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  二类电商为什么广告主不乐意使用CPC,乐意使用oCPC
  二类电商依托于广告将产品信息推送到用户。而在广告投放过程中,我们需要更精准的投放到目标用户那,以此来提升转化量,吸引用户下单购买产品。
  如何精准投放呢?通常会使用到CPC和oCPC,进行精确匹配目标用户,将产品广告更精准的推送给有产品需求的用户,从而促进销售量。
  在实际操作的时候,广告主往往喜欢使用oCPC,而不是CPC,这是为什么呢?
  1
  CPC和oCPC的联系
  CPC和oCPC,不但长得很像,而且有一定的关联。
  你可以理解为,oCPC是经过”优化”后的CPC, 基于用户全域行为数据和目标转化进行智能出价, 训练AI转化预估模型,识别高转化概率流量的一种投放模式。
  因为oCPC比CPC更加符合广告主需求的转化效果,所以广告主倾向于使用oCPC。
  2
  传统CPC投放的困境
  传统的CPC只能买有限的词,通常是精确匹配已饱和、低转化词不愿买、通用大词不敢买、长尾词不好买,出价方面只能人工操作,凭借经验去出价,不好把控。它的投放模式固化,遭遇ROI天花板,在实际投放中有约80%的未开发出来。
  3
  oCPC的投放优势
  01
  oCPC的投放
  它是通过学习特征人群,来挖掘潜在用户,从而提升转化量。在实际运行中,它会进行人群识别,在投放过程中,对有转化的受众行为特征进行归纳、判断、总结出人群特征;能够智能寻找目标受众并进行流量拓展。基于广告主的转化特征,高转化概率受众部分提高出价、拓展匹配、智能挖掘,对低转化概率受众,降低出价、缩小展现、避免无效竞争。
  02
  oCPC拥有三大优势
  1)精准:
  它通过和用户共建深度转化数据,依托DNN模式深度学习,不断积累人群画像。在此基础上,通过捕捉用户行为、模型学习、精准匹配,达到识别优质流量,拓展高转化人群的目标。
  百度有10亿活跃用户、200万级细分标签,可以充分积累:
  用户基础特征(性别、年龄、兴趣、地区)
  用户无意识行为信息(滑过、停留)
  用户主动行为(搜索、点击、分享)
  从百度用户大数据中找到人群,与客户数据对接,共建转化数据。依托DNN模型深度学习潜在人群特征,智能匹配人群。通过数据收集,判定潜在人群,智能投放匹配该部分潜在人群,进而提高转化。
  2)拓量:
  通过筛选,选出优质高转化流量,突破关键词匹配/出价限制推送广告,细化已购流量,锁定中高转化人群,让更多预算花在高转化概率流量上。识别出未购流量,开拓潜在高转化人群,开拓全新优质流量富矿。针对高转化流量,提升出价、提升排名、最大化转化量。
  3)优化:
  优化,即减少低效花费,控制转化成本。最后排除掉没有产品需求的和产品需求但已经完成购买的用户群体。有针对的转化流量,主动降低出价、降低排名或不展现、最小化无用成本。
  方式方法很多,选品更关键,做二类就是这样,好的产品配上好的展现方式,做爆品利润还是可观的

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