নিউজ ফিড বিজ্ঞাপনের অ্যালগরিদমিক প্রক্রিয়া কী?তথ্য প্রবাহ বিজ্ঞাপন সূত্র

বিজ্ঞাপন হল একটি খেলা যা ভলিউম কেনার জন্য প্রতিযোগিতা করার জন্য অর্থ ব্যয় করে এবং তথ্য প্রবাহের বিজ্ঞাপনও এর ব্যতিক্রম নয়৷ এটিকে এখনও খরচের দুটি মূল সূচক (CPA=cpm/ctr*cvr) এবং ভলিউম (রূপান্তর পরিমাণ=এক্সপোজার*) মেনে চলতে হবে ctr*cvr)। সব স্তরে ফানেল ফ্যাক্টর অপ্টিমাইজ করাও প্রয়োজন।

নিউজ ফিড বিজ্ঞাপনের অ্যালগরিদমিক প্রক্রিয়া কী?

তথ্য প্রবাহ বিজ্ঞাপন শুধুমাত্র বুদ্ধিমান অ্যালগরিদম যোগ করার কারণে, আমাদের শুধুমাত্র প্রতিযোগী এবং ব্যবহারকারীদেরই নয়, মেশিনের অ্যালগরিদমগুলিও অধ্যয়ন করতে হবে, কারণ এটি প্রথমে অনুমান করা হয়, এবং এই অনুমানটি সঠিক, উচ্চ বা নিম্ন কিনা এবং এর সমস্যা জড়িত। মেশিন পুরস্কার (প্ল্যাটফর্ম বিজ্ঞাপন রিটার্ন), যা আপনি বৃত্ত অতিক্রম করতে পারেন কিনা এর সাথে সম্পর্কিত (0-1 এক্সপোজার কোল্ড স্টার্ট এবং ফলো-আপ মডেল পরিপক্কতা স্কেল)।

উপরন্তু, কারণ এটি লোকেদের খুঁজে বের করা বিজ্ঞাপনের একটি রূপ, উপকরণের আপডেট (লক্ষ্য নির্ধারণ শুধুমাত্র ভিড়ের কভারেজকে চিত্রিত করার জন্য, সৃজনশীলতা এটিকে আকর্ষণ করার মূল চাবিকাঠি) এবং প্রান্তিকতা (একদিকে, ব্যবহারকারীরা সতেজ হচ্ছে কোন উদ্দেশ্য ছাড়া প্ল্যাটফর্ম, এবং প্ল্যাটফর্ম বিষয়বস্তুর থ্রেশহোল্ড উচ্চ, এবং প্রতিযোগী পণ্যের অনুকরণ উপাদানের আকর্ষণের অভাবের দিকে পরিচালিত করবে) অন্যান্য বিজ্ঞাপন ফর্মের তুলনায় বেশি।

তথ্য প্রবাহ বিজ্ঞাপন সূত্র

অতএব, আপিলের প্রতিক্রিয়ায়, তথ্য প্রবাহের বিজ্ঞাপনগুলির আমাদের বিশ্লেষণে দেখা গেছে যে আমাদের নিম্নলিখিত তিনটি মূল সমস্যা সমাধান করতে হবে, যা ক্রমানুসারে ব্যাখ্যা করা হয়েছে: (মূল লক্ষ্য হল প্রথম দুটির সহায়ক ফলাফল)

