Twitter 投放總結 - 2

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Twitter 投放總結 - 2?

雖然投Twitter的人很少，關注的也很少，能交流的也不多，好在投放消耗還算可以，積攢經驗和數據都比較快。

上一篇的Twitter總結：Twitter App廣告投放小結

順著上一個文章說的和系統對抗的方式或者順著系統學習的方式投放：

1，按照Twitter系統學習邏輯，上傳廣告不要過于激進，定期更新，精挑細選，并且讓系統足夠多機會把跑的好的學習出來，逐步加預算。

2，無視系統的學習進度，每天固定上傳一定數量的廣告。允許賬戶內的競爭，不斷淘汰競爭力差的素材，尤其是有時效性的素材，及時處理更有利于拿量。對老的轉化率下降的素材進行一定的打壓，減少曝光浪費。

這兩種方式投放下來：

第一種相對比較輕松，數據也能比較穩定，但是量級會相對少一些。

第二種數據波動會大一些，而且價格大概率會比第一種要略貴，但是優先，嚴格控制好預算和價格，及時調整能做到單價穩定，量級上會更多。

同時這兩種方式實際上可以分地區來決定，小盤子地區降低素材更新比例，大盤子地區更新頻率快影響也不會太大。這里Twitter的大盤子地區并不多比如美國，日本，剩下的地區尤其是東南亞，非洲等地區都比較小，整體的量級都很有限，廣告初級能到百萬級別就不錯了。

額外的一些經驗：

1，續上一篇總結里面的發現，在素材上傳的時候選在投放區域的后半夜上傳，在新素材預算分配上會更合理，均勻一些，系統不會突擊曝光。

2，出價，主要針對OAB，不一定要按照建議的目標2倍之類出價，目前其實發現是系統在每個地區根據競爭情況會有一個“保底價”，這個保底價可能需要大家各自去試探，再超過這個價格后可以開始拿到曝光，如果低于這個價格，曝光都極少，在不同競爭程度的地區差別會比較大。

在投放過程中，大家不一定能按照第二種方式嚴格執行，固定數量和時間去發布這個不現實，大家可以考慮2種結合的方式：爭取養穩定一批長線的廣告后，再考慮控制預算比例的方式不斷更新素材，保證素材的更新頻率，觸及到更多用戶，再把學出來的逐步提高預算，再養穩定。不一定需要去打壓老的，但是保證新素材持續上傳對拿量非常關鍵。

猜測：Twitter廣告系統和Facebook系統的對比，在人群學習上應該是更偏向于內容的，Facebook更多基于歷史數據以及人際關系，興趣等更多內容的聚類之類。兩個平臺的初始精準度差別蠻大，Facebook一開始就是精準的人群，更多基于是用戶歷史安裝過的同類產品之類，之后才會去根據用戶的屬性擴展更新相似人群。twitter缺少這樣的數據，前期2天都比較坑，但是應該是根據已經產生轉化的人群去尋找更多相似人群，這個過程中估計基于用戶共同關注的內容會更多一些，不確定人際關系在他們擴展時候占比多大，可能同是某個大號的粉絲會占比比較大，共同推過某些內容更容易給用戶打標簽一些。總歸，給2天以及學夠20-30轉化，之后單價基本還是可控的，學不夠的似乎也不再有機會曝光。

確實好像也沒什么特殊的，勤快點做素材，多給2天學習，及時給好的加預算不好的干掉，基本就穩了。

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