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備注
事件時間：2021年至2022年
投放中台産品
投放管家
功能介紹：基于多重投放場景，覆寫多元投放目标，緻力于人效提升與效果優化的一站式廣告投放解決工具
功能邏輯：彙集巨量引擎人工投放經驗和系統資料挖掘能力，提供從計劃搭建、素材選擇、預算配置設定到出價調整等環節的全路徑系統化投放方案
使用介紹：賬戶首次登入投放管家需授權。巨量引擎廣告投放平台->建立組/建立計劃->選擇投放模式為“管家投放”；巨量引擎廣告服務平台->工具->優化工具->投放管家
産品優勢：廣告計劃自動建立及啟停、預算動态調整、素材自動尋優等
産品劣勢：學習成本較高
适用産品：基本通用
使用建議：盡量選擇曆史投放表現較好的賬戶，新賬戶同樣有冷啟動問題。建議優先使用手動驗證過的優質素材，單個項目添加不少于5個視訊/5個圖檔+10個标題。建議不同項目盡量引用不同的素材，同賬戶建議同時在投放3~5個項目組即可。建議出價和手動持平，建議初始預算設定不少于MAX(5000,20*出價）元，同時開啟“項目超成本自動關停”功能。賠付周期内如下調項目出價會導緻賠付失效，請謹慎操作，注意及時删除表現較差的素材及時删除表現較差的素材
自動出價
功能介紹：幫助搶量的出價工具，通過預算控制成本
功能邏輯：根據設定的轉化目标、出價和預算，通過調整出價來滿足廣告主投放訴求
使用介紹：冷啟動階段激進探索，提高冷啟動通過率；成熟期階段智能下探，尋找最優成本
産品優勢：節省人力成本，獲得更高的冷啟動通過率和計劃平均消耗
産品劣勢：不能解決超越轉化目标的其他投放訴求，不能保證跑量
适用産品：基本通用
使用建議：建議自動出價搭配“智能放量”一起使用，能夠幫助穩定計費比，平均降低11%，最高可降低20%。如果對産品不熟悉，或者對成本把控嚴格，建議從小預算開始嘗試，初試預算可從5000起設定，或10個轉化成本。計劃通過冷啟動後，可在原預算的基礎上按1.5倍上調，可分多次調整，調整預算的次數不會造成太大影響。如果連續兩天掉量，建議優先調整出價，若不能接受提高出價，可考慮配合“一鍵繼承”來建立計劃。成本建議按天級觀察，若成本長期偏高，可适當減少預算；如果連續兩天成本波動，可進行手動出價調整
智能放量
功能介紹：自動化放量工具
功能邏輯：由廣告主自主選擇“可放開定向”，在“合适的時間節點”逐漸放開定向自動化擴量
使用介紹：先選擇基礎定向->啟用智能放量->勾選已選基礎定向中的一個或多個對象。即勾選了什麼，就放開對應的限制
産品優勢：更精細化的人群探索，更平穩的成本控制，降低手動定向探索成本，提高冷啟動通過率
産品劣勢：無法保障後端付費品質
适用産品：基本通用
使用建議：如果有強放量需求，建議智能放量盡可能多選；對于成本控制相對嚴格，放量需求适中的中小廣告主，建議智能放量逐漸增加勾選；另外建議智能放量搭配自有人群包一起投放，可以做到“精準”和“放量”兩手抓，且不會突破排除定向包
潛力計劃
功能介紹：滿足有大推需求或可接受适當提升成本拿量的廣告主，提升單計劃跑量能力
功能邏輯：通過回放目标廣告近一段時間的精排隊列日志，發現如果目标廣告的ecpm通過小幅度的調整出價，就能夠在大量的回放精排隊列中勝出，即認為這部分廣告具有出價小調整放大展示量的希望
使用介紹：廣告投放平台->工具->診斷->計劃診斷->潛力計劃
産品優勢：龐大的資料支撐分析準确度，按照訓示操作起量機率超過80%
産品劣勢：資料回報有實效性，超過四小時預估值可能會存在偏差
适用産品：基本通用