1. মেশিন অ্যালগরিদম: কোল্ড স্টার্টস এবং মডেল

আমরা জানি যে প্ল্যাটফর্মের বিজ্ঞাপনের আয় হল ECPM মান সর্বাধিক করা (ECPM=cpa*Pctr*Pcvr*bid)। ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতার মতো বিভিন্ন ফ্রিকোয়েন্সি নিয়ন্ত্রণের বিষয় বিবেচনা করে, অর্ডারটি ECPM মানের উপর ভিত্তি করে করা হয়।এই সূত্রে, শুধুমাত্র যে জিনিসটি নির্ধারণ করা যেতে পারে তা হল আপনার বিড সিপিএ (বিড ফ্যাক্টরটি বিজ্ঞাপনদাতাদের চাহিদা পূরণ করে যেমন খরচ এবং বাজেটের মতো বিষয়গুলি অনুযায়ী সামঞ্জস্য করা হয়)। অসুবিধাটি Pctr এবং Pcvr-এর মধ্যে রয়েছে, যা আনুমানিক সম্ভাব্যতা। রূপান্তরের এক্সপোজার। অনুমানটি পাতলা বাতাস থেকে তৈরি করা হয় না, এটির জন্য ঐতিহাসিক ডেটা রেফারেন্স প্রয়োজন, পূর্ব সম্ভাবনা দেওয়া, বাস্তব এক্সপোজারের পরে, ডেটা প্রতিক্রিয়া পাওয়া যায় এবং নতুন পরামিতি যুক্ত করা হয় এবং তারপরে সামঞ্জস্য করা হয়।এবং এই ঐতিহাসিক তথ্য হল অতীতে রূপান্তরিত ব্যবহারকারীর বৈশিষ্ট্য, উপকরণ, হিসাব, ​​শিল্প ইত্যাদির রেফারেন্স।প্রতিটি অনুমানের পরে, প্রকৃত প্রতিক্রিয়া ডেটা প্রকাশ করা হয় এবং তারপর পরের ট্র্যাফিক পুলে প্রবেশ করতে হবে কিনা তা নির্ধারণ করতে পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করা হয়।নিম্ন অনুমানটি কম এক্সপোজার, অনুমান যত বেশি, খরচ তত বেশি এবং অনুমানটি প্রকৃত ডেটার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। (ভলিউম অপ্টিমাইজেশানের প্রভাব ফ্যাক্টর কমাতে আসল ডেটা বেশি এবং ভলিউম বাড়তে থাকে এবং আসল ডেটা কম)।

(1) ঠান্ডা শুরু

একটি পুরানো অ্যাকাউন্ট বা প্ল্যানে একটি রেফারেন্স হিসাবে ঐতিহাসিক ডেটা থাকবে৷ একটি নতুন অ্যাকাউন্ট এবং একটি নতুন পরিকল্পনার জন্য, ডেটা ছাড়া কীভাবে অনুমান করা যায়?অতএব, মডেলটির স্থিতিশীলতা সন্তুষ্ট না হওয়া পর্যন্ত একটি ট্রায়াল এবং ত্রুটি খরচ এবং ট্রায়াল এবং ত্রুটির সময়ও রয়েছে (মডেলটি স্থিতিশীল থাকে যখন সংখ্যাটি স্ট্যান্ডার্ডে পৌঁছায়, যত বেশি সংখ্যা, মডেলটি তত বেশি সঠিক)।আমরা একটি রায় দিতে পারার আগে আমাদের প্রকৃত ডেটা পেতে হবে৷ যখন এক্সপোজার ব্যর্থ হয়, তখন এটি হতে পারে যে সিস্টেমটি মনে করে যে ECPM মান প্রকৃতপক্ষে বেশি নয়৷ আমরা বিবেচনা করা যেতে পারে এমন কারণগুলি অপ্টিমাইজ করতে পারি, তবে এটিও সম্ভব যে আমরা মনে করি এটা ভালো, আর সিস্টেম মনে করে এটা ভালো নয়। অন্য পদ্ধতি ব্যবহার করতে হবে।কমপক্ষে 1টি রূপান্তর পেতে 5000-10000 ইমপ্রেশন বা তার বেশি লাগে৷

মডেলটি স্থিতিশীল না হওয়া পর্যন্ত যত তাড়াতাড়ি সম্ভব কোল্ড স্টার্ট পাস করার জন্য, এখানে একটি সূত্র রয়েছে,কোল্ড স্টার্ট = উচ্চ বিড ডিএমপি ভিড় প্যাকেজ শিল্প প্যাকেজ প্রথমে সংকীর্ণ এবং তারপর ব্যাপক ঐতিহাসিক উপাদান বাজেট সময়

