百度高级认证-基于“品效合一”诉求开屏广告效果化投放模型研究

百度认证营销专家申请者论文 题目：!"#$%&'()*+,-./0%123456 姓名：!"# %&%%!&'"&(# !# 随着移动互联网的普及，线上人口红利消失，新流量获取难度加大，而移动互联网广告受用户习惯的改变，逐渐由移动网页向移动App转移，同时受经济环境影响，促使广告主选择把钱花在更有效果的媒体上。 对于APP中出现的不同类型的移动广告，中国移动互联网用户更偏爱开屏广告，对其关注度可高达61.1%。对比其他广告形式，开屏广告作为APP启动时的“第一入口”,全屏展现的优质资源，具有率先吸引用户视觉注意力的优势，成为各大品牌开展互联网营销推广的必争之地，但同时考虑效果的考核让广告主在开屏的投放上畏首畏尾,品牌与效果成为开屏广告投放需解决的重要难题。 本文采用了定位分析、案例研究等多种研究方法，在百度开屏资源基础上，利用观星盘/RTA/OCPC等技术能力，研究在互联网营销不断智能化投放的当下，将原有的品牌资源广告通过更细致的人群圈层及AI智能投放进行效果化投放的可能性；并成功应用到金融小贷项目中，验证了优化方法的效果性和适用性。 关键词：App广告趋势；开屏优势；效果投放；RTA；oCPC； $% !#..............................................................2 $%..............................................................3 &'()*+,.....................................................5 1.1开屏广告研究现状5 &-(/01234...............................................5 2.2开屏广告的优势6 2.3开屏广告营销困境7 &5(/$6278...............................................7 3.1研究目的8 3.2研究方法8 &9(:;<=>?@ABCD6EC2FG9 4.1百度开屏资源优势9 4.2观星盘优势9 4.3RTA价值与运用9 &H(IJKL:;<=JNOPQAB6FQ/9 5.1模型理论依据9 5.2优化投放的逻辑10 5.2.1用户分层（UserStratification）10 5.2.2吸引力（Attraction）11 5.2.3互动性（Interaction）12 5.2.4优化要素13 图5-3投放优化要素13 &R(IJKL<=ABFQ6STUV13 6.1金融项目案例背景13 6.2金融客户投放优化的应用效果14 6.3优化投放后数据对比14 6.4结论16 &W(XYfi[\16 7.1研究成果16 7.2未来展望16 参考文献18 ø#$%&3( 1.1开屏广告研究现状 目前关于开屏广告的研究并不是非常的系统及透彻，查阅相关文献可以发现国内关于开屏广告的研究主要是把它作为移动应用广告的一种或是跟其他广告形式效果对比分析的一个参考，比如，邵帅通过问卷调查研究了移动社交广告对用户体验与态度的影响，结果表明动态开屏广告在所有认知属性，包括广告的知识性、娱乐性和刺激性上都具有较大优势。齐世凯针对移动互联网广告在营销中遇到的点击率低，广告不被用户信任的问题提出建议，根据“大数据”分析明确用户的兴趣和需求，然后进行广告精准投放，从而获取良好的广告效果。 从以上文献看出，目前关于开屏广告的研究主要集中在广告的体验性及开屏影响因素，对开屏广告本身的效果投放的研究较少，但是随着开屏广告的市场占有量越来越大，对其广告效果的研究十分有必要，同时针对开屏广告的探索空间也还很大。 本文以金融客户为例，对当前环境下如何借助开屏资源去实现客户的增量需求，通过AIDMA模型预估提升线索转化、降低CPL作出研究。