使用建議：确定可接受的提價檔位，進行展示提升幅度和今日消耗雙重降序，然後由上至下根據計劃的消耗、成本及後端等方面綜合表現進行提價。成熟期的計劃（單計劃消耗最好在2w以上），分析200個激活數或20個轉化數。學習期的計劃，如果2小時内有5個以上的轉化數，後續大機率能跑起來
播放歸因
功能介紹：幫助廣告主準确統計廣告計劃帶來的使用者新增，正确計算買量成本，幫助廣告主衡量這部分“延遲轉化”作用的價值。資料證明有10%~25%的使用者在看過抖音廣告後會去商店或搜尋引擎搜尋商品資訊并進行購買或下載下傳，進而完成轉化
功能邏輯：通過點選監測連結同時下發使用者的點選和3s播放行為（僅對抖音生效），幫助廣告主實作播放歸因
使用介紹：監測連結發送方式為S2S
産品優勢：降本增效
産品劣勢：對技術有一定要求
适用産品：基本通用
使用建議：賬戶内既投放抖音又投放其他端，請以投放抖音的計劃來看播放歸因對投放效果的提升作用。更新播放歸因後，收到的監測連結數會有一定幅度的提升，廣告主可針對實驗賬戶的體量對伺服器進行更新
站内助攻事件優化
功能介紹：突破各媒體間的資訊孤島，分析全管道使用者資料，達到優化成本，增加跑量的作用
功能邏輯：對全管道、全漏鬥的轉化資料進行再利用，通過把跨管道轉化資料回傳給巨量引擎，幫助模型充分學習已轉化人群的特征
使用介紹：廣告主資料接入->巨量側開啟助攻->廣告主開啟測試->效果正向後應用至整體投放模型
産品優勢：模型精度高，有效優化成本，增加跑量效果
産品劣勢：對技術有一定要求
适用産品：基本通用
使用建議：客戶上報測試賬戶，至少開啟一周，日均助攻轉化數最好達到500以上。建議準備5~10個賬戶，每個賬戶至少3~5條計劃（新老計劃均可），要求投放站内流量位（非穿山甲）
一鍵起量
功能介紹：在冷啟動階段快速拿量的工具
功能邏輯：單獨設定一筆起量預算，通過短期激進提價，系統在預算内積極拿量，同時披露這期間的資料情況，為廣告主提供更多資料價值
使用介紹：在計劃開始投放後，可以在Ad平台推廣頁中，對應的計劃列中找到“一鍵起量”功能入口。在“設定一鍵起量”界面中，設定用于起量的預算，系統會使用這部分預算，進行激進探索。僅支援oCPM廣告，一個計劃最多隻能使用一次“一鍵起量”，起量過程最長6個小時
産品優勢：快速度過冷啟動階段
産品劣勢：前期存在超成本情況，同時無法優化後端付費
适用産品：基本通用
使用建議：建議廣告計劃剛過審即可進行一鍵起量，幫助計劃快速獲得展示量，或者挑選開啟投放後已獲得一定轉化的計劃進行一鍵起量,幫助加速度過冷啟動。一般設定10倍出價作為起量預算，主要采用激活且付費轉化目标。自動出價+一鍵起量，成本偏高但起量更快；手動出價+一鍵起量，成本較為有保障。建議搭配系統推薦定向，可幫助提升冷啟動通過率；或一鍵起量+精準定向：如使用人群包、徕卡定向等，快速獲得計劃初始精準種子人群。起量期間轉化情況不理想的計劃，可以觀察1~3天，注意計劃投放的時間段，若後續跑量能力依舊不好，可以考慮放棄計劃或者建立新計劃
垂直化場景
功能介紹：聚焦遊戲垂直行業需求和痛點，提供一站式效果解決方案
功能邏輯：基于遊戲行業特性，持續沉澱投放方法論，針對遊戲生命周期等場景提供一站式營銷的場景化投放方案
使用介紹：每周一、四申請加白。支援新遊大推場景投放、新遊預約場景投放、日常穩定場景投放
産品優勢：滿足不同場景投放需求，提高轉化效果和效率
産品劣勢：需要一定學習成本
适用産品：基本通用
使用建議：模闆預設會開啟許多功能，可以根據需要自主調整。計劃如果放量困難，可以診斷原因，追加優質精準号碼包，或者修改創意，轉到老賬戶搭建新計劃
一鍵繼承
功能介紹：通過繼承同賬戶/跨賬戶下優秀計劃的資料模型，幫助廣告主降低新計劃的學習成本，提升冷啟動通過率
功能邏輯：新計劃在一段時間内繼承優秀老計劃的模型特征，在投放過程中不斷學習并逐漸過渡到自身的模型特征，系統根據自身模型特征的學習程度來判斷退出時間節點，結束繼承過程