উচ্চ বিড: শিল্প গড় বিডের চেয়ে বেশি, যেমন 20% বা তার বেশি, এবং তারপরে প্রকৃত ডেটা প্রতিক্রিয়া দেখতে উচ্চ বিড কম করুন, যা মেশিনের জন্য একটি পুরষ্কারও, এই উচ্চ ব্যয়ের পরিণতি বহন করতে হবে, কিন্তু একটি ছোট বাজেট একত্রিত করুন এবং ডেটা প্রতিক্রিয়া পান এবং এটি সামঞ্জস্য করুন।উচ্চ বিড থেকে ডেটা প্রতিক্রিয়া থাকলে, এটি আবার কমানো যেতে পারে এবং যদি এখনও ভলিউম থাকে তবে পরীক্ষাটি সফল।

ডিএমপি ভিড় প্যাকেজ: যখন বিজ্ঞাপনে উল্লেখ করার জন্য কোনও ডেটা থাকে না, তখন এটি একটি মেশিনের মতো একটি খড়ের গাদায় সুই খুঁজছে এবং সম্ভাব্যতা একের পর এক পরীক্ষা করতে পারে না। খরচ এবং সময় কমানোর জন্য, রূপান্তরিত ভিড় (না। প্ল্যাটফর্মের বিজ্ঞাপন) আইডি প্যাকেজ এনক্রিপ্ট এবং আপলোড করতে ব্যবহৃত হয়, এবং সিস্টেমটিকে এই ভিড়ের মডেলে পরীক্ষাটি প্রসারিত করতে দিন।

ইন্ডাস্ট্রি ক্রাউড প্যাকেজ: যদি আপনার কাছে ঐতিহাসিক রূপান্তর ডেটাও না থাকে, তাহলে আপনি ইন্ডাস্ট্রি ক্রাউড প্যাকেজ ব্যবহার করতে পারেন৷ পূর্বসূরিরা ইতিমধ্যেই আপনাকে মডেল থেকে বেরিয়ে আসতে সাহায্য করেছে, এবং শিল্প যত বেশি পরিপক্ক, এই ক্রাউড প্যাকেজ তত বেশি সঠিক৷ অবশ্যই, এটি ক্রসওভার অপারেশনে ব্যবহার করা যেতে পারে যা ডিএমপিতে তার নিজস্ব ভিড়ের মডেল প্রাপ্ত করার জন্য সঞ্চালিত হয়।

প্রথমে সংকীর্ণ, তারপর চওড়া: যদি উপরের দুটি সহায়তা ব্যবস্থা মডেল তৈরি করা কঠিন হয়, যেমন কিছু অজনপ্রিয় শিল্প, তাহলে পরীক্ষা করার জন্য প্রথমে সংকীর্ণ এবং তারপর প্রশস্ত করার জন্য অন্যান্য প্রচলিত অভিযোজন পদ্ধতি ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয়। (বিজ্ঞাপন ব্যবহারকারীদের সুনির্দিষ্ট টার্গেটিং ভিড়ের বাইরে স্ক্রীন করা হয়, তবে আনুমানিক এক্সপোজার কভারেজের দিকেও নজর দেওয়া দরকার)।

ঐতিহাসিক উপাদান: অনুমান শুধুমাত্র ব্যবহারকারীর বৈশিষ্ট্যগুলিকে একত্রিত করবে না (আবেদন মডেল হল), তবে এটি সৃজনশীলতা এবং পৃষ্ঠার উপরও নির্ভর করে৷ এখানে, ইতিহাসকে অন্যান্য অ্যাকাউন্ট বা বিজ্ঞাপনের ট্র্যাফিক সামগ্রী এবং শিল্পের ট্র্যাফিক সামগ্রীর সাথে একত্রিত করা যেতে পারে৷ অতীতচলমান উপাদানের মূল পয়েন্টগুলি থেকে অনুলিপি করুন বা শিখুন। (কপিরাইটিং, ছবি, দৃশ্য,ব্যক্তিত্ব, প্রপস, মিউজিক, সময়কাল, ইত্যাদি, একটি সৃজনশীল উপাদান ভাঙ্গা, এটি বিচ্ছিন্ন করা, এটি বিচ্ছিন্ন করা, এবং এটি পুনরায় একত্রিত করা। )

বাজেট: এটি সেই ভিত্তি যা ভলিউমকে প্রভাবিত করে এবং ন্যূনতম মান অ্যাকাউন্ট, ব্যালেন্স, প্ল্যান, গ্রুপ এবং বিজ্ঞাপনের সংমিশ্রণে নেওয়া হবে। (অন্যান্য বিবরণ নীচে ব্যাখ্যা করা হয়েছে)

