况和素材情况，来看现在我们的点击率和转化率要怎么优化。

这个更多的是一个诊断工具，来帮助我们分析，比如一个素材没跑量，他到底是点击率还是转化率，还是都很好，是权重的问题，当然也要结合另一个素材质量评估一起看。

如何优化点击率和转化率？

这里其实相关部分的内容网上介绍的很多，我主要是强调一些可能大家不太注意的细节：

1. 什么时候要改落地页？账户整体转化率都低，大部分素材的转化率都比行业中位数低可以改。而不能只看到个别素材转化率就想着调落地页，影响落地页转化率的除了它本身，也和进入落地页前，你告诉了他什么信息相关。

2. 点击率高，转化率低的素材，要做的不是提高转化率，而是降低点击率，看看是否过于诱导点击，或者是转化引导做得太强。

3. 双低的素材基本上不用优化了，直接出新的。

4. 低点击，高转化的素材，要做的也不是非得提高点击率。而是和行业数据对比，看看差值区间。

比如，行业点击率1.2，转化率6；你的素材点击率1，转化率6.5，看起来点击率差一点点，但其实已经很接近了，这种更建议继续投放观察不用过多优化。除非是，点击率0.5，转化率9，这种值得提高点击率。

02 如何保质量、不重复、高效率地持续产出爆款素材

1、为什么很多时候翻拍视频都没有用

如果一个素材，点击率/转化率没有优势，3秒播放率没有优势，完播率没有优势，互动率也没有优势，其他任何指标都没有异常，但是他居然跑量了，那更多是“天时地利人和”带来的结果，而不是这条素材本身真的好。

即刚好那个时候竞争环境不紧张、素材的初始探索流量也刚好探索到了精准人群、素材本身的质量并不差（但不是最好），因此产生了转化，转化叠加，慢慢数据积累起来了，预估CTR *CVR与实际CVR*CTR非常匹配，bias变小，自然怎么跑都能起量。

像这样的素材，其实翻拍后的起量概率就会比较低，因为翻拍了素材本身，却复制不了当时流量环境，也难以积累“素材冷启动期”的初始流量。

如果我们科学的进行分析，我们知道：

① ECPM = pCTR * pCVR * 出价 * 动态因子。

② oCPX不是向高转化的人出高价，低转化的人出低价，而是对每一个人，针对他对这条广告的匹配度，预估他应得的pCVR*pCTR。然后调价策略只跟实际达成的成本落差有关（相差过大，出价降低，相差过低，出价提升）。

跑量与否，在于实际成本和系统预估的成本是否高度匹配且稳定。

所以对于素材而言，产出高点击率+高转化率的素材才是核心，只关注跑量素材这个结果可能没用，因为这个素材能跑量可能真的是运气问题，而他的初始ecpm并没有优势，你还翻拍他当然没有效果。所以翻拍还是需要围绕素材本身的数据指标来。当然这是理论层面，实际上，直接翻拍最跑量的素材也不算犯错，但尝试多次后没效果就没有必要继续翻拍了。

第二个是，除了筛选出标杆素材，翻拍的难点在于提炼可复制的特征以及实现方式。

这里有一个矛盾点，你不能和原素材太像，否则触发系统判重机制，导致同质化竞争或用户端频控限流；也不能和原素材完全不同，那就不算翻拍了没有意义了。

也就是说，混剪素材简单换场景、换背景、换音乐文案不变可能作用不大；口播素材换简单场景、换演员、插入混剪文案不变可能作用不大。

需要提炼的核心要素是，这个素材吸引用户的核心点是什么？然后结合这个核心点去做衍生，而且是可以做AB测试的。比如：

翻拍的本质逻辑还是新出素材的逻辑，是“科学测试”的逻辑，而不是直接“抄袭”。

2、正确分析市面上的跑量素材

这个方法主要针对素材数据的分析，标杆分析法的思路很直接：找一个做得好的标杆素材，是直接复刻标杆的做法。既然这条素材效果好，那一定有他的道理，当然我们可以拍脑门、凭感觉直接翻拍，但标杆分析法的意义在于让我们的翻拍过程有一个严谨的思考过程。

