4次元は、収集された情報の流れの中で適切な人を見つける方法を教えます情報フロー広告は、ユーザーの好みや特性に基づいて、公開されたメッセージの間にインテリジェントに挿入される広告形式です。もっと感情的に言えば、情報フロー広告が表示されます。 ユーザーに正確にリーチするにはどうすればよいでしょうか? 適切な時間と適切なアプリのシナリオを見つけたら、適切な人を見つけるにはどうすればよいでしょうか?ここでラベルが役に立ちます。各メディアは、ユーザーに多くのラベルを付けます。ラベルはいくつありますか?本当に数えきれないくらいです。しかし、4つの次元から分析することができます。 基本的なプロパティ。 このタイプのラベルは、人口統計、地理的位置、デバイス システムなどの共通属性に基づいてユーザーを分類し、基本的にすべての主流の広告プラットフォームで利用できます。 行動上の興味。 ユーザーの過去の行動データに基づいて、さまざまな興味の次元に従って分類されます。通常、配信時に行動ターゲティング、興味関心ターゲティング、コマーシャルターゲティングなどに変換されます。同じ「金融関心」でも、行動ターゲティングはユーザーが金融アプリをよくダウンロードすることを意味し、関心ターゲティングはユーザーが金融情報をよく閲覧したり注目したりすることを意味し、商業ターゲティングはユーザーが金融商品を購入したことを意味するため、行動関心タグの分類ロジックを理解することは非常に重要です。 使用シナリオ。 基本属性と行動関心の 2 種類のタグは、ユーザーが長期間にわたって複数の行動を行った後にのみ分類されますが、使用シナリオ タグは通常、ユーザーの現在のデータを収集することによって分類されます。 カスタムラベル。 カスタマイズには一般的な 2 つの方法があります。 1 つは、広告主がクラウド プロファイリングを使用して適格なユーザーを見つけ、カスタマイズされたデータ パッケージに統合することです。もう 1 つは、シード ユーザーの IMEI または携帯電話番号をプラットフォームに提供して分析し、プラットフォームが類似のものを見つけて番号を特定の倍数で増幅し、カスタマイズされたデータ パッケージに統合することです。 あらゆる形態のマーケティング広告は、初期の市場戦略と潜在的な人口セグメンテーションと切り離すことはできません。 SEM 検索エンジン マーケティングと比較すると、情報フロー広告では、ユーザー ポートレートとタグに対する要件が高くなります。 前述したように、SEM マーケティングはユーザーが積極的にニーズを探すことが目的です。キーワードと創造性を活用して、検索ニーズを満たすことができます。広告のカバー範囲が十分に広ければ、より多くのトラフィックを獲得できます。情報フロー広告は、ユーザーの需要を刺激するように設計されています。ユーザーが情報を閲覧すると、そのタグと閲覧行動に基づいて当社の広告が表示されます。この形式の広告は比較的受動的であり、ユーザーベースをより深く理解する必要があります。 では、情報フロー広告のユーザーポートレートはどのように作成するのでしょうか?一般的に、人口のポートレートには、潜在的人口、業界ターゲット人口、ブランド忠実人口の 3 つのタイプがあります。 潜在人口 潜在的人口とは、短期的には積極的に製品を購入しないものの、一定期間内に需要がある人々を指します。たとえば、 22~28歳の人は結婚したいと思っていても、まだパートナーがいない場合があります。 18~22歳の人は留学をしたいと思っていても、まだ考えていないなど、すぐにはお金を払わないかもしれないが、いつかは私たちのユーザーになる可能性のあるグループです。 業界ターゲットグループ 業界のターゲット人口は、潜在人口よりも一歩近づいています。最近、特定の商品を閲覧したり、特定のブランドに注目したりしていますが、まだ決定はしていません。これらは当社のユーザーであるため、このグループの人々に情報フロー広告を配信することに重点を置く必要があります。これにより、コンバージョンが向上します。 ブランドに忠実な人々 いわゆるブランド忠実な顧客とは、あなたのブランドをよく知っており、近い将来に取引を行う意思のある人々のことです。情報フロー広告において、Mu Chen 氏は、業界ターゲット層よりも重要ではないが、それを捉えることも必要だと考えています。これにより、競合製品によるユーザーの流出を防ぐことができ、コストも削減されます。 したがって、情報フロー広告が 3 つの潜在的なグループをどのように分割するかを知ることが、アカウント構造を確立するための基礎となります。 3 つの潜在的グループをターゲットとするクリエイティブ形式とランディング ページも異なります。どのような創造的なアイデアがどのようなグループに適しているのでしょうか?ゆっくりテストしてみる必要があります。 |
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