并将其总结成具有普适性的方法，以便其他客户直接应用于投放中，解决行业中普遍存在的难题。 2.1研究背景 ø)$+ø-./0 2021年12月全网活跃用户规模达到11.74亿，移动互联网流量增长放缓，PC端用户同比下降1.4%，人口红利消失，对人口注意力的挖掘持续增加，手机和App成为当下的主流流量入口。而在诸多App广告形式中，开屏广告的形式作为启动时全屏展现的优质资源，开屏广告形式在移动广告关注上占比高达61.1%，开屏广告的投放成为移动互联网广告新的流量增长点。 表2-1互联网月活跃用户规模（单位：亿） 中国互联网月活跃用户规模 20 15 11.4 11.6 11.7 10 5 0 2019年1月 2020年1月 2021年1月 随着我国宏观经济步入新常态的发展阶段，商业企业也逐渐结束了野蛮扩张的成长模式，对于优质、高效的营销途径的需求日益强烈。因此，互联网广告的用户定位、精准营销、效果可测等特性受到越来越多的广告主的关注，为了追求更好的广告效果，越来越多的广告主倾向于在头部媒体平台上加大广告预算的投入，进行密集的营销推广。借助于大数据、人工智能和云计算等前沿网络技术的应用，互联网广告服务商通过对用户前期消费行为数据的建模分析，实现对用户兴趣的精准预测，促进了广告效果的提升。随着行业的逐渐成熟，拥有深度学习及人工智能算法、边缘计算、大数据等核心互联网广告技术的互联网广告服务商将逐渐积累竞争优势，取得更大的市场份额，并将以技术革新的方式继续推动互联网广告行业的高速发展。 2.2开屏广告的优势 开屏广告指出现在APP启动加载时的全屏或非全屏广告。据CTR《2019中国广告主营销趋势调查报告》显示：开屏广告是继大V/公众号软文广告、信息流广告之后，第三受广告主偏爱的广告。究其原因，离不开其独特的营销价值及优势—— 1）曝光率高 对APP的所有使用人群，都可实现强制性的开屏广告推送。因此开屏广告的曝光率可以说是所有移动端广告形式中最高的。而几乎100%曝光触达的优势，也就决定了更多有品宣、新品发布、大型活动宣传等诉求的广告主，势必会将开屏广告作为必备的营销标配，因此其极具变现优势和价值。 2）位置优质 人们往往会对第一眼看到的事物留下深刻的印象。而开屏广告位处进入APP“第一入口”这一得天独厚的位置，能迅速抓住用户“第一眼”注意力，从而大 大增强品牌曝光效果、提升品牌记忆度和信任度；同时，也能为媒体带来更可观地变现收益。除此之外，开屏广告所在的位置是独家的、没有任何其他内容和广告干扰的，因此受众视线也会更为聚焦、广告印象也会更为深刻。 3）视觉冲击 开屏广告一般会全屏或（超）半屏展现。而对品牌主而言，极大地展现面积不光能展示丰富的品牌/产品信息，更能通过大幅广告为用户带来极强的视觉冲击力，从而提高广告关注度的同时提高点击率。据InMobi发布的《2018中国移动互联网用户行为洞察报告》显示：对比其他广告形式，用户对开屏广告的关注度最高，可达61.1%；另外有数据显示：开屏广告点击率平均可高达5%，甚至更高。 4）易于接受 开屏广告出现的时间是用户打开APP的启动阶段，对用户正常使用干扰最小化的同时，由于是一种较为“友好的”的打扰，用户接受度也相对更高，从而更好的实现媒体广告变现与用户体验的完美平衡。 2.3开屏广告营销困境 一是用户体验感差异较大，作为强推性质的广告模式，当用户启动一个应用程序时，一般都是自带有目的性的，而突然插入的开屏广告打断了用户的目标就容易引起用户的不满，如果推荐广告内容粗糙且与用户需求差距较大，会很容易导致用户的反感心理，如果用户对广告产生消极态度回避广告，自然无法获取良好的广告效果。 二是开屏广告对于广告主来说费用一般偏高，尤其是部分CPT类的广告投放，几十万的投放费用，预算难以申请，所以开屏广告更多被应用于部分品牌类客户或者是重点活动节点投放的选择上，而不是作为长期的效果渠道长期投放。 