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嗶哩嗶哩推廣優勢我們來看兩個例子:

由此我們再進行重復推演,可將人性底層需求大致分為七種:
逐利心理
兩性心理
懶惰
虛榮心
共情需要
社交貨幣
安全感
我們可根據人性的底層需求,結合內容本身質量標準,挖掘優質內容,滿足用戶內容消費需求。(這一塊不詳寫,后續想再單獨寫寫這塊,歡迎大家一起交流)
嗶哩嗶哩推廣優勢實際應用案例一:百看不厭內容實驗
我們曾在冷啟動項目中做過一次嘗試,單純從通用精品內容切入,挖掘用戶百看不厭的內容。用內容池進行聚合,借助算法機器按照一定的策略規則推薦到用戶面前。
我們采用保底池的方式,新用戶前10刷生效,一刷出2-3條內容,圖文與視頻按照2:1的比例推薦(因為feed流圖文與視頻有固定坑位比),從數據效果看,人均點擊等過程指標較好,用戶會點擊這部分內容,但是次日留存等結果指標較差,究其原因可能有這么幾點:
1)實驗策略設計:沒有剔除其他干擾因素,用純凈的環境進行實驗測試
feed流中一刷推薦10條左右內容,實驗覆蓋只有2-3條,剩下6-7條被廣告、其他渠道召回內容占據,造成的后果就是,用戶點擊實驗內容池推薦內容,但其他渠道召回推薦內容低質,引起用戶反感,整體用戶體驗差。
2)內容選材上:孤立看待數據與內容質量,且對內容消費深層需求研究不夠
內容挖掘整體思路與上方如出一轍,從人工經驗視角出發去挖掘優質內容,從實操過程來看,大家在找內容很容易陷入思維局限怪圈。

大家找內容思路沒錯,但在實操過程中,單純依靠編輯經驗,過于關注數據,過于關注文章質量,將二者孤立看待,沒有更深層次思考什么內容能更好滿足底層人性需求。
點擊率等數據好的內容,是機器分發的后驗數據,但它只是抓住了人性一部分弱點,如兩性心理(推薦低俗、色情內容),我們需要跳出機器推薦的局限,更全面的看待人性需求,比如人性共情需求,是體會他人生活中感受,那么滿足此類需求的內容就很多,如人物勵志、逆襲類內容、正能量類內容等等。在內容爆炸的互聯網時代,怎樣抓住人性需求,為其提供高品質內容,這是決勝王道。
嗶哩嗶哩廣告樣式實際應用案例二:興趣試探
興趣試探,顧名思義就是試探性為用戶推薦不同品類內容,這是一種比較通用的冷啟動內容推薦策略。
興趣試探實驗,我們采用保底池+興趣試探池的方式進行,內容池可分為四個狀態,分別是出生、激活、正常、死亡。
出生:內容池初始狀態
激活:當針對不同用戶,不同品類內容被推薦出來時,內容池就進入激活狀態,不斷輸出內容。
正常:當用戶對試探內容有行為反饋(點擊、評論、分享等),內容池開始進入正常狀態,進一步擴大試探品類。
死亡:隨著試探深入,以及機器推薦及時反饋,用戶反饋也越發正向,進入正向循環,內容池也就開始進入死亡狀態,逐漸進入機器個性化推薦序列。
這里有一點需要注意,從激活到正常這個階段,我們實操時采用了激進策略,當用戶點擊試探品類內容,算法機器及時給出點擊反饋,且反饋的內容權重較高,造成用戶興趣逐漸單一化,刷不出其他品類試探內容,也造成實驗結果不達預期。
我們當時研究了快手的試探機制,總結如下:

嗶哩嗶哩廣告開戶試探機制可進行拆分理解:
現有試探品類A、B、C、D等頭部品類,1、2、3、4等垂類品類。頭部品類與垂類品類內容覆蓋顆粒度由粗到細,保證內容豐富性。
用戶第一刷:頭部品類內容占比50%、垂類品類內容占比50%(具體比例可根據實際效果靈活調整),先出各品類頭部內容。
隨著刷新深入,會有兩種用戶行為表現:
1)若用戶有行為反饋,則及時作出點擊反饋,也需繼續試探未推薦品類內容,以及推薦過但用戶未點擊的品類內容。
試探未推薦品類內容,保證每刷占比30%-40%左右(具體比例可根據實際效果靈活調整),且試探推薦的內容顆粒度可逐漸由粗到細,試探用戶的興趣極限。
推薦未點擊品類內容,若用戶連續2-3刷未有行為反饋,則需降低推薦權重,甚至停止推薦。
2)若用戶沒有行為反饋,也許用戶刷2-3刷也就走了(根據對新用戶研究,用戶平均只會給2-3刷的機會),所以在前2-3刷做好試探品類配比,以及各品類內容挑選極為重要。
人工對獲取到的用戶信息進行加工,將其轉化成可用的信息,比如將拿到的APP list、用戶增長投放素材轉化成人群信息,然后再對人群內容偏好進行研究,可通過市場上研究報告,平臺已有的用戶畫像信息等方式進行梳理收集,然后再進行目標內容聚合,進行策略實驗,效果回歸,通用的實驗流程如下:
實際應用案例:利用相聲素材投放進行用戶拉新,按照上面的通用實驗流程可以這樣拆解:
信息加工與轉化:愛看相聲相聲小品人群更偏中老年男性
人群內容偏好研究:
1)研究方法—利用平臺已有畫像+市場上人群研究報告進行梳理總結。
畫像側可從大小類、關鍵詞、內容源、實體等維度切入
研究報告可從具體的信息點總結
2)研究結果:中老年男性人群內容偏好,在內容品類上更偏軍事歷史、健康養生、種花養草、農村生活、社會正能量、社戶熱點、情感婚姻等等。
目標內容聚合:
1)內容池通過各個品類優質內容源、頻道等召回內容
2)內容池分為人群內容池A——聚合喜愛相聲人群可能愛看的內容;相聲強相關內容池B——聚合優質相聲視頻內容。
建設兩個內容池的訴求:
1)相聲強相關內容池用來滿足用戶對相聲視頻的內容消費需求,通過相聲投放素材拉新的用戶,是對相聲有著強需求。
2)當滿足用戶對相聲的強需求后,再用人群內容池進一步滿足對其他內容的需求。
3)兩個內容池在實際策略中,A+B組合推薦,協同滿足用戶內容消費需求。
線上策略實驗:為A+B兩個內容池設定推薦位置,生效刷數等,比如相聲強相關內容池B推薦位置為2、4、6、8,人群內容池A推薦位置為5、7、9、10。針對相聲素材拉新用戶前10刷生效(具體刷數與位置可根據實際效果靈活調整)
嗶哩嗶哩推廣優勢數據效果回歸:
1)整體數據表現:重點關注策略實際覆蓋用戶量、人均點擊、人均停留、滲透率、次日、2日、3日等天數留存等。
2)內容池表現數據:重點關注內容池內容實際曝光、點擊、停留時長等。
走通整個流程,根據數據效果,再靈活調整內容池內容,以及線上推薦策略調優,提升新用戶留存。
最后借用我們領導說過的一句話,結束此文,新用戶就是個迷,想要弄懂它,太難了,只有不停摸索總結,在實踐中尋求方法論真理。
我們與人相親也是如此,想要真正弄懂一個人,也很難,得經過長時間相處磨合,不停摸索總結,才能收獲真心。
愿所有人,都能找到真愛!愿所有產品的新用戶,都能穩穩的留住!
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