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之前就一直觉得投放和风控通过率之间有一些关联,但是没去做实验验证,这段时间刚好有比较完整的时间观察数据,大致也验证了一下自己的猜想(好在产品多,多扫扫账户数据能看到一些有意思的现象)。


现象:

在大部分的金融产品,有风控控制通过率的产品里面,总有一些老的系列转化率(安装到风控通过)要比其他系列高很多,并且单价还不错,即便最终转化成本接近。


这里其实想讨论的是 稳定的投放能提高风控通过率,提高通过率之后又能提高广告转化率(广告层级或者广告系列),从而降低单价以及获得更多量级,一个风控+投放良性循环的现象。


解析

1,稳定的投放,能提高风控通过率。

这里稳定的投放,其实说的是在广告不断学习的过程中,能学习到稳定的人群,不至于让人群特征波动太大,并且在投AEO的时候,让广告能慢慢学习到风控能通过的人群,这样广告获得的人群也就逐步变成目标人群,风控通过率也能慢慢提升。


2,提高风控通过率之后,从而产生更多转化(广告层级或者系列层级),让广告学到更多相似人群。

前面学习到了正确的人群,广告本身转化多了,单价下降是一方面,另一方面是广告能在积累更多的信号,在后续的广告学习过程中跑的人群更接近目标人群,从而能再提高转化率(不提高预算的情况下),逐步形成良性循环。


这里需要展开说下,操作上如果预算提高以为这你告知系统要扩大人群反而,这样是在稀释目标人群密度,所以投放过程中不可过大幅度提高预算,应该缓慢提高,每次等学习稳定后再小幅度提高。


同时还观察到金融产品(包含小贷或者其他有风控审核的类型产品中),都存在一些现象,老的产品,尤其是有跑的稳定的老系列产品整体再投放过程中新的广告素材(新的广告系列+ad)通常非常难学出来,只有这些老的广告跑的比较稳。


现象解析:

1,为何老系列+老广告跑的稳还便宜,这个就是前面提到的良性循环,跑的稳定后成本和通过率都会明显提升,只要不大幅度提高预算或者往老系列里面加素材之类可能这个稳定的广告会持续很长时间,也正是如此,我一般不会在老系列里面去添加其他风格差异比较大的素材,或者添加广告组之类,为的是尽量稳定老系列,但是复制素材除外,复制素材能一定程度上再重新覆盖一些老的广告之前没转化的人群。


2,新系列为何那么难跑起来,有时候明显素材和出价,预算都投的很小心了,素材也不差,但是就是跑不起来。这个其实和大家价格忍受程度有关系,前面因为学到稳定状态后大家可接受的价格恒定了,但是新素材+新广告系列传上来还要很久才能学到正确的人群,这个过程的成本太高,大家不可接受,通常就是不断的重建,放弃过程,只有运气好的时候能在初始阶段洗到目标人群或者神素材跑到低价能让前期成本低一些,从而度过前面这个艰难的学习过程。

考虑到这些影响,我们投放应该怎么做?

1,尽可能养大一些系列和广告。

这里原本我觉得AAA广告或者新的A+AC应该是能拯救我们的,但是我看完数据后发现其实也没有那么乐观,早期的3A是在是太拉胯,新的A+AC能单独控制ads后,发现好像也没太理想,我在想是否A+AC的原理里面是否是每个广告各自去学自己的方向,反而导致广告很难限制在正确的目标人群曝光,学习到了太多非目标人群,导致转化率一直很难提高,可能还得观察一段时间。


2,在campaign或者ad层级,甚至素材层级上沟通控制风控通过率。

和风控沟通是否可以通过给风控提供更多信息辅助风控来决定按照系列或者素材层级来影响风控,这个可能难度比较大,但是我感觉如果我们可以在campaign层级来分析到后续的还款/消费情况来给不同的campaign风控通过率。


3,常规广告里面,可能按照素材的细分方向投放,争取学习到的人群更稳定单一。


这里其实我也一直有一个疑惑,是否金融风控也是一个学习过程,和我们广告投放相似,找到相似人群(目标)后有一定程度的尝试一些新特征的人群通过。这个对新特征人群的容忍度决定了我们新的广告通过率,容忍度越高,我们广告本身通过率可能更高,新广告学出来的可能性更大,但是这个其实可能也决定了整体的风控通过率。


同时,如果本身的产品风控通过率极低的情况下,可能出现的就是本身产品所有广告投放一直无法进到这个良性循环,哪怕素材做的好,投放多小心都无法让一些广告稳定的长期存活下来。这在一些成熟市场的新产品上线阶段可能会比较明显,市场上用户坏账比较多导致风控卡的非常严格,前期的广告投放也就非常难做,这个时候可能只有拿着名单去做相似之类才能解决了。



当然其实这只是一些猜想和我自己多账户观察到的数据,并不一定靠谱,从更大面的数据看,素材还是决定了我们整体的投放效果,实际操作过程中,把精力放在素材优化上收益更高。


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关于我:
作者做了12年广告投放,专注出海,目前主要研究广告自动投放,团队开发了支持Facebook,Google,TikTok,Twitter自动投放系统,能实现广告全自动上传,优化
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