三是开屏类广告的效果较难把控，对比常规的效果渠道投放，一般开屏的广告在投放的定向上做得不够细化，投放的目标主要还是以品牌曝光/活动推广为主，在后续的整个转化路径上关注过少，或者是缺少单独的效果监测评判效果，导致开屏类投放变成了偏品牌资源的投放，在效果的把控及达成上较弱。 ø1$+23.45 3.1研究目的 结合以上问题，对于大多数客户来说，急需在原有的渠道上取得增量突破，同时又需要转化效果的广告主来说，流量、转化和成本皆不可抛，实际投放时常常很难平衡。尤其在市场低迷、品效合一的大趋势下，在各种不利因素中突出重围，找到合适的资源效果化投放显得尤为重要。 在以往的开屏投放中，由于曝光类资源效果化投放的需求很难被解决，很多广告主不会选择该资源增加预算，进而寻求其他投放渠道。但百度开屏资源的产品及流量优势明显，产品、生态更新升级以及智能Ai投放在百度开屏的应用，为开屏广告的效果化投放的实现增加了新的机会，效果类客户在开屏资源的投放上可以有更多的尝试。 本文旨在研究开屏广告效果化投放的营销困境，借助百度新生态、新产品，帮助广告主实现品牌类资源百度开屏广告的效果化投放，并作为长期的效果投放渠道长期投放，广告主实现提升效果转化的营销诉求，并总结成可复制的方法，供其他广告主借鉴使用。 3.2研究方法 本文主要采用定性与定量分析相结合、问卷调查、采访调查、比较分析及案例分析等研究方法。 1、定性分析 本文主要以金融行业客户案例面临的营销困境，以及在选取模型要素时，根据过去服务金融客户的经验进行了分析，涉及了定性分析研究法。 2、观察法 本文在研究投放素材的制作中存在的问题时，使用了观察法。 3、比较分析法 任何一种认识都离不开比较。本文在建立模型要素过程中及案例验证引入模型前后数据对比，都涉及到了比较分析方法。 4、问卷调查法 本文在第五章节选取模型要素中，通过设计详细周密的问卷对一定数量人群进行调查，来获取具有代表性的资料，运用了问卷调查法。 5、采访调查法 本文在建模过程中，采访了数位同行及同事进行资料收集，涉及了采访调查法。 6、案例验证 在建立模型后，本文采用了案例验证的方法将模型引入金融小贷客户开屏投放案例中应用，用数据验证模型的实用性和科学性。 ø6$789:;<=>?@A3B@.CD 观星盘、RTA对接、OCPC投放的研发和应用为本文研究提供了基础。 4.1百度开屏资源优势 百度开屏资源作为品牌营销新风口，超量级App，手百日活1亿+，全屏独占强势曝光、内容注意力水平持续增长，年轻用户高占比，90后年轻用户30%，核心城市分布50%，消费能力更强，手百开屏按DAU曝光，日均内容分发量数亿，以“人”为本，覆盖更过用户，Ai赋能，利用观星盘人群及意图词，投放优质核心人群，大数据加持，利用OCPC智能学习模型投放，千人前面定制广告展现，人群沉淀积累，RTA对接人群投放，强化人群投放！ 4.2观星盘优势 观星盘支持全行业数据报告，助力品牌洞悉行业近况与数据营销新功能，全域洞察汇聚百度域内数据、客户数据、合作伙伴数据组成的全域数据，构建海量用户行为标签，提供多维度行业和品牌洞察能力，全方位感知用户行为和意图，帮助品牌锁定精准目标人群，全场景人群策略开放多维度AI定向能力，助力拓展更多营销场景，精准锁定目标人群。实现人群包的一站式圈选，编辑，共享，分发与效果追踪，高效赋能全场景策略的落地应用；全链路资产沉淀记录消费者决策链全路径行为，沉淀各阶段数据资产，帮助品牌实现全链路转化跟踪和再营销策略。 4.3RTA价值与运用 1)高效实时：广告主具备一方数据，但是投放的目标人群实时变动，RTA可以实现对于流量的实时定向； 2)个性诉求：针对不同的用户，可以选择不同的投放策略和方案。如纯新增用户，安装卸载，安装不活跃用户等； 3)分层策略：对于相同投放策略下，针对不同价值用户，实现分层溢价。 øE$FGHI789:JKLMN>?3CN + 5.1模型理论依据 本文用AIDMA作为建模的理论基础，1925年