衍生知识：“标杆分析法”在数据分析体系中是非常常用的一种方法，就是将本企业各项活动与从事该项活动最佳者进行比较，从而提出行动方法，以弥补自身的不足。实施标杆分析法的公司必须不断对竞争对手或一流企业的产品、服务、经营业绩等进行评价来发现优势和不足。

步骤：

1. 明确要分析的数据指标（点击率？转化率？3秒完播率？互动率？跑量和成本都 是结果，实际分析的时候还是要多关注是哪个指标特别亮眼，至于原因下文有讲）

2. 围绕这个数据目标，筛选可作为标杆的素材（目标不同，标杆自然不同）

3. 剔除异常情况，归纳。比如运气/行业红利/特殊定向（确保标杆可复制性）

4. 总结标杆特征，导出分析建议（学习1、2、3、4做法，即可成功）

5. 进行测试，检验标杆效果（最后行不行，还得试一试）

因此我们做素材分析的时候，在推导分析结论的过程中就不是简单地说：“素材转化率很低，建议提高”。而需要从素材或者行业竞品中找到标杆，总结特征，复制元素。

标杆分析法适用性很广，但是有三个明显缺点

在实际的投放过程中，翻拍的素材可能有效，也可能无效，因为流量环境是多变的， 用户也不是相同的一批用户，所以标杆不见得唯一，甚至不一定存在，但是就数据分析而言， 可以给到我们一些思路。

3、高效率素材产出方法论

核心的思路在于，我们知道了那么多素材制作的“注意事项”，但是我们确实很难在写脚本的时候兼顾到所有的方面，所以我们需要把能想到的内容进行系统化整理、程序化输出。

视频素材的产出-测试-优化路径，涉及文案里的产品、人群、表现形式乃至演员，是需要打造一个体系化的测试矩阵的，随着投放的进行，你才会知道还能不能投出来，接下来要怎么调整等。

（1）行业与产品的信息/卖点拆解技巧

写文案的第一步，是了解投放产品的行业，以及产品本身。在思考产品的卖点的时候，可以做一些分类，由粗到细。

Tips：在这里需要简单想一下我们的产品是否需要“唤醒需求”。比如装修，那有装修需求的人他是刚需，不需要提醒他需要装修。但是像教育产品可能需要，用户有些人从来考虑过学某些技能的，对你投放的领域是陌生的。那像医美呢，可能不同的项目就不一样，皮肤管理的可以做一些唤醒，但是手术类项目你再怎么劝也很难劝得动。