সময়: বর্তমানে, প্রতিটি প্ল্যাটফর্মের ঠান্ডা শুরুর জন্য আলাদা সময় রয়েছে, কমপক্ষে এটি 2-7 দিনের জন্য পর্যবেক্ষণ করার সুপারিশ করা হয়।

2. তথ্য প্রবাহ বিজ্ঞাপন বসানোর গণনা মডেল

1. পরিমাণ

রূপান্তরের সংখ্যা যত বেশি হবে, ডেটার মাত্রা তত বেশি হবে এবং অনুমান তত বেশি নির্ভুল হবে৷এখন প্ল্যাটফর্মে সরাসরি বুদ্ধিমান অ্যালগরিদমে 0 নম্বর রয়েছে (এছাড়াও একই ধরনের শিল্পে পর্যাপ্ত ডেটার উপর ভিত্তি করে)।প্রতিটি প্ল্যাটফর্মের প্রয়োজনীয়তা ভিন্ন, 6, 10, 20, 50 বা তারও বেশি, অর্থাৎ, একটি বিজ্ঞাপনের বাজেট মডেলের স্থিতিশীলতা অর্জনের জন্য যথেষ্ট হতে হবে।তবে এটি আপনার নিজস্ব শিল্পে এই রূপান্তরের ব্যয় এবং আপনার নিজস্ব বাজেটের ক্ষমতার উপরও নির্ভর করে।যদি শিল্পটি কয়েক ইউয়ান বা দশ হাজার ইউয়ান হয়, তাহলে এমনকি 50টি রূপান্তরের জন্য এক হাজার ইউয়ান খরচ হবে, কিন্তু কিছু শিল্পে, গড় CPA শত শত বা হাজারে পৌঁছাতে পারে, আপনি খরচ রোধ করতে একটি ন্যূনতম রূপান্তর ডেটা বাজেট সেট করতে পারেন খুব বেশি..

2. (ভিড় রূপান্তর উপাদান)

মডেলটিকে বিচ্ছিন্ন করার ক্ষেত্রে, এটি বোঝা যায় যে বিভিন্ন জনসংখ্যা বিভিন্ন রূপান্তর পদ্ধতির জন্য বিভিন্ন উপকরণ দেখে এবং এমনকি বিডের স্তরও মডেলটিকে প্রভাবিত করবে (পরীক্ষার জন্য ট্রাফিক পুল আলাদা)।আরও গভীরতর রূপান্তর পদ্ধতি (যেমন সরাসরি ক্রয়, বা এমনকি বিভিন্ন গ্রাহক ইউনিট মূল্য যেমন 1 ইউয়ান এবং 9 ইউয়ান, 49 ইউয়ান পণ্য ক্রয়।) আরও কঠিন, অবশ্যই, এটিও নির্ভর করে শিল্প (যদি শিক্ষাগত ফর্ম এবং জনপ্রিয় কেনাকাটার মতো শিল্প থাকে, তবে রেফারেন্স ডেটা থেকে শিখতে একই পদ্ধতি ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয়)।

2. উপাদান আপডেট

আমরা আনুমানিক পূর্বের মান হিসাবে আমাদের নিজস্ব বা শিল্প ঐতিহাসিক ডেটা আঁকব যাতে মডেলটি সহজে খুঁজে পাওয়া যায়।কিন্তু মডেলের মধ্য দিয়ে যাওয়ার পরে, এটি উপাদানের পতনের মুখোমুখি হতে বাধ্য।তদুপরি, উপরে উল্লিখিত হিসাবে, তথ্য প্রবাহের বিজ্ঞাপনের মূল উপাদান হল উপাদান, এবং অভিযোজন শুধুমাত্র একটি আচ্ছাদিত গোষ্ঠীকে সংজ্ঞায়িত করে, যা সিস্টেমকে এই বৈশিষ্ট্যগুলি খুঁজে পেতে অনুমতি দেয়, কিন্তু শেষ পর্যন্ত, ব্যবহারকারী কাজ করে কি না তা উপাদানটির উপর নির্ভর করে।এতে উপাদানের পরিমাণ, নতুন রিলিজের ফ্রিকোয়েন্সি, বিক্রয় বিন্দু, অভিব্যক্তির ফর্ম এবং অনুপ্রেরণার উৎস জড়িত। (নিচে বিস্তারিত)

