如何在抖音0-1投放中，将次留提升50%？

大家好，我是如风。18年实习时偶然进入了信息流广告这个行业，没想到一待就是七年。

今年，我从公司员工转型为自由职业者，这也是我职业生涯中的一个全新阶段。

从业7年，我经历乙方→甲方→媒体公司，从单渠道到全渠道，从单纯获客到用户0-1全链路营销增长，也从投放执行者进阶为策划与培训的角色。

工作期间，投放产品涉及新闻资讯、电商、汽车、金融、社交、娱乐、工具等多行业。

今天，我想和大家分享一个测试巨量的典型案例。为什么说是典型呢？因为它用的是最常规的测试思路，可以说几乎适用于任何产品的广告投放，一定对你有帮助。

 

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如何做到：找对人，跑通链路，做对事

 

当时刚入职某头部社交甲方，正值产品的买量关键时期——暑期，这时我接到任务：从0到1测试巨量投放。

你肯定会想，巨量作为几乎必投的平台，怎么现在还在从0开始测？

其实，虽然之前已经多次测试，但由于次留和长期留存不稳定，效果一直未能达到预期。

所以，这次项目的测试目标是：提升并稳定留存，尤其是次留。最终，经过20多天时间的测试投放，CPA达标，次留率提升50%并达标。

下面详细说说我是如何把次留率提升了50%。

广告投放这件事，如果用一句话总结，我会这么说：找对人，跑通链路，做对事。

这也是之前领导教我的，不论什么平台，都是这个逻辑。

下面我们分别来看。

1、找对人：

人是指“目标用户”，这个重要性就不多说了。广告投放如何圈选精准人群呢？

找对人，需要从三方面找，一是平台及媒体，二是后台定向，三是通过优质内容去圈选。

（1）平台及媒体

不同的平台媒体，自有属性不同，这也决定了不同的内容风格，用户的行为习惯和内容偏好。

比如我们去抖音主要是娱乐消遣的，去小红书是分享看生活的，去快手可能是看直播和短剧，去视频号可能是想看时事新闻等内容，这就是不同平台媒体的自有属性。

投放时，其实是在互联网开店做生意，选对环境和位置重要性不言而喻，这里就是指平台，媒体，资源位。对于如何选择适合的“位置”，要从所在行业+产品类型+目标用户，三个角度切入。

这次投放的是社交类产品，从以上总结出的三个方向：所在行业，产品类型，目标用户，抖音都是最适合的媒体，尤其是目标用户，都是年轻化群体，所以最终我们选择抖音媒体投放。

（2）后台定向

定向主要有两类：基础定向和DMP人群包。基础定向决定用户群体，DMP决定精细偏好。

由于我们的App主要面向年轻男性，尤其是学生群体，年龄定向就成了一个棘手的问题。定向太窄会导致计划无法消耗，难以度过冷启动期；定向太宽则会引入大量非目标用户；而如果定向过于年轻化，这些用户虽然次留表现不错，但消费能力有限，ROI表现也不会理想。

之前测试都是定向18-23，覆盖人群太少，导致很多计划跑不起来或刚跑没几天就死了。所以，这次我采用了先分段测试再组合的方法：

首先，我将年龄段细分为16岁以下、16-18岁、18-23岁、23-30岁、30-40岁、40-50岁和50岁以上，并逐一进行测试。

然后，将次留表现较好的年龄段组合起来进行定向投放，这样不仅保证了次留率，还扩大了用户覆盖范围，使计划更容易度过冷启动期，进一步培养模型。

最终，我们选择了16-30岁的年龄段。

性别定向上，虽然目标用户为男性，但如果只定向男性，覆盖量立马少一半，对于计划冷启动也是不利的。

所以，我用优质素材分别测试了性别不限与只定向男性的计划，发现不限性别情况下，男性消耗占比近80%，说明可以通过优质素材控制目标用户的性别，后台不限制也可以。

最终在实际投放中，我们决定，如果是放量期间和已测试出的优质素材时，则不限性别，便于更大可能去买量；如果是常规投放或者新素材测试，根据投放效果，部分计划会定向男性投放。