具体怎么去拆解卖点，我们知道写文案要避免自嗨，要用户视角，要扎实不要空泛（可以多看一些文案撰写相关的书）

比如我们投放的产品是一个创业培训课程，首先有你可以分三个大卖点：

①老师好 ②课程内容好 ③机构好。

然后再去回答这三个卖点：

老师好在哪儿？课程内容好在哪儿？机构好在哪儿？

比如课程内容好在：

① 实用性强，可实操

② 课程价值强，干货多

③ 课程体系非常完善

④ 学习门槛低，0基础也能轻松学

然后，再进一步去思考上面四个点，为什么实用性强怎么体现，干货多具体是哪些干货，课程体系为什么完善，别人的课怎么就不完善了？

于是你又得到了以下文案：

为什么实用性强，可实操？因为老师手把手指导绘制成长地图、现场模拟商战案例、有师兄带队复盘总结，落实行动方案。

为什么完善？因为课程已经迭代优化了7年、已经经过市场验证确实有效、0经验学员也有成功案例。

我简单地把不同文案分为了三个阶段，由空、大往具体、细节上去拆分，这是拆卖点，也是写文案。

只要你脑洞足够，基本功扎实，你可以进一步去拆分到四阶、五阶。可能你会说这里面有一些文案你之前也写过，但是如果你没有系统化的整理过所以可能并不高效，而且容易遗漏。

（2）人群洞察

人群洞察看似容易，要做好其实很难，了解人群的年龄、地域、性别等基本属性分布只是基本需求，这都算不上是洞察，只能叫看了眼人群画像。

人群洞察，需要想清楚我们的目标人群是谁？在哪儿？兴趣是什么？他们可能有什么工作、生活场景？如果你大部分都回答不上，那就不叫做人群洞察。

① 消费者需要什么样的产品？消费者承受的价格为多少？消费者日常在什么地方买我们的产品？

② 消费者是一个什么样的人？其性别、年龄、收入、教育程度、家庭结构及其基本的家庭角色是什么样的？有什么样的性格，价值观？

③ 消费者如何认识产品，看待品牌？消费者的立场？认知里的品牌地图是怎样分布的？

④ 他有哪些日常习惯？以及这些习惯的缘由和历史？

⑤ 消费者对产品的真正关系点在哪里？他在哪里？什么时候，何种场合使用某类产品

消费者对使用的产品有什么感觉？他会如何去表达这种感觉？可能产生什么样的影响？

这里给一些建议，如何去了解我们的用户：

① 做电商的，一定要大量看相关产品的淘宝评论区，了解用户的购买动机，好评是因为他哪里满意了，差评是哪里没满足；

② 做线索的，一定要多问销售用户情况，甚至自己聊几十个用户是最好的；

③ 深度体验投放的产品，思考谁会用，为什么用，如果是app，里面也许有社区可以多看；

④ 巨量投放一定数据后，查看人群画像的“达人数据”，按照TGI由高到低降序（不用看消费），观察用户都喜欢看什么类型达人；

⑤ 多看行业研报。

重点是，对用户的思考，要花心思！！不要想当然！！

最后落地到文案上，即是用户痛点、需求、利益点的一些具体的文案，只有通过上面的一通调研和分析后，你才能写出真正用户关心的东西，痛点是可以分类的、场景是可以分类的、需求点是可以分类的。

（3）竞品广告调研

通过以上对产品和人群的分析后，你再重新去看市面上投放的广告，对自己的文案体系进行完善，同时也会有一些侧重点。

调研竞品广告要有明确的这个目的，做到心中有数：

同时在这个阶段，需要补充场景化文案，就是也就是引发好奇、夸张开场、引导转化等这种在上面还没有写的小模块，参考竞品跑量广告的形式进行完善和升级，这个是需要不断迭代的，并不是一上来就非常完善了。

4、结构化分类组合脚本，打造测试矩阵和节奏

我们现在已经通过前面的步骤，完善了自己的文案库并产生了对应的脚本，这里可以大概理解下怎么对脚本进行整理和拆分，以及如何改变部分要素生成一个新的脚本。

每个具体的脚本文案，不论出了多少个样式的视频，都可以抛开形式进行脚本文案的效果统计，不过这里需要各个脚本产出的各种样式的视频才有对比的意义，所以如果是小预算客户素材数量并不多，单独看文案就没有参考意义，更适合主观地去分析是否值得继续产出。

接下来就是脚本文案的可视化，同理，我们需要预想好素材可能有哪些表现形式，比如非实拍的，有图文快闪、大字报、场景混剪等，实拍的，年轻女性还是男性，情景剧，又有哪些情节方向大概列举后，再把我们的脚本放上去，看我们的文案适合哪种表现形式，最后得到如图的素材产出规划表：

这里有几个注意点：

· 上线前期，相同脚本不要集中产出太多视频。因为上线前期本身还处于是多上素材还在测试跑量方向的阶段，每个脚本文案出最多2-3个就可以了，在有优质效果的前提下，可以进一步相同样式换样子、或者换样式进行投放，除非这个行业本身就是白热化投放的行业，已经没有什么文案上的测试空间了，比如社交、职业教育这种，那就按着优质脚本死命的去拼素材形式吧。