3. মূল উদ্দেশ্য: খরচ এবং আয়তন

উপরের দুটি সমস্যার অপ্টিমাইজেশান এখনও আমাদের চূড়ান্ত মূল লক্ষ্যগুলিতে ফিরে যেতে হবে: খরচ (CPA=cpm/ctr*cvr) এবং ভলিউম (রূপান্তর ভলিউম=এক্সপোজার*ctr*cvr), যা SEM বিজ্ঞাপনের মতো বিচ্ছিন্ন করা প্রয়োজন। এক্সপোজার, cpm, ctr, এবং cvr এবং অপ্টিমাইজেশান ক্রিয়াগুলি যেগুলি সম্পাদন করা যেতে পারে তার প্রভাবের কারণগুলি সমাধান করা।

(1) এক্সপোজার

1. বাহ্যিক কারণগুলি: প্ল্যাটফর্মের দৈনন্দিন কার্যকলাপ, সময়কাল, ব্যবহারকারীর টোনালিটি, প্রতিযোগী পণ্য (পরিমাণ, সময়সূচী, বিড), ছুটির দিন, ফ্রিকোয়েন্সি নিয়ন্ত্রণ (যেমন বড় ছবি, অনুরূপ বিজ্ঞাপনের সংখ্যা ইত্যাদি)

2. অভ্যন্তরীণ কারণগুলি: ওরিয়েন্টেশন, ecpm মান (cpa*Pctr*Pcvr*বিড), বাজেট, সময়কাল, একাধিক অ্যাকাউন্ট, বিজ্ঞাপনের স্থান, উপাদানের ধরন (সব বিভাগ হোক না কেন), বিলিং মোড, চলমান ভলিউম মোড ইত্যাদি।

(2) ctr

বিজ্ঞাপনের স্থান, উপাদান, শৈলী, সময়কাল, ভিড়, ইত্যাদি (এটি এখনও বাজার এবং ব্যবহারকারীর পরিবেশের বাহ্যিক পরিবর্তনের উপর নির্ভর করে)

(3) সিভিআর

ভিড়, পৃষ্ঠা (বিষয়বস্তু রূপান্তর এন্ট্রি), সৃজনশীল পৃষ্ঠা প্রাসঙ্গিকতা, ইত্যাদি।

(4) cpm মান

নিজস্ব বিডিং, শিল্প প্রতিযোগিতা, প্ল্যাটফর্ম-ভিত্তিক বিডিং

0. তথ্য প্রবাহ বিজ্ঞাপন অ্যালগরিদম মডেলের 1~XNUMX এন্ট্রি নিয়ম

এখানে আমরা আরও পরিমার্জন বা পরিপূরক করব, তথ্য প্রবাহের বিজ্ঞাপনের 0-1 প্রক্রিয়ায় কী কী পদক্ষেপ নেওয়া দরকার?

একটি ভাল বিজ্ঞাপন হল সঠিক লোকেদের (টার্গেটিং, ভিড় মডেল) সঠিক সময়ে এবং সঠিক পরিস্থিতিতে (প্ল্যাটফর্ম, বিজ্ঞাপনের স্থান) সঠিক উপায়ে (পণ্য, উপকরণ, বিক্রয় পয়েন্ট) প্রভাবিত করা এবং একই সময়ে, এটি একটি কম খরচে স্কেল করা প্রয়োজন.

