正所謂巧婦難為無米之炊，在最優質的項目前面，如果資源欠缺也會有心無力。如果一百萬能解決的超過一百萬價值的問題，那麼項目自然而然的屬於優質項目，如果項目具備百萬甚至千萬的潛力，需要利用槓桿化來啟動，那就必須確保運營的精準無誤才行。
如今，雖是互聯網盛行的時代，大大小小的項目要麼就是在融資要麼就是在準備資金的路上，無論任何項目都離不開傳播這一至關重要的關卡，如何拿到通行證！讓無數運營和創始人焦頭爛額。
許多項目依賴內容，重視新媒體平臺帶來的從零到有，零成本高收益來支持項目的發展，而不具備內容屬性的項目就要從互聯網廣告的視角來審視項目的價值，今天就來分享一下互聯網信息流廣告的高段位玩法和規則，希望廣告主與流量主能從中攝取能量，助力項目發展。
我們以信息流廣告地位較高的廣點通為例，在廣告投放的過程中，難免會出現在基礎優化思路實踐之後，效果達不到預期的理想狀態，那麼，除了優化思路之外，還有哪些不為人知的細節點可以提高質與量的雙重改變呢？
為大家梳理一下信息流對產品的算法，時間點，調價區間範圍，定向調整範圍等幾方面細節上的調整，巧用一些不為人知的規則，成為高段位玩家。
• 廣點通投放算法：
首先，我們最關心的搶量問題：廣告上線的第一步，就是需要有大量的展現和點擊，才能進行下一步的優化和調整。
1，騰訊廣告系統的曝光分配原則是根據ECPM來分配的，ECPM越高的廣告獲得的曝光就越多。ECPM的意思就是：每1000次展現，給騰訊帶來的廣告價值
ECPM的公式如下：ECPM=1000*CPC*CTR
從公式中可以看到，在CTR（點擊率）不變的情況下，如果要獲得多的廣告曝光，就要提升廣告的出價。在CPC（出價）不變的情況下，如果要獲得多的廣告曝光，就要提升廣告的出點擊率。
因此，在這二者選擇之間，很明顯提升點擊率帶來的效果，更加直觀和划算。
點擊率的提升，可參考我們之前發表的創意優化案例。
2，新素材學習期，每一個新素材，騰訊都會給予一定的學習期流量，只有通過學習期流量測試，達到ECPM標準，才能通過學習期，進入大流量池，從而獲得後期的海量流量。學習期一般在10萬展現以內，時間通常3-5小時。
• 投放技巧問題點：
賬戶結構是如何搭建的？
合理健康的賬戶結構，首先思路要明確。計劃分位置，分產品來做。切忌結構雜亂，單個計劃投放多個位置和多個廣告。
合理的賬戶結構：每個計劃投放單個位置單個商品，每個計劃下5條廣告，每個廣告對應一個位置。
• 新廣告什麼時間點上最好？
騰訊的流量曲線，二類電商人群活躍度最高時間段為早上8-10點，晚上7-9點。騰訊的廣告審核時間最遲為當天16點。所以要針對這兩個時間段來更新，每天下午點半左右更新素材，首先過審後，能趕上當晚的流量高峰；其次16點審核相對之前的時間段要寬鬆一些。
• 新廣告如何出價？
創建新廣告時，採用系統建議出價或高出系統建議出價一分錢。這樣做的目的是系統在判斷ECPM和學習人群時，會優先傾向於高出價素材。
為了控制cpc和轉化成本，創建完成後，先將計劃暫停，廣告不暫停。待審核通過後，再將出價調整至計劃範圍，開啟投放。
• 如何調價？
價格調整是已投放素材的最敏感點，直接影響該廣告的ECPM參數，所以要慎之又慎，成熟廣告數據表現在正常範圍內的時候，以穩定為第一目的，不做價格調整。
對於判斷有上升期的素材，做提價調整，提價時間點在每天流量高峰之前，即早上8點和晚上7點之前的30-60分鐘。提價範圍0.2起。
對於下降期的素材，在出現突然下滑時，切忌馬上降價。流量波動是正常的媒體表現，直接降價會馬上降低ECPM，直接殺死該素材。那麼什麼時候降價合適呢，持續兩天成本超高，或ECPM遠高於大盤這兩種情況，可適當降價，降價範圍0.1-0.2，一定要低於提價範圍。通過降價來降低訂單成本，提升總體ROI。
• 如何調整廣告定向？
定向通過我們之前講到的測試法則，測試提煉成功後，穩步按照定向方向增加新廣告，同時在成熟廣告投放期，切忌大範圍調整定向。
定向選擇主要通過測試期來進行，成熟期廣告定向不作調整。
• 如何判斷廣告是否通過學習期？
只有廣告曝光達到10000以上產生的廣告才算進入正式學習期，投放12小時以上低於曝光量10000的可直接刪除。進入學習期的素材，通過計算ecpm來判斷是否有希望通過學習期，ecpm遠低於大盤的，學習期會被淘汰，ecpm接近或者超過大盤的，可作為重點關注對象，進行不斷調整通過學習期，上升為優質廣告。
• 怎樣的消費結構算合理？
合理的消費結構，是培養賬戶質量的關鍵點之一。最優秀的賬戶消費結構為：頭部最優質素材的消費控制在80%以內，數量控制在10%以內。其餘份額搭配中等表現和學習期素材。保證每天更新5-10套廣告，提高賬戶活力，提高學習期素材通過率。
在優化的過程中，每一步都起到至關重要的作用，關乎於賬戶是活力十足還是直接廢掉，上述的乾貨技巧應對與目前諸多投放之後效果甚微的問題，想要在數據的大池子裡賺的盆滿缽滿，細節的重要性不言而喻。
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