直通车天气人群的使用和优化
古人有诸葛亮巧借东风,可见天时地利人和的重要性,那么天时对我们的淘宝卖家又有什么意义呢?接下来主要介绍一下关于直通车自定义人群里的天气人群的功能,关于天气人群的添加操作提供一些思路仅供参考。
一丶天气人群的出现
1.天气人群是从什么时候出现的?
在14年年底官方就开始试用天气人群功能,在新年伊始2月底官方对全部类目陆续都开放了天气人群的功能。
2.天气人群包含哪些内容?
天气标签分为:温度丶天气气象丶空气质量
温度:指当日访客所在地的温度
温度
极寒
寒冷
冷
凉爽
舒适
炎热
高温
<-20
-20~0
0~10
10~18
18~28
28~35
>35
天气气象:当日访客所在地的天气气象。
空气质量:当日访客所在地的空气质量。优:无不良天气,良: 雾天,差: 浮尘,劣:沙尘暴天气
通过以上的简单了解,天气人群和自定义人群的作用相似,能够在恰当的时候借助优势,提高点击率降低ppc提高转化率,增加权重。我们都知道天气因素是不断变化的因素,同一个地区不同的时间段天气情况上存在差异,如果我们投放的气候因素不变,那么所覆盖的人群范围也因地域气候的变化而变化。有些人就会问那怎么办?要每天看天气预报去调整溢价么?
二丶调整思路
通过以上的了解,我们基本对天气人群有了个初步的了解,虽然说全国各地的天气是变化的,但是商家所售产品本身的属性是不变的,假如商家所售产品与温度,天气现象,空气质量等因素关系比较密切的情况下,在天气方面会看到很明显的优势。
那么这样的产品我们的天气人群可以更细化。
可能就会有人问了,要怎么去细化?
下面提供一个拆分组合的思路,供大家参考。
在搜索人群还没有出现天气人群时,自定义人群的添加形式溢价形式和天气人群的是一样的,在刚开始应用自定义人群的时候我习惯于只添加一项去测试,而且是点选全部属性。
设置完了一段时间后通过优化发现成交量比较有优势,溢价从30%调整到90%。找到了比较适当的溢价比例之后,对自定义人群的属性开始进行拆分。每个属性都单独列了出来。
经过一段时间的优化发现成交比较有优势的维度,月消费额在300-399元丶400-549元丶1750元及以上,年龄在25-29岁,30-34岁的人群中25岁到29岁的人购买的是比较多的,而且女性要比男性有优势,所以说接下来我们把拆分的属性女丶年龄25岁到29岁分别与300-399元丶400-549元丶1750元及以上三种消费水平的人群进行组合再进行投放。这样目的性更强一些。
自定义人群的拆分组合方法,是在全部自定义流量中找到了更适合该产品的那一部分流量,有效的提高了产品的点击率,转化率。天气人群优化思路进行了借鉴。
三丶具体产品说明
同理天气人群因素也可以用这种方法去测试,测试出比较平衡的溢价空间,然后去拆分属性,能够找出有利转化属性,然后去组合,通过一段时间的优化发现,对于一些产品与天气相关属性,会有较明显的特点。
产品背景,女装打底衫,拆分法测试了一下天气因素发现其属性数据反馈如下。
经过一段时间的优化发现阴丶阵雨,良,凉爽丶因素有相应反馈,但是其他因素并没有太好的反馈,因为打底衫肯定与温度相关性会大些,于是将因素以温度为基础进行分组分为两组,本身产品在炎热高温和温度极低的情况下不适合穿着,所以没有把炎热丶高温丶寒冷丶极寒纳入分组。通过测试结果也能明显看出凉爽丶舒适分组反馈比较好。
综上所述,如果对该产品的消费群体有所了解,进行组合属性设置可以根据适当的因素去设定添加;如果不了解,就可以建议采用拆分测试的办法进行调整优化。天气因素不明显的产品建议进行点选全部因素进行溢价调整。通过数据反馈我们发现天气人群的流量比较精,准平均点击花费偏低,点击转化率较高。我们要在了解它的同时,进行深度优化。
--- 该文章转自《干货派》