针对用户点击广告前的优化建议

针对用户点击广告前的优化供给两个方向的建议：

1、受众定位做宽泛

1）简化广告构造

对多个区域、雷同受众进行整合，集中广告预算，让广告统一展开，并进行转化并投放学习。而设置受众时，将细分定位扩大设勾选，保证群组广告的受众人数在50人以上。

2)应用机器学习，应用主动布局功效/适应性广告情势；

主动化布局功效可以使广告的笼罩面增长，让广告在不同展现网络中有更普遍的接触；

适应性广告可主动将上传的多个题目、标识、视频和图片组合起来，可主动调剂大小、外观和格局，以扩展笼罩规模。

3)扩展相似的受众比例

发明新的类似受众，确保对相似受众的预测笼罩面足够大；

但是用这种办法时要注意，如果须要测试不同类似度的受众，在创立新的广告系列或广告组时，消除已有的受众，这样不会发生受众重叠，避免在同一用户群体中涌现反复曝光，糟蹋广告预算。

2、准确地剖析数据，找出有10%能发生变更的人，然后用更好的材质吸引他们

1)对受众进行剖析，寻找转化率较高的受众；

由空投改变为应用不同的兴致词，分兴致组来视察受众表示；

扩展寻找10个人，使寻找用户的数目增长；而观众剖析则是要完成一项义务：将在10000人中寻找100个人，减少到5000人中寻找80个，甚至在1000人中寻找50个，也就是说把找到有转化的人的可能性增长了，扩展的几率是1%。

2)素材优化，材质点击率高；

材质表示良好，在获得曝光机遇的竞争中，广告获得曝光的机遇就越大；

越是愿意点击你的广告的人越多，就解释广告的转化后果越好。

因此，无论何种广告平台，素材的好坏都是症结。

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