一、概述

广告优化师虽属于广告行业，但在实际的优化过程中无不考验着优化师的数据分析能力。不同的计划在不同时期情况不一样，具体的优化应当以当时的状态跟所处情形来进行，因此对于这个行业来讲没有百分之百奏效的优化方式，广告优化师能做的就是根据自己的经验分析和判断可能是什么原因导致了计划出现问题，以及通过尝试去改变效果不好的现状。以下是我曾经优化比较成功的案例之一，下面将分日期对计划所处的状态、猜测结果出现的原因、对计划做了什么样的调整三个维度来介绍整个优化过程。

二、分析前准备

Facebook、Google Ads均为主流的海外广告投放平台，这两个平台我都在用。两个平台各有优劣：Facebook每个计划的学习周期相对Google Ads短，但Facebook可以通过短时间内多建计划迅速起量；Google Ads每个计划的学习周期可以很长，但满足不了紧急加量的任务。两个平台用下来给我的整体感觉是Google Ads的机器学习能力更强，也更能让广告效果稳定、持久。因此在Google Ads上进行的各种测试逻辑性更强，效果更好。文章将讲述我在Google Ads上优化成功的案例之一。

但在介绍案例前需要介绍一些基本广告行业内知识，减小非本行业人士阅读障碍。以下我会尽可能通俗且精准的讲述整个优化过程~

2.1数据来源

所有表格中的数据均是从Mysql数据库中查询获得，为了保护数据的隐私性，只截取了部分数据，经过验证，数据的有效性没问题；图片上涉及的数据来源于Google广告管理后台，是我曾经的操作历史记录。

2.2明确指标

首先要知道在此次优化中的核心指标ROAS，宗旨是在ROAS >= 50%的情况下尽可能多花钱。不可以因为追求过高的ROAS而花的钱很少，也绝对不可以因为追求过高的花费而降低ROAS要求。以下是ROAS的计算方式(ps：当天新增用户可以简单的认为是以前没安装过APP但在当天安装APP的新用户，比如有个用户从没安装过APP，但是在20200412当天看到我们投放的广告，点开广告并安装了APP就可以认为该用户是20200412当天的新增用户；当天新增付费用户指当天新增用户中付费的用户)：

ROAS(Return on Ad Spend):目标广告支出回报率 = 当天新增用户总收入/当天总花费*100% = ARPPU/CPI/Pay_rate

如果要计算某个计划在某天的ROAS，就是该计划当天新增用户收入/该计划当天总花费*100%。从公式中可以看出ROAS的影响因素主要有CPI、ARPPU和Pay_rate，但其实还有很多因素会影响ROAS值，CPA就是其中之一，后边会一一介绍这些指标：

CPI(Cost Per Install):单次应用安装费用 = 当天花费(Spend)/当天新增安装用户数 = CPM(千次展示费用)/CTR(点击率)CVR(转化率)

在以上两个公式中，常用到后者来分析CPI变贵的原因。在后面的公式中，CVR(转化率)只跟落地页有关系，因此在推广过程中基本可以把它看成常量；CPM(千次展示费用)顾名思义可以理解成素材展示一千次所需要的费用，在一定程度上可以反映素材的好坏以及市场竞争的激烈程度(当CPM贵的时候很可能是因为市场上其他竞品加量或者素材质量不高需要更贵的价格才能展示出去)；CTR(点击率) = 素材点击次数/展示的次数，点击率高的素材质量更好。CPI变贵会造成ROAS降低。

CPA(Cost Per Action):单次订单成本 = 花费(Spend)/当天新增用户订单数

每个产品的CPA基本是不一样的，但是对同一个产品来说CPA只在某个小范围内波动。CPA变贵会导致ROAS降低。

ARPPU(Average Revenue Per Paying User):新增用户的平均收益 = 当天新增收入/新增付费用户数

如果有极个别用户付了很高的金额，那ARPPU就会偏高，但是这种情况并不是每天都会有，所以对于同一个App来讲，ARPPU也是稳定在一定的范围内的。ARPPU降低会导致ROAS降低。

Pay_rate:新增用户付费率 = 当天新增用户付费人数/当天新增安装用户数

这里的付费率是计算的新增用户付费率，因此跟网上一些计算方式不同。Pay_rate降低会导致ROAS降低

三、分析优化过程

3.1计划初始情况

以下是某个广告计划(这里暂且称其为计划1)的初始情况：

从表格可以看出计划1在4月19日及之前花费基本稳定在3000-4000的水平且ROAS值也是稳定在50%上下，值得注意的是14号、17号、19号这三天的ROAS低于50%。但19号跟14、17号情况还不一样：

