投放数据背后的思考

昨天简单聊了ocpm实际主要是帮广告主或优化师在投放时起到优化成本、降低转化价格的作用，并不能保证用户质量。

我补充下这里面的一些分析，通过这样的拆解能帮助大家更好的理解在投放过程中，我为何会经常提到算法式的投放，为何以前的文章会多次提到要过滤劣质流量，过滤的手段和出现的场景可以看我之前的一些关于混量的文章。

1、Ecpm是怎么来的？

Ecpm的计算公式一般是：出价*点击率*转化率*1000元；

假设出价2元，点击率和转化率均为100%，那Ecpm是2000元。

那这样一个极端假设的条件下，点击率和转化率都为100%，那么如果是app激活的话，那激活成本是2元。

这样一拆解就很清晰了。

2、投放出来的数据

结合第1点的分析拆解，我们看在巨量引擎上面投放激活的时候，按工具类产品的投放2元出价，点击率和转化率肯定不是100%，那么最后出来的转化价格是多少？

读者们可以自己去对照下。

a、大多数是高于2元的转化成本；

b、部分低于2元的激活成本。

这个给你带来怎样的思考？

为何会有略高于2元或低于2元的激活成本的情况存在？这个原理就在于我上文讲的ocpm通过算法的方式去帮我们优化这个成本。

但是投放买量市场也是商业市场，一分钱一分货这个准则永不过时，媒体也是要赚钱的，不会是因为所谓的找到超级精准流量点击率转化率极好的情况下实现用户成本降低，更何况很多头部广告主通常一天在巨量引擎的消耗是数百万。

想想数百万一天的消耗在买用户，有多少用户可以支撑一年几十亿的买量法?

所以，成本是优化降低下来了，但是用户质量如何，这个就需要广告主自己去通过数据背后去理解了。

对于优化师来说，如果能理解透，那在投放的时候可以结合前端数据进行分析后做一些流量过滤和变化，当然这个手段是因优化师而异，每个人都有不同的方法。

我针对一类产品往往至少有2-3种不同的投放策略去过滤，包括怎么要结合前端数据看出里面的”学问”，这个也是在之前机场企业培训中有提到

最近还做了一个基于算法的投放试验，结果非常有趣，也验证了自己的想法，很有意思，留待另文再度分享。

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