使用介紹：Ad投放平台均支援使用，不限制轉化目标。一鍵繼承暫不支援投放穿山甲流量的繼承。“平台化繼承”在Ad背景設有入口，支援同賬戶/跨賬戶繼承，不支援繼承特定計劃，系統自動挑選繼承優質計劃；“主動繼承”在Ad背景無設定入口，需通過提報加白生效，僅支援同賬戶下的主動繼承，支援繼承特定計劃。“一鍵繼承”的所有選擇權僅可在新建立計劃時進行，初次建立儲存後，後續繼承功能置灰不可再被編輯
産品優勢：降低新計劃的學習成本，提升新計劃冷啟動通過率，擴大賬戶已有優質模型特征的優勢，擷取更多優質流量
産品劣勢：需要先培養優質計劃，才能使用該功能
适用産品：基本通用
使用建議：“主動繼承”父計劃條數建議3條為宜，不宜過多或過少。父計劃必須是在投的計劃，不支援繼承離線計劃的投放模型，建議選擇轉化數多且穩定投放的優質計劃
多包過濾已轉化
功能介紹：過濾不同次元下的已轉化使用者
功能邏輯：一組customer_id集合，一組遊戲包名集合，包集合的平台必須統一，同為安卓或者iOS。customer_id集合中的賬戶在投的任何計劃，都自動過濾遊戲包名集合中的任何包的已轉化使用者。已轉化使用者過濾時間範圍是30天
使用介紹：抖音位置是過濾激活使用者（80%流量）；頭條、西瓜、抖音火山版是過濾轉化使用者；穿山甲位置不生效。此政策可以先收集資料，跑sql看30天重複率，重複率可接受時再報名。客戶選擇【過濾已轉化使用者-app次元】，政策才會生效
産品優勢：減少廣告計劃對相同使用者重複曝光，有效降低轉化成本
産品劣勢：需要投入一定人力和時間
适用産品：基本通用
使用建議：點選建立配置->填寫customer id、packages->點選确定->配置完成且系統自動生成政策編号->客戶營運備份報名資訊。填寫時需要注意删除多餘空格，customer id和packages之間需要用英文逗号隔開，否則政策不生效。完成政策配置後，需要在曆史報名表中備注報名資訊，主要是為了幫助政策更新時找到政策編号
計劃診斷
功能介紹：定位投放問題，給出相關優化建議。協助廣告主/代理商檢視廣告計劃品質和投放情況，提供更豐富的資料和更清晰的展示形式，輸出更多增量資訊
功能邏輯：通過綜合考察廣告計劃在整個投放過程中的表現，對比同行業、同推廣内容、競争同一流量的投放資料，披露廣告計劃的投放流程，給出整體診斷結果，并拆分前置因素和競價要素，拆分ECPM公式不同緯度，給予診斷結果和優化建議
使用介紹：計劃需是在投狀态，暫不支援DOU+、投放管家和搜尋廣告計劃，出價方式支援oCPM/oCPC/CPC的計劃。“診斷清單頁”入口在廣告投放平台->工具->診斷->計劃診斷；“診斷詳情頁”入口在推廣管理頁->詳情->診斷，或者工具->優化工具->計劃診斷->檢視詳情
産品優勢：準确地展示診斷結果和優化建議，清晰地披露每個投放過程，多元度政策披露跑量難題，支援“一鍵優化”和“一鍵優化并建立”
産品劣勢：學習成本較高
适用産品：基本通用
使用建議：提出價不是目的，如果廣告計劃有提價建議，說明具有一定的提升潛力，且提價後預估2小時的消耗有所提升。若計劃總體ecpm均值與競争勝出所需ecpm均值差距較大，建議優化定向、創意、落地頁，以此提高競争力；若計劃總體ecpm均值随時間變化不大，可參考計劃的競争排名，若排名變差，則說明競争環境較為激烈
Nobid（最大轉化投放）
功能介紹：緩解廣告計劃起量難題
功能邏輯：設定一定的計劃預算，在投放時間段内，系統從低到高探索正好能擷取曝光的最優出價，以盡可能低的出價勻速消耗預算，進而拿到更多轉化/更大價值