14、17号的情况：从12-19号的数据来看，14、17号的ARPPU明显要低于其他天，即人均付费的钱数变少，最近几天没动过计划出现这种情况很可能是因为平台流量的波动。从数据上来看，这两天ARPPU的降低都不是持续性的，均为过了当天第二天ARPPU就又涨回正常水平，同时ROAS也达到预期值。正好验证了我的猜想，就是平台流量波动造成ARPPU的降低。这种情况在包括google_adwords在内的各大媒体平台中都很常见，媒体平台每天的流量有差异，会造成用户质量的波动进而影响ARPPU。此时如果ROAS在可接受范围内就可不做任何控制，若ROAS不在可接受范围内则可暂时调低预算，再观察观察。从数据来看这两天ROAS在46%左右，与50%v差的不算很多，还可以接受，因此没有做任何调整。

19号的情况：19号是因为CPI涨了一点，CPA变贵了，最终导致ROAS降低。首先要知道CPA变贵很可能是因为CPI的变贵，即单次付费成本的变贵是因为单次应用安装成本的变贵。所以根本原因是CPI的变贵，CPI=CPM(千次展示费用)/CTR(点击率)CVR(转化率，只与落地页有关，看成不变的常量)，通过查看账户中的数据，发现当天是CPM不变，点击率降低(从账户中看到的，这里不便截图)导致的cpi变贵，猜想可能是因为之前在跑的素材时间跑的有点久，素材效果变差。为了排除平台流量波动的可能此时也先不急着做调整，可以再观察一天。

3.2对计划做调整

20号的时候可以发现花费从3000-4000降到了一千多，因为19号回收下降，20号实时数据也不好因此我在当天将预算降低。当天ARPPU降低因此回收也比较差。前面提到过ARPPU降低可能是媒体平台流量波动，也可能是由于素材曝光次数过多引起用户疲劳，此时除了降低预算外没做其他任何调整，打算再观察最后一天。

21号的时候点击率仍然低导致CPI贵，同时ARPPU也低，回收变得更差。观察了大概三天，已经可以排除平台流量波动的原因，足以说明素材质量下降应该上新素材了，于是当天控制住预算并上了新的素材，如下所示：

21号当天上完素材之后google的审核团队需要一段时间审核素材，因此在当天素材还没开始花钱。接下来的数据情况如下所示：

21号下午审核完后，到了22号新上的素材其中文案部分已经开始在小量的消耗。因为预算本身给的低，且前期调整频繁导致花费量级减小很多，但是好在ROAS达标。

23号可以看出来花费明显下降了很多，我截取了当天分时段花费的图，从中可以看出计划1在23号前几个小时是没有花费的：

原因是前几天调整预算跟素材太过频繁，google本身的机器学习混乱，因此会出现暂时不花钱或者整体花费很少的情况。这时候最好不要再做任何调整，让google的机器学习缓冲一下。

24号花费突然涨起来了，但付费率跟ARPPU都很低，回收很差，以下是当天分小时的花费图：

从图3可以看到，计划停止一段时间不花钱之后在短短几个小时花了500多美金，计划跑的太快且临近一天的结束，导致当天的数据回传大部分会计入第二天，因此回收很差。这种情况就要看第二天的实时了，如果第二天跑的很快但实时回收可以那可以继续跑着，但是如果跑得快回收差就需要在做调整。

根据趋势来看25号大概率不会再出现不花钱的情况。当天回收开始变的正常，新上的素材中图片开始花钱，但是量还不大。这里需要注意的是Google中的广告主要分三种类型：文案、图片和视频。可以近似的理解为文案主要在Google搜索上展示、视频主要在youtube视频展示、图片主要在“展示广告网络”展示。

等到26号的时候开始往新上的视频上跑，但量还是不大，表现为图四中youtube视频的费用占比为4%：

等到了27号，youtube占比如下图所示：

youtube的费用占比从4%涨到了80.4%，因为新上的素材中有个视频跑起来了。27号之后计划又重新稳定在消耗4、5千的水平，同时ROAS达到目标值。

四、总结

整个过程其实是很简单，首先是4月12号到4月18号计划正常且稳定的在消耗，19号计划CPI上涨，回收变差，开始意识到可能是素材效果变差，又观测了两天到21号，用户质量不好ROAS因此也不高，且经过频繁调整花费已经变少，综合前几天的表现之后在21号当天上了新的素材。之后又经过几天的稳定期，终于到了27号计划跑到了一个新上的视频上。规模达到4月12号到18号那段时间的水平。

这算是一个优化比较成功的案例，当月的数据因此也特别好，最终超出制定KPI的56%，也获得了领导的表扬以及红包奖励。

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