【洞察力】如何發(fā)現(xiàn)短視頻爆款素材

有沒有一套科學(xué)的方法，能夠盡快發(fā)掘爆款視頻素材規(guī)律，精準定位目標人群，高效低成本地投放短視頻廣告呢？

本篇給大家分享的是如何用數(shù)據(jù)模型驅(qū)動廣告投放，并結(jié)合實戰(zhàn)案例解讀科學(xué)投放心得。

本篇目錄：

1.如何找到爆款素材的規(guī)律

2.如何篩選最精準的定向人群

3.人機結(jié)合自動化投放

一、如何找到爆款素材的規(guī)律

如何找到爆款素材規(guī)律，可以總結(jié)為拆解跑量素材找出規(guī)律、選準對的流量池、組合測試三步法則。

第一步：解構(gòu)跑量素材，找出素材規(guī)律

首先，我們會對整個視頻素材進行拆解，拆解的思路就是按照 5W2T 的方法，把視頻拆解為前后各5s，以及當(dāng)中的故事概要（5W）。

T1，視頻的前5秒的內(nèi)容，常見的例子，如背景圖、BGM，熱門段子等等；

5W，首先是 when，大概包括3個部分，產(chǎn)品切入時間，下載切入時間、視頻時長。這個是基于過往歷史投放素材的拆解，得到以時間軸為在線的中位數(shù)的數(shù)據(jù)（產(chǎn)品切入時間：2秒；下載切入時間：35秒；視頻時長：40-60秒）。

第二個W，是where，即整個視頻素材當(dāng)中出現(xiàn)的場景，包括哪些元素；第三個W，就是視頻中的人物關(guān)系；第四個W，what，就是用戶可能使用的場景；第五個W，why，就是當(dāng)用戶不知道有這么一個產(chǎn)品能滿足自己的需求，該怎么向他們介紹產(chǎn)品。

最后一個T，T2，是視頻的后5s，該怎么引導(dǎo)用戶，包括一些箭頭的指引，以及結(jié)尾搜索框這些小的交互及設(shè)計元素等。

到這里，我們就對整個視頻的框架結(jié)構(gòu)完整結(jié)構(gòu)了。T1，決定了整個視頻的CTR，中間的 5W 和 T2 決定了視頻的CVR。

接下來，我會給大家介紹一個案例，來給大家具體展示下 5W2T 的方法怎么用，以及給大家?guī)砭唧w的示例。

先來簡單介紹下，這個案例當(dāng)時的背景。這是一款書法類的產(chǎn)品，也是基于我們剛剛5W2T的方法來拆解其投放歷史中的優(yōu)秀素材，得出這些優(yōu)秀素材共有的優(yōu)質(zhì)元素�；诋�(dāng)時CTR偏離較大的數(shù)據(jù)結(jié)果，我對視頻片頭前5秒進行優(yōu)化，把前5s換成了紅包素材。紅包這類型素材，大家都比較熟悉，能天然地引出這個產(chǎn)品的相關(guān)功能，CTR有大幅提升。

另外，針對這個拆解素材的模型除了可以找到好的素材的共性，還可以找到不好素材包括了哪些元素。對于優(yōu)質(zhì)素材的模板，你可以隨意改動其中的模板，可以獲得更多的素材。

比如說，像who，還是舉剛剛那個案例，書法這款產(chǎn)品，改變其中的人物關(guān)系，調(diào)整為用了伴娘伴郎接親”這種人物關(guān)系，引入到這一款產(chǎn)品。

第二步：選準對的流量池

在廣告投放中，不是人群對了，或者素材對了就好了，而是人群跟素材匹配了，才能得到比較好的投放效果。

先簡單介紹下流量池篩選的規(guī)則。以頭條為例，定向中權(quán)重最高的是創(chuàng)意分類標簽和創(chuàng)意關(guān)鍵詞，原因是創(chuàng)意分類代表了用戶的廣告瀏覽行為打標。

舉個例子，有些人在抖音刷鞋子廣告的時候，對鞋子這一類型廣告產(chǎn)生了一些互動行為，或者停留時間比較長，那抖音會不斷給他推鞋子相關(guān)的廣告。比如說有個人，更喜歡衣服，跟衣服類的廣告產(chǎn)生互動行為，抖音就會不斷給他推衣服的廣告。這個標簽，在頭條的AD后臺，有個篩選項，就是創(chuàng)意標簽。