কোম্পানির পণ্য:

শুধুমাত্র যখন পণ্যটির একচেটিয়া পার্থক্য সুবিধা থাকে, তখন পণ্যটির রূপান্তর সুবিধা থাকে, অন্যথায় এটি চ্যানেল প্রতিযোগিতার উপর নির্ভর করে।তাদের বেশিরভাগই সম্পূর্ণ বাজার প্রতিযোগিতার ক্ষেত্রে তাদের কোম্পানির পণ্যগুলির সুবিধাগুলি বিশ্লেষণ করে, প্রতিযোগী পণ্যগুলির শক্তি এড়ায় এবং ব্যবহারকারীদের ব্যথার পয়েন্টগুলিকে আঘাত করতে পারে, যাতে তারা ফলো-আপ উপকরণগুলিতে প্রতিফলিত হতে পারে।কোম্পানির পণ্যগুলির সুবিধাগুলি বোঝার পরে, আপনি সামগ্রীর বিক্রয় বিন্দু খুঁজে পেতে পারেন যা বহিরাগত হতে পারে।

(1) কোম্পানি: প্রতিষ্ঠার সময়, পটভূমি, প্রকৃতি, স্কেল, সম্মান, পরিষেবা, কেস এবং অন্যান্য মাত্রা সহ বিশ্লেষণ করার জন্য, একটি বহিরাগত বিক্রয় পয়েন্ট আছে কিনা।

(2) পণ্য: মূল্য, ফাংশন, আবেগ এবং দৃশ্যের মতো ব্যবহারকারীর উদ্বেগগুলি থেকে বাহ্যিক করা যেতে পারে এমন পয়েন্টগুলি এক্সট্র্যাক্ট করুন৷

প্ল্যাটফর্ম তথ্য:

(1) ডেটা অ্যালগরিদম: প্ল্যাটফর্মের দৈনন্দিন কার্যকলাপ, ব্যবহারের অভ্যাস এবং সময়কাল, ডেটা মাত্রা এবং অভিযোজন পদ্ধতি সহ।

(2) ব্যবহারকারীর প্রতিকৃতি: প্রধানত প্ল্যাটফর্মের ব্যবহারকারীদের টোনালিটি বিশ্লেষণ করার জন্য এবং কোন কপি শৈলী এবং শৈলী তারা পছন্দ করে।

ব্যবহারকারীর তথ্য: ব্যবহারকারীর প্রতিকৃতি, ব্যবহারকারীর চাহিদা, ব্যবহারকারীর উদ্বেগ, ব্যবহারকারীর ব্যবহার

(1) ব্যবহারকারীর প্রতিকৃতি: প্রাকৃতিক বৈশিষ্ট্য, ডিভাইসের বৈশিষ্ট্য, আগ্রহের বৈশিষ্ট্য, আচরণের বৈশিষ্ট্য (অনুসন্ধান,বিদ্যুৎ সরবরাহকারী, সামাজিক, APP, LBS)

(2) ব্যবহারকারীর চাহিদা: আপনার পণ্য/পরিষেবা ব্যবহার করার জন্য ব্যবহারকারীদের অন্তর্নিহিত অনুপ্রেরণা এবং ব্যথার পয়েন্ট

(3) ব্যবহারকারীর ফোকাস: যে কারণে ব্যবহারকারীরা আপনাকে বেছে নেয়। (পণ্য এবং অনুমোদন থেকে)

(4) ব্যবহারকারীর খরচ: ভোগ ক্ষমতা, ভোগ মনোবিজ্ঞান, ভোগ ধারণা

উপরের তথ্যগুলি সূচক সরঞ্জাম, কীওয়ার্ড চাহিদা মানচিত্র, শিল্প প্রতিবেদন, প্রতিযোগিতামূলক পণ্য বিশ্লেষণ, ব্যবহারকারী সমীক্ষা সাক্ষাৎকার প্রতিক্রিয়া, সম্প্রদায় সামাজিক মন্তব্য প্ল্যাটফর্ম, বিজ্ঞাপন প্ল্যাটফর্ম ডিএমপি প্রতিকৃতি বিশ্লেষণ, গ্রাহক পরিষেবা বিক্রয় সাক্ষাৎকার, CRM ডেটা বিশ্লেষণ ইত্যাদিতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

প্রতিযোগীতামূলক পণ্যের তথ্য: এটি প্রধানত এর উপাদান বহিরাগতকরণ বিক্রয় পয়েন্ট এবং কোম্পানির পণ্যের তথ্য বিশ্লেষণ করে এবং পৃথক বিক্রয় পয়েন্ট খুঁজে পায় যা এর সুবিধাগুলি এড়াতে পারে কিন্তু লক্ষ্য ব্যবহারকারীদের সন্তুষ্ট করতে পারে।

