AAA广告程序化翻车分享,你的AAA到底成了还是败了?

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二月初的时候,AAA的api放出来,我大概花了一周的时间请技术快速实现了整个AAA的api自动投放,包含上传,更新,自动优化,数据统计等。到现在差不多刚好一个月,结果跑下来只能给大家分享一下翻车的经验了。

AAA广告程序化翻车分享,你的AAA到底成了还是败了?

首先给大家看个数,我在群里面做了个问卷调查,看大家到底AAA算是成了还是败了的。其实看投票结果感觉AAA应该可以算是一个成功的优化了,哪怕只有60%的人觉得是成功了,但是考虑到AAA这才半年多,未来还有持续优化的空间,肯定还会进步。


先介绍下我AAA的自动优化思路:

1,批量广告上传,这部分和人工上传没啥差别,只是我可以同时创建N个国家的广告而已。

2,抓取ad的曝光转化数据,自动定期末尾替换,把转化和点击都最差的替换,原本计划做成全定时任务全自动操作。

3,根据当前的数据不定期(但是有规律)的自动去优化预算,价格,并且严格控制频率和幅度。


我原本以为只要我足够佛系,耐心足够好这个操作其实是没啥问题的,然而我还是翻车了,翻车最大的点就在定期更新素材上,正常情况下其实我觉得AAA定期更新肯定是没问题的,如果逻辑和UAC一样,更新素材后原有的广告组合还保留,新上传的素材重新组合去扩展学习新人群,所有广告加起来还能继续慢慢跑,理论上这么操作没毛病啊!


但是,在我测试的产品上,每次更新素材后先要整个ad重新审核,然后居然还给我重新丢到了Learning模式(不100%确定,但我自己更新后都短暂的进入了学习状态)!  ???而且接下来能看到的是广告真的重学了,之前积累的数据似乎一定程度上没起到作用,重学后的广告给了很多之前跑的不好的素材新的比较多机会去在曝光浪费一次钱,但是我又不太合适把所有中等水平的素材全部干掉换上新的把?


当然这个现象并没有出在所有的产品上,我比较懒只测了一个类别,这个类别比较特殊广告素材之间的差异巨大,不像某些垂直类的产品每个素材之间的差异不大。我看有同学AAA跑的好的基本把大部分的量都切到了AAA上,也定期更新并没有翻车,跑的挺好。


所以在反思和观察其他同学跑下来的AAA后,感觉其实AAA在某些小众,垂直类产品中更合适,对于某些对素材要求相对更高点的产品,以及一些非刚性需求产品其实并不那么有效。

总结分析:

1,垂直类产品整个广告学出来的方向固定,即便后面新增素材整体的素材方向还是垂类,整体差异不会太大,即便重新学习也不至于废掉。

2,AAA的逻辑和UAC不同,UAC是站外量,还有各种不同位置的组合,但是AAA基本是feed+AN+ins的量,相对比较固定,本身组合也不会这么多,抢的相同位置,组合的可能性其实没有UAC那么多,所以从目前数据看,比较容易出现广告集中曝光在很少的几个素材上。方向也比较单一,当出现素材重新学习的,新素材和之前学习的人群属性不匹配就容易翻车,而UAC的逻辑里面似乎不大范围更新素材,那么量大的组合不被影响,新素材过来后重新组合小范围再学习影响不至于太大,哪怕素材和之前的差异比较大。

3,成熟度,AAA确实还有空间,包含重新学习的问题,以及素材组合后分不同方向学习应该还能继续优化。

4,AAA的广告最终曝光集中在爆款素材上其实一定程度上只是方便了中小客户傻瓜化操作和降低操作频率,大客户求量,还是得使劲折腾素材。


考虑到现在的这个因素,后续其实AAA要考虑想跑好请参考:

1,更新不论大改还是小改,素材方向不能太宽泛。

2,素材不要有时效性,这次翻车的广告素材时效性是大坑,必须定期换。

3,跑稳了能别动就别动,和UAC一样,而且可能比UAC更佛系。

4,账号多的话,广告类素材尝试更垂直,细分类别,别搞大杂烩投放,因为只能活少数方向,其他方向传了也白搭。(但是有兴趣的同学也可以试试,没准我是错的)

5,大客户佛系一点,不行就重来吧,别想着更新优化,毕竟还是素材更重要,普通广告神素材照样有量。


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作者:何俊杰 来源:何俊杰

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