· 脚本文案各个方向都要出，但有先后和侧重。比如说表格里短视频培训这个产品，他有很多卖点和侧重人群，但其中一定是有那么一两个是主打人群和卖点，需要重点产出，而不能盲目做交集，然后在一些小卖点上出了大量视频。

· 需要考虑投放预算和上线周期。拿着这两个表，很容易就能给出20或者30个视频脚本的需求给编导或者剪辑，但是也要考虑团队的产出能力和投放预算的实际情况。比如说你的视频团队一天只能产出10个视频，项目后天就要上线了，那么你需要理清楚，我现在手上30个脚本需要先出哪些，后出哪些，给到优先级。另一方面是，如果是中小客户，每天的预算只有几千块，一上来就出太多视频也是没必要的，所以也需要挑优质脚本优先产出测试。如果有必要，也可以明确视频拍摄的标准格式和拍摄流程，与视频产出团队同步，提升效率。

5、视频产出与人群定向如何高效搭建计划测试

人群的测试与素材测试节奏，需要结合目标消耗与当前账户处于的阶段进行整体制定，划分整体基建量后把控各个方向的比例。

先划分定向方向，再规划日常搭建。

个人技巧：设置一个随机函数“=(1,8)”，其中(1,8)整个数字可以随意更换，他的意思是会返还一个1-8之间的值。

如果我今天需要搭建8条不同计划的定向，那么我筛选“1”即可，如果需要搭建12条不同定向的计划，那么我可以筛选“1”和“2”一起，或者多筛选一些定向基于实际需求进行搭建。

如果需要搭建的计划特别多，可以选择用第三方技术工具（如买量小飞机）进行批量搭建。

03常见的广告投放“玄学”现象解释及“科学”解法

1、为什么会有玄学现象存在

（1）人群模型的探索具有随机性

这个既体现在账户层级，也体现在计划层级。用一个简单例子来理解这个情况：假设你的计划设置定向了10000个人，其中有3000人是你的精准目标人群，但系统还不知道具体这里面哪些人是高转化人群，于是先从里面随机挑1000个人进行广告展现，看看对广告反应，假如刚好你运气不好，这1000个人里面，一个精准人群都不在里面，随后系统再进行第二次1000个人进行展现的时候，里面也只有100个精准人群，转化仍然不好，系统一看你这广告不行啊效果这么差，那么很遗憾这条计划大概率就跑不出来了。这时候复制新建，让系统重新探索，反而有几率能跑出来。

（2）不同时期、不同时段的流量环境具有波动性

（3）创意质量的系统判断，或者是ecpm，具有不可知性

可能很多人还并不清楚ecpm的算法，这里简单介绍下：

ECPM = pCTR * pCVR * CPA * f(zg) * f(ocpx)

这一点其实很关键，我们知道ecpm受到预估点击率、预估转化率影响，而投放的玄学，玄就玄在“所有的预估”我们无从得知。

其实系统的预估，更多的是参考行业既往流量情况，比如即使是你的计划设置是通投，但实际你投放的人群模型是有“行业人群包”的，即投教育行业的广告主，大概率不可能定向到商务咨询的老板人群。

同时，你的素材大概率卖点也大差不差的，你的文案、形式肯定有同行竞品投过，所以在系统的算法库里是有大量先例的，这个行业人群下这个卖点的效果到底怎么样系统是可以知道的，在进行人群和素材的匹配后，就可以给出一个预估的点击率和转化率并给出ecpm值。

但是由于上面讲的人群探索随机性，以及素材相似但并不相同，用户其实会有不同反馈，所以系统在预估的时候，难免错判，就出现了素材很好却不跑量，素材很low反而跑量的“玄学现象”。

但长期跑量的前提，一定是你的素材优质，的确能承接得住大量的流量曝光，有的素材，由于系统“错判”，一开始给了很高的预估点击率和转化率，素材一上线就跑量了，但是没两天，突然衰减，可能原因就是系统发现给你流量后，实际表现的点击率和转化与预估的不符，实际素材质量并不高，自然流量就没有了。

