可能只适合少数产品,核心原理是把优质用户重复多次回传+添加到转化中投放。这个方法是内部小伙伴想出来并且验证过,有效。
用小贷做例子:
我们在投放小贷的时候给用户做分层,把风控的用户拆分成 top10,top20,top30,top50,top70的分层,这里面注意比如top70的点是会包含了前面的所有点的用户,同理top50的用户也包含了钱10,20,30的用户。
在这里我们投放Google 2.5的时候,可以直接把这里面所有的点都设置成转化目标,那么这样当一个用户假设是满足了top20这个点的时候他同时会满足20,30,50,70的点,这样相当一一个用户产生了4个转化,混合投放的时候能让系统觉得这个用户的转化更多,从而去学习到更多这样的用户,促进系统学习到更优质的用户。
这里原理其实和3.0不是一回事,但是达到的效果可能会接近,变相的给了这些优质用户更高的出价(转化数变多),从原理说3.0是根据用户的价值,再尽量达到roi目标的情况下自动竞价来获得更多曝光。
换成别的项目比如游戏:
我们同样可以吧付费用户拆分成多层,再到Google去跑2.5的时候都加上,全部付费用户,中额以上用户,大额用户,当扫到一个大额付费的时候会直接变成多个转化,从而促进系统更多去跑大额付费用户。
当然这里也有一些特别需要注意的:
在选择打点的时候应该选择有价值的点,并且比较接近的点,而不是跑差距比较大的点,这样学出来的用户会优先完成最容易实现的点,比如 同时跑注册和付费目标,那么系统会把预算更多分配到完成注册行为的用户上,付费用户没准也分不到多少曝光机会。
基于上面逻辑,这边已经有明确的的数据测试验证可行。
至于facebook,其实也有可行的方法,借助三方来实现多次回传event,同样能达到类似的效果,具体操作是:把多event拆分后回传到facebook的同一个标准事件,最终投放实现原理基本一样,并且同样有效。
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