The End
首先很容易想到的一個原因是轉(zhuǎn)化歸因窗口的設(shè)置差異。例如，我們在跑AEO（App Event Optimization）時可以設(shè)置成7天點擊歸因，而A+AC實際只能設(shè)置1天點擊歸因。如果是回傳event相對較晚的產(chǎn)品，由于回傳轉(zhuǎn)化較少，導(dǎo)致后臺成本顯得較高，系統(tǒng)收到的轉(zhuǎn)化信號也相對較少，使得系統(tǒng)學(xué)習(xí)更為困難，所以就不好幫我們投出理想的效果。其次就是投放覆蓋人群的限制。在跑A+AC時，我們是無法設(shè)置人群的，沒有興趣受眾、沒有相似受眾，也沒有年齡性別限制。相比之下，我們在跑普通廣告時，如果轉(zhuǎn)化較差，大多數(shù)投手的操作是縮小人群，使用相似受眾投放，從而降低初期的學(xué)習(xí)難度。另外就是在素材數(shù)量上。一般而言，A+AC的廣告組通常包含更多的廣告，而在普通廣告中，廣告組中放置3-4條廣告就已經(jīng)是極限。這導(dǎo)致在A+AC中素材數(shù)量較多，學(xué)習(xí)上的難度也隨之增加。相對而言，普通廣告由于素材數(shù)量相對較少，測試素材的成本更低，更容易找到確切的曝光人群方向。最后就是廣告得不到曝光的問題。我們認(rèn)為A+AC或許是采用了不同的曝光算法，通過使用不同的廣告去重復(fù)覆蓋系統(tǒng)認(rèn)定的高價值人群。相較之下，普通廣告在曝光邏輯上，如果一個用戶看了廣告沒有轉(zhuǎn)化，系統(tǒng)認(rèn)為是負(fù)向的反饋，短期內(nèi)可能不會再次曝光。而在A+AC中，單個廣告組內(nèi)廣告數(shù)量較多，算法可能更傾向于讓系統(tǒng)認(rèn)定最可能轉(zhuǎn)化的人獲得更多的曝光機會。但這只是我們的猜測而已，并沒有官方的說法。首先，可以適當(dāng)減少廣告數(shù)量。比如在投放初期，不宜過多投放素材，5-6條素材的起步更容易一些。另外可以選擇在其他廣告中表現(xiàn)較好的素材加入A+AC中，以提高成功的可能性。其次，找到一個更合適的點位也是關(guān)鍵。如果選擇的點位在24小時內(nèi)轉(zhuǎn)化較少，可能會使得A+AC更難跑起來。因此，在選擇點位時需謹(jǐn)慎考慮產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化窗口。還是要保持定期迭代。沒有曝光、長期沒有轉(zhuǎn)化的廣告需要被及時剔除，并在追加素材時，可以選擇保持在接近的素材方向和文案方向，以便更容易學(xué)習(xí)。試試同時跑普通廣告和A+AC。定期將普通廣告中表現(xiàn)較好的廣告追加到A+AC中，以加速A+AC的學(xué)習(xí)過程。追加時不宜一口氣加入太多，小幅度的增加更為合適。最后，要有耐心！在A+AC投放初期，可能會遇到一些困難，但要堅持1周左右，若情況依然不理想，可以考慮進行重建等操作。
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