這里也給大家講解一個案例，便于大家更好地理解。先來講下這個背景，我統(tǒng)計了當(dāng)時一款小說產(chǎn)品的所有在投的100多個賬戶的創(chuàng)意分類和創(chuàng)意關(guān)鍵詞的設(shè)置，以次留維度對賬戶進行評級，S級別賬戶次留最高，D級賬戶次留最差。對比兩個類別的賬戶，觀察他們的創(chuàng)意標簽的差異點。

先來看第一個素材，某一個本-A書的兩個不同級別的創(chuàng)意標簽。A書S級的創(chuàng)意關(guān)鍵詞選取比較講究，選取跟這本書相關(guān)性很大的關(guān)鍵詞，比如我這本書是盜墓筆記的話，那么我在選取的創(chuàng)意，可能會選取靈異類，鬼神類，修仙之類的關(guān)鍵詞，跟書有很強相關(guān)性的關(guān)鍵詞，而D級則投得是跟小說相關(guān)，但是相對比較泛的詞。

我們再來看看D書，同樣也是這款小說軟件的另外一本書，反向來看D級跟S級創(chuàng)意標簽的差異點。跟我們剛剛得到的一樣的規(guī)律, S 級賬戶會根據(jù)你投的產(chǎn)品、SKU，選取跟你投的內(nèi)容有非常強相關(guān)性的關(guān)鍵詞。像D級賬戶的關(guān)鍵詞，都是一些相關(guān)性不關(guān)，比較天馬行空的詞。

通過對比S和D級賬戶的創(chuàng)意標簽和關(guān)鍵詞得出以下規(guī)律：

1、創(chuàng)意標簽應(yīng)該選取與自己產(chǎn)品行業(yè)貼近的標簽

2、關(guān)鍵詞應(yīng)選取投放素材內(nèi)容相關(guān)的關(guān)鍵詞屬性

3、關(guān)鍵詞能選20個，一般選擇產(chǎn)品詞5個，行業(yè)詞5個，人群詞10個

這里的產(chǎn)品詞指的是，投放的這款產(chǎn)品相關(guān)的詞，比如喜馬拉雅，你可以投蜻蜓FM；行業(yè)詞就是跟行業(yè)相關(guān)的詞，人群詞的權(quán)重最高，因為投放的素材內(nèi)容跟人群詞相關(guān)性是最強的。

第三步：組合測試

以下結(jié)合案例的形式講解，便于大家更好地理解。這個商品是電商類的App，前期已經(jīng)通過復(fù)盤歷史素材找到優(yōu)秀素材的規(guī)律，制作了新的素材，把對的素材投給對的人，接下來需要做定向測試。

我們分別設(shè)置對照組跟實驗組，對照組是通投+優(yōu)秀素材（衛(wèi)衣），實驗組是定向為創(chuàng)意創(chuàng)意分類（服裝-男裝）+創(chuàng)意關(guān)鍵詞（衛(wèi)衣相關(guān)和對應(yīng)人群相關(guān)）及同樣的優(yōu)秀素材（衛(wèi)衣）。

測試之后，我們發(fā)現(xiàn)實驗組的購物轉(zhuǎn)化率明顯高于對照組，說明實驗組的人群質(zhì)量較高，更加精準。這也是驗證了剛剛說的，好素材投對人，才能挖掘到質(zhì)量更高的用戶。

這里做個簡單的小結(jié)：

1. 在拆解爆款素材規(guī)律方面，提高素材前5-10秒的播放率可以提高CTR；提高素材的完播率，在結(jié)尾設(shè)置有效引導(dǎo)，可有效提高CVR；優(yōu)化素材內(nèi)容方面，可以參考行業(yè)內(nèi)及自己賬戶內(nèi)高CTR/高CVR廣告素材作為分析源，找出高轉(zhuǎn)化素材的前5-10s及下載引導(dǎo)相似點，指導(dǎo)素材輸出；

2. 在篩選最佳精準人群方面，有這幾個要點

① 需要選取與自己產(chǎn)品行業(yè)貼近的標簽

② 關(guān)鍵詞應(yīng)選取投放素材內(nèi)容相關(guān)的關(guān)鍵詞屬性

③ 關(guān)鍵詞能選20個，一般選擇產(chǎn)品詞5個，行業(yè)詞5個，人群詞10個

二、如何篩選最精準的定向人群

這里會給大家介紹一個方法， 通過數(shù)據(jù)挖掘來篩選最佳人群定向。先介紹一個公式-貝葉斯，這個公式運用到廣告投放中，能幫我們解決最想要的定向人群組合這個問題。以下結(jié)合案例給大家講講這個公式在廣告投放的應(yīng)用。