ক্রাউড সেগমেন্টেশন: মূল, টার্গেট, সম্ভাব্য দর্শক এবং কিভাবে তাদের টার্গেট করা যায়

মূল টার্গেটিং: শব্দ (যেমন ব্র্যান্ড, প্রতিযোগী), dmp রূপান্তর, আচরণ (অনুসরণ, অনুসন্ধান, ক্রয়, ডাউনলোড, LBS নিজেই বা প্রতিযোগী)

টার্গেটিং: শব্দ (যেমন জেনেরিক পণ্য), শিল্প প্যাকেজ, প্রাথমিক মূল আগ্রহ

সম্ভাব্য অভিযোজন: শব্দ (যেমন ভিড়, শিল্প শব্দ), মাধ্যমিক এবং তৃতীয় সংক্রান্ত আগ্রহের প্যাকেজ

সৃজনশীল পৃষ্ঠা:

(1) বিভিন্ন গোষ্ঠীর লোকেরা বিভিন্ন সৃজনশীল বিক্রয় পয়েন্ট ব্যবহার করতে পারে, যেমন কোর গ্রুপের প্রধান ব্র্যান্ড এবং কার্যকলাপ, লক্ষ্য গোষ্ঠীর প্রধান পার্থক্যযুক্ত পণ্য বিক্রয় বিন্দু এবং সম্ভাব্য গোষ্ঠীর মূল ফোকাস কল্যাণ ডিসকাউন্ট এবং আগ্রহের ইচ্ছা তৈরি করা, ব্যথা পয়েন্ট এবং উদ্বেগ পরিবর্ধন, ইত্যাদি

(2) একটি উদাহরণ হিসাবে শিক্ষা নিন: মানুষ (শিক্ষক, ছাত্র, শিক্ষকতা সহকারী, পিতামাতা, একক/বহু-ব্যক্তি), মেশিন (প্রপস), উপকরণ (পাঠ্যবই, উপহার বাক্স, বই, কলম, নোট, মাইন্ড ম্যাপ), পদ্ধতি (পদ্ধতি, দক্ষতা, জ্ঞানের পয়েন্ট) এবং রিং এর সাথে জড়িত সম্পর্কিত কারণগুলি (শ্রেণীকক্ষ, পরিবার, সম্প্রদায়) ভেঙে দেওয়া হয় এবং একত্রিত করা হয়।

(3) প্রকাশের ফর্ম: গ্রাফিক (তিনটি ছবি, বড় ছবি, ছোট ছবি, গ্রিড, কোণ), ভিডিও (মৌখিক সম্প্রচার, প্লট, হাতে আঁকা, ppt...)।

(4) পরীক্ষার ক্রম: যতগুলি এক, তারপর এক থেকে বহু৷ (মাল্টিপল সেলিং পয়েন্ট ম্যাটেরিয়াল পরীক্ষা করে, চলমান ভলিউম ম্যাটেরিয়াল খুঁজে বের করে এবং উপাদানের চারপাশে প্রসারিত করে)।

(4) পৃষ্ঠা তথ্য: SEM পৃষ্ঠার অংশের মতো একই নীতি (বিশেষ করে মনে রাখবেন যে হেডার ইমেজ এবং বাইরের স্তর দৃঢ়ভাবে সম্পর্কিত বা এমনকি সামঞ্জস্যপূর্ণ, এবং সৃজনশীল চিত্র সরাসরি রূপান্তরিত হয়)।

(5) ধারণার উত্স: বিজ্ঞাপন প্ল্যাটফর্মের সৃজনশীল অনুপ্রেরণার সরঞ্জাম, ম্যানুয়াল রিডিং, ত্রিপক্ষীয় ক্রলিং সরঞ্জাম, কীওয়ার্ড চাহিদা মানচিত্র ইত্যাদি।

বিড বাজেট:

1. বাজেট

（1）、1.5-2倍转化目标数量预算。（如单日100转化量，cpa为100，则可设置15000-20000）。

(2), প্রকৃত খরচ বাজেটের 1.5 গুণের কম না হওয়াই ভালো। (যদি প্রকৃত খরচ 10000 হয় তবে এটি 15000 এর কম হওয়া উচিত নয়)।