在DMP人群包定向中，我重点研究了用户的兴趣喜好，根据APP内用户的互动行为，内容偏好，爆款帖子等方面，分析出几大潜在兴趣分别测试。然后在后台整体分析已转化用户的兴趣画像。

没想到，这头部社交软件的用户最大的兴趣竟然是游戏！游戏兴趣方向用户质量最高，次留高达40%，另外游戏属于大类，覆盖用户足够大，计划可以稳定跑量。

通过这一系列操作，从资源位到后台定向，我们圈定了最精准的用户群体。

（3）优质内容

好的内容本身就可以精准圈选目标用户。

随着平台媒体和算法模型的升级，创意内容对投放的影响权重不断提升，尤其是巨量平台，升级后的巨量引擎是新一代的创意型自动化投放平台，创意好不好直接决定投放的成败。

创意素材不仅影响CTR、CVR，也会影响广告用户的圈定 ，经过模型和算法的加持 ，好的创意可以更精准，更快地圈选目标用户，这也是目前圈选目标用户的最佳方式。对于创意的测试和提升，在“做对事”部分会详细说哦。

2、跑通链路：

链路没跑通，对的人也留不住。

链路是什么呢，主要有两方面，一是在广告媒体上，用户从看到广告到被转化的过程，二是在产品端，用户从下载到留存甚至到付费的路径。广告媒体的链路直接影响CTR、CVR、CPA等关键指标，而产品端的链路则决定次留率、长留率以及ROI的表现。

在广告媒体上，我主要测试了出价方式，回传方式，因为这两个可以从模型角度影响数据，从而提升次留。

首先，出价方式重点测试了次留双出价，应该不难猜测，次留双出价确实比传统的OCPM次留更高，但问题是双出价计划跑量困难，冷启动很慢。

经过测试，我发现出价次留和实际跑出的次留并不完全一致，实际次留往往会更高。大部分情况，出价次留在35%上下，实际跑出的次留在40%上下，GAP约14%，基于这个观察，我将出价次留降低至KPI的14%上下，结果计划更容易过冷启动，部分次留率也达到了预期。

在回传方式上，我测试了关键行为回传，为了准确定义什么是“关键行为”，我和技术团队进行了数据分享和调研，最终确定了具体的行为标准。

经过测试发现，关键行为计划的次留率比双出价好很多，ARPU值更高，但是起量困难，计划及CPA不稳定。这主要是因为链路有点深，用户行为无法全面监测并回传，导致计划模型不稳定，难以起量。

为了破解这一难题，我在产品端引入了“帖子承接”策略，将用户回传与实际行为连接起来。具体做法是，在用户打开APP后，展示根据素材、定向和用户喜好专门挑选的优质热门帖子，最终ARPU提升4倍，次留率提升30%。

3、做对事：

找对人，跑通链路，还要做对事。要想真正转化和留住用户，关键在于为对的人展示对的创意。

素材创意虽然是个老生常谈的话题，但它的重要性不容忽视，特别是在内容和形式上的差异。同样的内容以不同形式展现，或同样的形式搭配不同的内容，所产生的数据结果可能会有很大的差别。

根据测试数据、用户喜好以及产品定位，我们发现搞笑与游戏是两个最突出的内容方向，但初期的数据表现并不理想。

于是，我们决定将产品的功能亮点——“神评论”融入到素材创意中。这样一来，内容变得更加丰富，充满了看点和爽点，最终显著提升了转化率和留存率。

在展现形式上，没有太大新意，主要是真人剧情，混剪（配音）和游戏对比类。其中，游戏类素材为图片形式，搞笑类为视频形式。

搞笑剧情

搞笑混剪

游戏

在巨量投放中，社交产品的素材不断迭代更新。随着时间的推移，传统的内容和形式对用户的吸引力逐渐减弱。因此，我们在内容方面需要结合产品卖点/亮点和用户的需求/场景/兴趣爱好等进行组合搭配，不断优化创意。

目前，最受欢迎的三种素材形式分别是：情景剧、真人口播和图文展示。

情景剧

真人口播

图文展示

综合以上三大方面的优化调整，最终CPA达标，次留率提升50%。