這是我寄幾的第 22 篇文章 UAC 2.5事件中，擴大以Purchase付費事件為目標的系列花費占比，讓更多的預算以回收為目標進行數據累計。同時也要多測試不同事件點對回收的影響和效果。盡可能的以付費事件或者與付費有關的事件點去優化系列的數據。 在以ROI為目標的優化中，不再是以單價或者安裝量級來判斷系列的優劣，更多的是根據一定時間段的ROI來進行評估的。因此，在campaign的優化過程中，要尤其關注不同時間段的回收效率。 可以根據產品情況建立時間周期進行對比分析，一般可以以當日ROI / ROI 3 / ROI 7 / ROI 14 / ROI 30這些周期進行不同系列之間ROI的對比，定期對各個周期效果相對較差的系列進行細節優化。 谷歌平臺的流量本身也有優劣之分，雖然我們沒有辦法控制跑到哪個廣告網絡上面去，不過通過對素材的尺寸和廣告形式的調整，可以最大限度的放大對指定投放網絡的量級。 不同產品的用戶畫像不同，所以需要的用戶群體也不同。一般來說，從付費角度來看，Search > Youtube>Display，根據產品的不同也可能有不同的比較，基本根據長期分投放網絡的數據來看回收情況，能得到對比情況。 根據不同的對比情況對投放的版位尺寸和素材形式進行分析，比如說除了視頻，還有1200*628的圖片可能會投放在YouTube上，如果想要更多YouTube的量級，可以多進行素材形式和尺寸的研究，看看哪些尺寸在哪些版位上比較多，就更新更多那個尺寸的素材，讓素材從概率上來說更容易跑到想要的版位上去。 這方面的研究除了素材的尺寸，圖片或者視頻的形式，視頻長短等因素。 在所有廣告的優化中，素材才是最核心的優化內容。在其他設置一定的情況下，素材的好壞直接決定了系列的效果。尤其是UAC廣告更多的是隨機組合素材的形式，只有表現更好的素材才能獲得更多機會。 在優化ROI的過程中，除了從Campaign層級對ROI進行對比分析之外，廣告素材資源層級也要對每個素材的回收效率進行評估，不斷的去更換掉效果不好的素材，慢慢讓campaign的表現正向發展，才能讓谷歌的數據學習越來越好。 除了素材本身的內容創意，素材的形式上也要多進行測試和探索，比如有沒有聲音，素材內容的不同類型，有沒有音樂背景，視頻的長短對比等，多進行測試，找到針對產品的最佳表現，結合所有的最佳表現因素去找無限趨近于用戶興趣點的內容和表現形式。
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