使用介紹：廣告主隻需設定預算，不再需要人工設定出價。對于同一個創意和計劃來說，預算設定越大，系統的出價也會升高，轉化成本也會對應升高，通過合理設定預算，可有效控制成本。Nobid會全天尋找各種優質流量，是以中途消耗速度有快有慢，最終會保證全天消耗完預算
産品優勢：起量快（一般10分鐘内），有效控制成本
産品劣勢：短期成本波動較大
适用産品：基本通用
使用建議：賬戶一定要保證有一定餘額（建議至少大于1w），不要設定賬戶/組預算，不建議設定過窄的定向和時間段。建議不要設定超大預算（如99w），不要大幅度調整預算（如1k->1w）。第一天先設定 3~5 個預期轉化成本的預算觀察投放效果，如果轉化成本符合預期，可在第二天适當上調預算（建議上調幅度 30%~50%）；如果成本嚴重超出預期，可以選擇關停（或下調預算），投放中可參考平台上提供的建議預算功能。使用Nobid政策時，不要建投“投放管家”和“一鍵起量”的計劃，會影響Nobid效果。Nobid政策不需要像手動一樣大量地堆計劃，不用刻意在乎冷啟動20個轉化的概念，應優先關注該預算下的效果是否能接受。Nobid政策下每個廣告計劃都能跑量，建議不要對單個計劃的預算高頻率、大幅度地調整，不要盲目追求“超級計劃”，盡量通過預算去控制計劃
穿山甲政策産品
自定義流量包
功能介紹：穿山甲提供給廣告主用于流量位管理的工具，實作海量資源精細化管理和精準投放
功能邏輯：結合union_site回傳深度資料/投放點位，屏蔽後端效果較差流量或定投後端效果優質的流量
使用介紹：接入unionsite，也可以選擇接入mkt-api來擷取主體内全賬戶的廣告位資料。賬戶->資産->定向->穿山甲自定義媒體包->建立媒體包->按規則建立/按計劃建立。可同時使用「系統推薦」+「已投廣告位」兩種方式生成新流量包（最多支援同時選擇1000個廣告位），一個賬戶最多支援100個流量包，建立計劃時投放範圍選擇“穿山甲”
産品優勢：精準識别流量優劣，精細化管理資源
産品劣勢：前期需要一定人力和時間，具備一定學習成本
适用産品：投放穿山甲的産品
使用建議：“按規則建立”建議轉化成本&轉化數搭配使用，建議基于至少2個，最好是5個及以上的轉化數再篩選轉化成本。建議定向用媒體包選擇500個以上廣告位，可适當放松篩選條件提升量級，以防止定向投放不起量。“按計劃建立”建議單個廣告位激活達到30及以上再操作屏蔽，否則存在探索不充分的情況；定投建議組合100個以上的廣告位，廣告位數量過少對起量有影響
付費率門檻卡控
功能介紹：幫助廣告主優化後端效果
功能邏輯：通過算法直接作用于模型，幹預模型買量，摒棄低于門檻的劣質流量
使用介紹：“付費率門檻”申請條件，包次元“穿山甲”最近3天至少日均消耗1w/d方可申請，新賬戶不支援配置（完全沒有曆史資料會導緻卡控不準确）。“付費次數卡控”申請條件，重點集團客戶方可使用。目前支援賬戶、計劃、包次元生效，出價方式包括付費雙出價、激活且付費、每次付費出價、付費ROI出價
産品優勢：篩選優質流量、穩定付費率、提高付費率
産品劣勢：具有一定準入門檻，前期需要資料積累作為參考
适用産品：投放穿山甲的産品
使用建議：生效範圍為包名->賬戶->計劃，包次元會對所有賬戶和計劃生效，正常情況下建議對賬戶次元進行設定，可對比分析不同賬戶實際投放的差異性。同一個包名/賬戶/計劃短時間内不建議頻繁調整，會導緻模型波動，影響最終的買量效果。若同一個生效範圍被多次配置，會按照最後一次配置的目标生效。不建議設定過高的門檻門檻值（過高的定義是站内和穿山甲的曆史資料都沒有達到的水準），可能導緻賬戶不起量。建議分階梯測試不同目标卡控，通過測試分析各目标卡控的付費率表現
結語
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