（4）同行业流量竞争具有不确定性

（5）你容易忽略的：OCPM/OCPC受监控的指标

OCPM涉及广告的整个基本流程。所以很多指标与广告系统有比较重合的监控指标。常见的指标如下:

① 预估点击率和转化率指标（不可算）

② 广告主成本偏差指标（可算，也有人叫计费比）：即广告主的真实广告成本与广告主投放广告时的目标成本的偏差，通常成本偏差目标在±20%以内为正常浮动；

③ OCPM/OCPC的广告数达成率（可算）：即广告主实际成本在目标出价±20%以内的广告数量/总广告数量的一个比例，目标是衡量广告平台所创建的OCPX广告的个数的实际完成的情况。长期不跑量的账户可以以此检查整个账户质量情况。

④ OCPM/OCPC的消耗达成率（可算）：上一个指标表示的是广告数量维度的达成率，消耗达成率这个指标主要描述的是消耗维度的达成指标，指的是广告主目标成本在±20%以内的消耗占总OCPX消耗的百分比情况。

⑤ 分不同转化类别统计指标：OPCM/OCPC通常会分不同类型进行统计，主要包括IOS激活（转化），激活（转化），表单提交，外链下单，游戏注册（付费）等等，不同转化类型由于转化回传数据效率以及数据的稀疏程度不同需要单独进行评估分析。

⑥ GMV（可算，但不可控）,这个指标在在广告行业里，代表的是广告主价值，即广告主的转化量 * 平均出价。代表着广告真实转化的效果数据，所以在行业内也有称为广告主价值的一个说法。这个指标的主要作用是跟当前的消耗进行对比，用于检测预估效果与广告主转化效果的一个指标。

注意：如果消耗与GMV出现了背离（即趋势不一致）那么就代表广告的模型预估算法不准确，有可优化的空间。举例来说，如果消耗是增长10%，但是GMV却是下跌20%，由于OCPX是按预估收费的，这个表示当前的模型对转化率的预估偏高，将实际上没有转化的广告认为有转化，这就导致预估消耗是提升了，而实际随着广告主价值的下降。GMV指标与pctr、pcvr 相辅相成，GMV是整体的一个指标，而PCVR/PCTR则是过程指标。

2、常见玄学现象解释

A.明明跑量很好的计划，为什么突然没量了？

原因其实很多，检查如果是单一时段的突然起量计划，可能是只是那个时段的流量和人群模型后，第二天流量环境发生变化，你的素材支撑不住其他流量了；也可能是受到外部流量环境影响、或内部其他计划影响，有其他潜质计划在起量把这个挤下去了；或是负面反馈增多。

这些猜测在排查之后都可以通过新建计划、竞品调研、评论区处理、素材优化等手段进行调整。

B.相同设置和差不多素材，为什么不同账户表现差很多？

素材一样但人群不一样，一方面各个账户积累的历史人群不一样，或者说是人群量级不一样，甚至就是这个账户的优质计划比较多，账户权重比较高，在这个账户这个素材就是好跑；另一方面也在于每个新计划的探索初期的随机性，运气问题你确实没跑起来；可以给素材重新增加计划，测试其他定向和创意文案可以进行测试，或者把重心放在其他方向素材上让新素材跑量。

C.什么都没操作，为什么账户还能突然起量？

可以用人群模型的随机性来理解，前面给到的2000次曝光数据反馈很差，ecpm已经很低了，大概率也不起量了，但是后面1000次曝光集中了大量精准人群，ecpm又突然起来了，在进一步3000、5000次曝光后，该计划也承接住了相应的流量，自然就跑量了。当然，也可能是外部环境的因素。

D.暂停时段，比直接关停账户，影响更大，真的是这样吗？

本质上讲，停了就是停了，不管是停时段，还是直接暂停，这个计划就是停止了对人群模型的探索和调整的，理论上影响是一致的。但是控预算让消耗变慢但仍然保持投放，以及停的时间不要太长，影响会相对较小。

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