信息流广告投放没有效果，因为你没有明白这些

对于广告主或者营销人来说，广告投放效果差是个棘手的问题。在某些行业，投放甚至没有任何效果，这是一个切肤之痛，大多数人都感受到了这个痛。

但是他们并没有想清楚痛点在哪里，也就是说问题的根源在哪里。

其实，真正的痛点不在于自身的产品质量，也不在于投放的互联网的广告流量环境。

真正的痛点在于没有一个可复制并且可以实际操作的思路，以及对行业的深入理解和如何最优化应用资源。

有些人持不同的意见，如下图所示，几乎每一家广告平台都会用类似eCPM=出价X质量的计算方法告知广告主如何获取高排名或者高曝光。

当然，不同平台的表达的方式可能略有不同，例如某些平台的质量度被称为点击率（预估点击率、CTR、ECTR）， eCPM在一些平台被称为广告排名。

很多人会认为这是一个思路，或者是一个套路，但是这个思路或者套路，并不能优化投放效果。

（一）流量的抓手和优化的抓手

如果把流量的获取和流量的优化比作两个抓手的话，现在大部分人只掌握了获取流量的抓手，而不具备流量优化的抓手。

在理想状态下，流量的抓手和优化的抓手都要牢牢的抓住。

例如，投放到搜索引擎上的广告，也就是所谓的SEM有很多优化的思路和方法。

SEM的历史相对悠久，经过从业者多年的实践，已经总结出了很多优化的思路和方法，但是这个优化的抓手并不是媒体赋予的，广告媒体带来的只有货量的抓手，所以优化的抓手需要利用实践摸索相应的规律。

（二）信息流广告缺乏优化的抓手

1.媒体没有赋予。

2.信息流广告在中国积淀的实践经历和经验不够丰富，进而导致了信息流广告的优化缺乏系统的方式和思路。

（三）点击率优化

不同的媒体和广告平台，它的广告投放逻辑都很类似（包括广告出现的位置，投放特点，计费形式、展现形式）。

首先是媒体对用户的刷新，无论是搜索还是浏览，每当刷新的时候，所用设备上的媒体就会发送一个广告请求到广告系统。

在接到广告请求后，广告系统会针对正在服务的广告主进行一次检索，根据不同的广告主设置的每日花费预算的高低进行相应的预分配曝光。

在预分配完毕之后，针对符合曝光条件的广告主进行预估CTR的核算。然后依据广告主的出价乘以预估CTR得出广告排序，进而决定了获得广告流量的多少。

排序之后根据广告组自行设置的或者系统默认的频次，把曝光次数超过一定限额的广告滤除掉，剩下的广告就得到了曝光的机会，一旦广告被点击，基本上就会被计费。这是几乎所有在线广告的广告投放逻辑。

回顾整个逻辑过程的时候，就会发现投放人员或者广告主能够去干预的只有两个环节。

1.预分配曝光，就是设置每天投放的预算上限。

2.广告排序。广告排序有两个因素，一个是出价，一个是预估CTR。

二、良性循环和恶性循环，你在哪一环？

广告优化思路集中在优化点击率，同时，系统提供的预估点击率又极大程度上要参照账户的历史记录。

如果一个账户是全新的，它会根据算法给予这个账户新的预估点击率，所以，整体的优化思路变成了一个理想情况下的正循环。

简单点说，就是希望所有的创意都得到很高的点击率，既然有高的点击率就能获得高排名和高曝光。

那么如果创意相对比较优质，就会累积更多历史记录里面的高点击率，有了这样的历史记录，新的创意就会参照过往的历史记录，被系统赋予一个相对较高的预估点击率，直到新创意变成老创意。

同时，几乎每个媒体都具有广告创意点击率的衰减规律。一般情况下，创意使用的时间越久，点击率可能就会变得越低。

但其实这个规律并不是十分的严密，因为衰减规律能够在一定几率上刺激广告主更新创意，而新的创意又会提高用户相应账户的花费。

三、7Ms理论，抓手两手抓，两手都要硬

所谓的7ms其实代表7个以M开头英语单词，它与广告投放相结合的话，分别代表着市场调研、账户搭建、转化目标、创意设计、定向策略、成本优化、数据检测。

每一个环节对于投放在线广告都十分重要，但是如果只是把这些环节简单的罗列在一起，就不能成为一个模型。

这几个维度之间存内在联系的逻辑，简单点说就是其他的六个维度都要以数据监测和效果考评为起始和核心。

因为只有通过严密的监测，才能够产生相对严密的的分析，在此基础上对其他维度进行调整的时候才能做到有章可循。