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頭條CPA效果大調查,90%的人都忽略了這個問題!

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一個朋友,見面就訴苦:

“最近真是糟心啊!給客戶做的今日頭條CPA,效果穩定成本可控…”

“好事啊!”

“問題就在這,報名的數據,好多沒意向,要么就不接電話。money花出去,一個成交也沒有!客戶急眼了,萬一把我打成殘廢怎么辦?算不算工傷…”

他的一段話,倒是讓我想起了上周宋星老師關于頭條流量的疑問和今日頭條官方的解答。我們簡單回顧一下整個事件:

7月18日,宋星老師在其公眾號(互聯網數據官)中發文:《今日頭條投放沒效果?可能不是你自己的問題!》,文中提出了宋老師一位朋友今日頭條賬戶所出現的詭異的數據現象,例如點擊熱點過于集中、凌晨突發流量高峰等等。

原文大致內容如下:

寫在前面:這篇文章只是描述我遇到的問題,不涉及任何價值觀判斷。

最近我的一個教育領域的朋友的公司,發現了一些“不尋常”的事情。

在今年6月7日左右,之前跑得好好的今日頭條流量,忽然完全沒有量了。準確說,應該是流量還有,只是突然就沒有轉化了。

具體的現象是這樣的:

朋友的公司是在今日頭條上投放信息流廣告,點擊之后,進入自己的落地頁,且是單頁面推廣在出現問題之前,流量的轉化一天大概30個左右,出現問題之后,流量的轉化直接縮減到3個,然后變成了0。是的,你沒看錯,變成了0。

所有人都驚了,大家認為一定是電商6·18大促造成的——盡管沒有什么依據。于是繼續保持投放,做一些創意的優化,希望6·18之后,一切慢慢的能夠好轉回來。但令人失望的是,從此以后這流量便沒有好轉過。

數據細分發現兩個怪異的現象:

1、凌晨4點爆發流量高峰;

2、頁面點擊熱力圖過于集中;

3、安卓流量奇高。

如下圖:

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7月21日,針對宋老師提出的疑問,今日頭條官方通過公眾號“頭條營銷觀察”發文解答:《今日頭條廣告投放效果到底怎樣?這篇文章讓你了解得更全面》,文中對于熱力圖過于集中及凌晨流量高峰的原因做出了相應的排查和解釋。

1、選擇了加速投放,導致預算集中消耗,流量從當日凌晨4點開始攀升(符合移動端流量分布曲線),后臺統計顯示該廣告點擊率高于均值20%,廣告競爭力較強,廣告預算在13日早上8點前很快消耗完畢。

2、Ptengine熱力圖:通過拖動熱力圖滑塊,發現點擊不僅僅只在這三個區域,其他區域也有點擊行為,頭條基于廣告主的落地頁日志,對落地頁訪問IP與頭條點擊IP進行匹配,發現用戶訪問基本上來自于頭條,不存在異常流量。

頭條并表示,將繼續配合排查,解決宋老師提出的問題。

7月22日,宋老師發文感謝頭條,并追問:

1、熱力圖

在頭條的官方說明中,這個熱圖是這樣的:

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而默認打開的熱圖是這樣的:

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為什么有這樣的差異呢?主要在這里(見紅框中):

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當紅框中的按鈕往左拖動的時候,熱圖會傾向于把凡是有點擊的地方,都用更深的顏色表現出來,也就是說,這時熱圖的顯示會縮小每個位置上實際點擊數量的差異。

比如,我稍微把拖動條往左邊拖動到中間的位置,請大家看截圖:

是不是比之前的顏色深了一些?

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如果我繼續拖動,是不是更深了一些?

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只有當我把這個條拖到最左邊的時候,才會出現頭條說明中的情況,請大家看:

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因此,只有把滾動條拖動到最左邊這一特定位置,才會出現這一到處都有點擊的情況。

就這個問題,我也咨詢了第三方工具方Ptmind,為什么要設置這樣的熱圖展示方式。對方的回答是,這樣做,主要是讓用戶能夠知道哪里出現了點擊,但是拖到最左邊的這種方式就不能再展示出不同位置上點擊數量的相對差異了。

這意味著,雖然其他地方也有點擊量,但是跟集中在那三處的點擊量的數量上的差異,是完全不能相提并論的。所以數量較大的點擊都集中在三點上,仍然是一個很值得關注的異常。

2、凌晨流量高峰

按照一般意義上的夜間流量,凌晨3點4點左右,都是人們睡眠最深的時候。按照流量的趨勢,應該是從凌晨0點最高,到3、4點左右降到流量最少。這樣才比較符合“流量分布曲線”。

而這個案例中,是反過來,流量到了3、4點開始激增。這確實有些令人疑惑。

但是,我也想指出,頭條的廣告工作方式,不是普通的廣告資源分配方式,理論上是按照人群、興趣所進行的背后有復雜算法的流量分配。因此,可能也不排除在這個時間段后臺算法認為這時非常值得投放。所以,感覺異常,但仍然可能是很合理的,只是需要有合理的解釋。但似乎“符合移動端流量分布曲線”不是一個很明確的解釋。

同時,宋老師也很感謝頭條的辛苦和付出,以及坦誠解決問題的態度,并且會一同繼續跟進。

以上就是整個事情的全部過程。

我們回到文章開頭提到的那位朋友的問題上,先不考慮熱力圖和凌晨流量高峰,小編想從CPA獲得的有效數據下手

為什么那些人報了名,卻又說沒意向或者干脆不接電話呢?

當然,這已經是平臺之外的層級,看起來好像跟推廣階段沒有太大的聯系,影響后續轉化的因素,無非有以下幾種原因:

1、客服跟進時效和頻次;

2、客服溝通能力;

3、活動內容,包含價格、周期、品質、服務等等;

4、用戶自主考慮選擇;

……

以上均是后續跟進的影響因素,而常被我們忽略的一點是:數據源頭。

于是我們著手研究起有效數據。

經過排查發現以下2個問題:

1、大多沒意向或者不接電話的,留的名字都是X女士/X男士;

2、X女士/X男士占整個有效數據的10%左右;

他們為什么要留這樣的稱呼?出于個人習慣?

這樣的數據占比算是正常的嗎?

帶著這樣的疑問,我們繼續調查了其他幾個朋友CPA得來的有效數據,發現了同樣的問題:

1、或多或少的都會出現一些X女士/X男士,平均占比在10%。其中,效果較好的賬戶占比稍微低一些,效果較差的賬戶占比相對高一些;

2、有效報名電話的號碼歸屬地,經查詢,和后臺定向地域一致,無異常;

3、除了自稱X女士/X男士之外,還有少部分自稱X小姐/X先生

4、這些人共同的特點是,沒意向,再考慮考慮,甚至,不接電話。

本文沒有任何感情色彩、偏見和可以抹黑的意思,只想問問大家,是否有遇到類似的經歷,我們一起探討研究解決辦法。

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