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如何使用 Facebook 自动应用广告 (AAA) 来优化营销策略?

by 王恺宁, Kevin | 1月 14, 2022

王恺宁, Kevin 作为亚洲创新集团  (Asia Innovations Group)  的海外市场负责人,具有 6 年的从业经历。他从毕业后便开始接触广告优化领域,在移动营销代理商公司带领优化团队投放并长期维护过多家 KA 客户,如 360、头条、Bigo、猎豹等。后来加入亚洲创新集团,负责整个集团所有产品的海外市场推广。Kevin 见证了 AIG 从 200-300 人的团队发展到现在的规模化公司,帮助公司的多款产品在全球范围内取得成功。

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随着数字媒体平台在全球的广泛普及和用户增长,出海企业在产品推广营销方式上也有了新的考量,在移动互联网出海营销领域,Facebook 一直占据着营销渠道的最重要的一部分。随着这几年国人涌入 Facebook 进行付费推广,直接推动了广告支出水涨船高。自动应用广告(Automated App Ads)在去年 9 月一经推出就得到了大批广告主的青睐,解决了在投放过程中可能面临的一些复杂问题,从而实现营销策略的优化。

 

Facebook 广告特点

首先,Facebook 提供多元的广告位,包括 News Feed、Audience Network、Instagram 等。无论是何种产品总能找到适合的推广渠道精准触及目标受众。其次,Facebook 在世界各国的用户覆盖率极高,在全球每月有超过 20 亿用户使用 Facebook,有 16 亿用户与 Facebook 平台上的广告主存在业务互动。这基本可以满足各类出海应用的获客需求。

 

何谓 Facebook 自动应用广告

在 2020 年,Facebook 针对广告平台发布了一项重大更新—Automated App Ads (AAA),自动应用广告。该更新一经推出,就引出了不小的争议。AAA 广告打破了 Facebook 传统广告的多 campaign- 多 ad set- 多ad 结构,变成了全新的 1 campaign-1 ad set-1 ad 结构。这意味着广告主可以在效益更高的版位,面向最相关的受众,投放表现最出色的创意版本,从而实现了以更少的资源投入达到最佳成效。此外,ad 层级最多可以填充 50 个素材(图片或视频),还加强了自动化的部分,减少了可人为操作的空间。

而事实上,这次的重大变化从平台早期的一些更新就可以看出端倪。比如 Facebook ad set 层级之前更新了 dynamic creative 的按钮,开启后可以在 ad 层级选择 10 个素材自由组合,而其广告结构也是 1-1-1 组合。同时,Facebook 还曾经更新过对每个 page 可发布的广告数量的限制规定。依照 page 消耗规定,消耗较少的 page 最多只可发布 250 条广告,而超出规定数量的广告会被自动暂停,这极大程度上限制了单个 page 可发布的普通广告的数量。这些设定都与后来发布的 AAA 策略有许多相似之处,使得开发者对 AAA 的接受度有效提升,愿意使用 AAA 来完成在 Facebook 平台的营销。

 

自动应用广告优势

其实 AAA 广告最大的优势就是利用机器学习帮助广告找到最佳的素材和标题文案组合,通过分配更多的预算,获得更好的效果。我们也在实践中验证了这一点,首先它在设置上非常简便,去除了 detailed targeting 后,只需要广告组选择目标地区、语言、出价及操作系统,简化了操作步骤。其次,AAA 广告相较于普通广告来说,机器学习的比重会更大。它能够依据不同受众对素材+标题文案的排列组合的反馈,选择方案,从而取得成效。

在实践过程中,我们还发现 AAA 广告比普通广告的平均生命周期更长,表现也更加稳定。最重要的是,对于留存向产品,AAA 广告的成效也比普通的广告系列更好:它的 CPI 相较于普通广告降低了 20%,而留存等用户指标反而提升了 5%。而对于收入向产品,AAA 广告也提供了 AEO、install+AEO 以及 VO 选项。AEO 可以针对某一特定事件进行购买,效果是广告将会依据事件成本进行优化;install+AEO 的效果则是在保障 CPI 的同时,获取可能完成特定事件的人,这既保障了成本又能找寻到目标用户;而 VO 可以最大限度地找到高价值用户,从而提升 ROAS。

 

自动应用广告未来趋势

如果当前你投放的 AAA 广告没有取得很好的效果,也不要着急。从平台方来看,Facebook 在未来也将持续地优化该产品,势必会不断完善它的功能。从广告主自身来看,如果想要提升用户获取的质量,就要不断完善自身的产品数据,建立起用户漏斗,定义从浅到深的应用事件。还可以用 AEO 方式买量,优化关键事件的成本。这些方式都能够帮助你在 AAA 广告体系下优化自己的投放效果。

随着机器学习在移动营销行业的不断深入,算法会将测试不同组合后效果最佳的广告更频繁展示给用户。系统变得越来越聪明,广告也越来越懂人心。从用户角度来说,广告呈现场景会更加创新,广告管理也变得简化。而对广告主来说,投放的个性化广告也为企业创造了最大化价值。AAA 的目标是创造个性化的、数据驱动的广告体验,对人们来说有趣、有用,而对企业来说有效。当 Facebook 能够向人们展示正确产品的正确广告时,它对任何一方都是有价值的,而价值就是个性化、定制化广告的全部。

 

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