比如我在投放廣告時，定向是男，上海，31-40歲，通過貝葉斯可以預(yù)判到對應(yīng)人群轉(zhuǎn)化的可能性。下圖這個表格，是我已經(jīng)通過貝葉斯公式算出來的結(jié)果，通過這個結(jié)果，我們可以了解到平均轉(zhuǎn)化率大概是在這樣的水平，根據(jù)平均轉(zhuǎn)化率1.25% 作為中位數(shù)去篩選更精準的定向組合。

來看下結(jié)果，基于樸素貝葉斯的數(shù)據(jù)挖掘算法，在2889種定向組合中找到了40%的組合，是高于平均轉(zhuǎn)化率的1.25%。我們確定了40%的組合，然后進行重定向，去專門挖掘這40%的定向組合。

貝葉斯數(shù)據(jù)挖掘在執(zhí)行上，大家可能會遇到一些問題，具體怎么操作，具體怎么去定向40%的人。確實，我在通過數(shù)據(jù)挖掘得出這樣的結(jié)論的時候，在做執(zhí)行策略的時候，也會遇到這樣的問題。數(shù)據(jù)支撐有了，怎么去落地呢？

不要被這個貝葉斯數(shù)據(jù)挖掘這個名詞嚇到，沒有那么高深，不需要真去用python去做數(shù)據(jù)挖掘。我理清楚了這個公式的原理，然后進行了推導(dǎo)，將整個貝葉斯公式簡化成了一個數(shù)學(xué)表達式，借助撰寫VBA代碼實現(xiàn)以excel表即可完成相關(guān)的運算。

這相當(dāng)于一個簡易的計算器，輸入數(shù)據(jù)源之后，點擊貝葉斯預(yù)算按鈕，即會出現(xiàn)對應(yīng)的結(jié)果。

這樣子，我們就能篩選出最想要的定向人群的組合，有了這個組合之后，就有了數(shù)據(jù)支撐，就可以更好地指導(dǎo)我們的定向策略。比如說我篩選出男-31-40歲-上海，肯定不可能只投這個定向，因為量級太少不容易起量。

那篩選出40%的人群包，剩下60%高于平均轉(zhuǎn)化率的人群組合的話，我會把每一條定向組合都生成一個包，最終把這些組合運算成一個大包然后再做投放，解決人群覆蓋量太少的情況。

?三、人機結(jié)合自動化投放

這一部分，主要介紹人機結(jié)合自動化投放的大概邏輯。

其實人機結(jié)合自動化投放，我們做廣告優(yōu)化這一塊應(yīng)該都清楚，這個是目前甚至是未來的趨勢。這類型的工具，坦白說，在技術(shù)上是沒有什么太大壁壘的，只要接入各家媒體的api接口就OK了。難點在于，我們在運營側(cè)及產(chǎn)品側(cè)，怎么定義這樣的規(guī)則。這需要定義得非常嚴謹。

因為時間有限，我只是把其中重要的部分抽離出來，給大家介紹自動化投放的邏輯。首先我會把我所有的計劃按照SABCD進行分類，以roi作為批判標準。

比如說S級計劃，他的roi比例必須是同時滿足2日roi大于X ，且2日roi 大于X。這是什么意思呢？其實是指我對roi要求比較嚴格的，只有滿足roi滿足有且僅有這個條件的時候，才能對應(yīng)進行一個操作，如自動提交5%。

A級計劃，如果他的2日roi 大于X，對應(yīng)的操作是不處理，僅用于分析優(yōu)質(zhì)計劃的數(shù)據(jù)源；B級計劃的ROI，如果在對應(yīng)區(qū)間的話，也是不處理，僅僅觀察；C級計劃如果處在對應(yīng)的話，會限制賬戶的消耗，這里的預(yù)算會等于實時消耗*150，跑到超過這個數(shù)就不會繼續(xù)跑。

D級計劃，比如設(shè)定roi 小于5，就會被關(guān)停，不用繼續(xù)浪費我們的廣告預(yù)算。以上所有的這些廣告計劃，是有一些前提標準，是指我們對激活數(shù)設(shè)定一些判斷條件，在有一定的樣本量情況下才能進行操作。

這里還會根據(jù)展示數(shù)進行實時預(yù)警，如果C級計劃的實時展示數(shù)是大盤30%-40%, 會觸發(fā)限制預(yù)算的操作，如果D級廣告計劃的實時展示數(shù)是30%以下的話，也會自動被關(guān)停。