(3) অ্যাকাউন্ট এবং বিজ্ঞাপন গ্রুপ সেট করা যেতে পারে। প্ল্যান সেটিংসের মধ্যে সামান্য পার্থক্য আছে এবং চূড়ান্ত বাজেট ব্যালেন্স, অ্যাকাউন্ট, প্ল্যান এবং গ্রুপের ন্যূনতম মূল্যের উপর নির্ভর করে এবং বিজ্ঞাপনের প্রকৃত উপলব্ধ ব্যালেন্স ব্যবহার করা হবে।

(4) ব্যাকআপের জন্য প্রতিদিন নতুন উপাদানের বিজ্ঞাপন আপলোড করা হবে, এবং একক বিজ্ঞাপনের দিনে রূপান্তরিত স্থিতিশীল মডেলের সংখ্যার জন্য বাজেট একই সময়ে অনলাইনে থাকা বিজ্ঞাপনগুলির জন্য আলাদা করা উচিত। (উদাহরণস্বরূপ, উচ্চ সিপিএ সহ শিল্পে, 6টি বিজ্ঞাপনের জন্য 1টি সিপিএ বাজেট আলাদা করে রাখুন)। যদি সিপিএ 100 হয়, তবে একটি একক বিজ্ঞাপনের বাজেট কমপক্ষে 600 হওয়া উচিত। যদি দৈনিক বাজেট 1200 হয়, তবে এটি চালু করার সুপারিশ করা হয়। একই সময়ে 2-4 বিজ্ঞাপন।প্রথম 24 ঘন্টা ডেটা পর্যবেক্ষণ করুন, খারাপ ডেটা সহ বিজ্ঞাপনগুলি অবিলম্বে সরিয়ে দিন এবং নতুনগুলি রোল আউট করুন৷

2. বিড

(1) শিল্প এবং অনুসন্ধান বা গ্রহণযোগ্য CPA দ্বারা বিড করুন এবং প্রস্তাবিত বিডের ভিত্তিতে 5% বৃদ্ধি করুন৷

(2) যদি ঠান্ডা পরিবেশে শুরু করা সম্ভব না হয় এবং এখনও কোনও ডেটা না থাকে, ডেটা পারফরম্যান্স না হওয়া পর্যন্ত বিড বাড়ান। (3000-5000 এর বেশি এক্সপোজার করুন এবং তারপর পর্যবেক্ষণ করুন এবং সামঞ্জস্য করুন)

(3) যদি এখনও কোনও ডেটা প্রতিক্রিয়া না থাকে, তবে বিলিং এবং চলমান ভলিউম মডেল, ছোট বাজেট এবং অগভীর রূপান্তর লক্ষ্যগুলির সংমিশ্রণ রূপান্তর ডেটা জমা করতে এবং উপকরণ এবং ভিড় দেখতে ব্যবহার করা যেতে পারে। (যেমন cpm, cpc দ্রুত চলমান ভলিউম)।

তথ্য বিশ্লেষণ:

উল্লম্ব: খরচের উপর ফোকাস করুন (CPA=cpm/ctr*cvr) এবং ভলিউম (রূপান্তর ভলিউম=এক্সপোজার*ctr*cvr) এবং বাছাই সূত্র ECPM=cpa*Pctr*Pcvr*বিড বিশ্লেষণ করতে কোন লিঙ্ক ডেটা গড়ের চেয়ে কম। বাজার, এবং মূলটি সবচেয়ে খারাপ সমস্যাটি এই লিঙ্কে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে এমন প্রভাবক কারণগুলি খুঁজে পাওয়ার মধ্যে রয়েছে।

অনুভূমিক: প্ল্যাটফর্ম, অ্যাকাউন্ট, ব্যবসা, পরিকল্পনা, গোষ্ঠী, বিজ্ঞাপন মূল পার্থক্যের মাত্রা খুঁজে বের করে যা লক্ষ্যকে সম্পূর্ণ থেকে অংশে প্রভাবিত করে এবং এই মাত্রার চারপাশে অপ্টিমাইজ করে।