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术语解释

出价调整系数 / 出价调整

出价调整系数(或出价调整)会针对特定条件(如设备类型、地理位置或时间段)以设定百分比提高或降低您的基准出价,而不会影响整体广告系列出价。

编辑插图:出价调整系数 / 出价调整

出价调整系数(也称为出价调整)是在特定条件下(如设备类型、地理位置、发布商或时间段)对您的基准出价应用的百分比增加或减少,而不会更改您为其他所有内容设置的出价。无需为每个您想区别对待的受众细分运行单独的广告系列,出价调整让一个广告系列能够在有意义的地方灵活调整其支出。

乘数如何运作#

假设您的广告系列基准CPC出价为0.40美元。针对移动流量的+25%设备调整将有效移动出价推高至0.50美元,而桌面端保持0.40美元,所有这些都在同一广告系列内,并使用相同的定位和预算池。对表现较差的地理位置应用-20%的调整,可将该细分市场的出价降低至0.32美元,而不是直接暂停。许多原生广告网络和需求方平台都这样表达调整,作为基准出价的乘数,按维度(设备、地理位置、时间、展示位置)分层,因此多个调整可以叠加在同一展示上。

出价调整的使用场景#

最常见的应用包括设备(同一产品在移动端和桌面端的转化通常不同)、地理位置(即使在同一广告系列内,一级国家可能比三级国家有更高的出价),以及时间段,这与按小时调度重叠,但通过百分比调整而不是完全开启/关闭调度来实现。一些平台还支持按发布商或展示位置进行调整,让您能够为历史上转化良好的网站库存支付更多费用,而无需为每个网站单独构建广告系列。

出价调整与单独广告系列对比#

在细粒度调整普及之前,买家通过将一个广告系列拆分为多个来处理,每个设备或地理位置一个,每个都有自己的固定出价。这种方法提供了更多控制,但会分散预算,更重要的是,会分散输入智能竞价算法的数据。将流量保留在一个广告系列中,并在其上叠加调整,通常可以让自动竞价系统使用更大、更少被稀释的数据集进行优化,同时仍然允许买家根据自己的广告创意分析将支出推向他们知道转化更好的细分市场。

基于真实数据而非猜测设置调整#

出价调整在基于您自己的投放数据(按设备、地理位置和小时细分的转化率和每次结果成本)构建时效果最佳,而不是基于从不同垂直领域或不同网络沿袭的假设。在Taboola上针对保健品产品的广告系列中合理的调整,对在MGID上运行的金融产品而言可能恰恰相反,因为受众和库存组合不同。在设置调整之前审查一两周的分段表现,并随着创意疲劳或季节性变化定期重新审视,可使调整基于实际发生的情况,而不是一次性的猜测。

注意事项#

一次性在太多维度上叠加太多调整,将难以判断哪个调整实际上推动了表现变化。一次添加一个调整,并在添加下一个之前给予足够的数据量来判断,可以避免最终出现一个六个月后无人能解释的出价结构。

常见问题

出价调整与基准出价有何不同?
基准出价是您为广告系列设置的每次点击或每次展示的默认支出。出价调整是针对特定条件(如设备或地理位置)在基准出价之上应用的百分比调整,因此同一广告系列的不同细分市场实际上可以出价不同。
出价调整可以叠加吗?
通常可以。许多平台允许您对同一展示应用设备调整、地理位置调整和时段调整,这些调整会组合在一起,因此值得检查您的网络是相乘还是平均叠加的调整。
出价调整与自动竞价兼容吗?
有时可以。一些自动化策略会在其基础上应用手动调整,而另一些则会忽略其中的大部分,具体的交互方式因平台而异。在假设调整会覆盖自动策略,或会被自动策略忽略之前,请查阅该网络的最新文档。
新的出价调整的安全起点是多少?
适度的调整,通常在10%到25%之间,并根据您自己数据中的明显表现差距进行测试。基于少量数据设置的大幅调整往往会导致波动性投放,日后难以诊断。
OpenAdLibrary 编辑团队
作者OpenAdLibrary 编辑团队
广告情报与原生广告研究

我们构建了 OpenAdLibrary,一个开放的广告透明度平台。我们的系统每日捕捉 Taboola、Outbrain、MGID、Revcontent、Teads、Yahoo 和 MSN 上的实时原生广告,识别每个广告背后的真实广告主,并追踪点击至其落地页。这些指南提炼了我们在数据中的发现,助您更快地研究市场动态。