The End
首先很容易想到的一個(gè)原因是轉(zhuǎn)化歸因窗口的設(shè)置差異。例如，我們?cè)谂蹵EO（App Event Optimization）時(shí)可以設(shè)置成7天點(diǎn)擊歸因，而A+AC實(shí)際只能設(shè)置1天點(diǎn)擊歸因。如果是回傳event相對(duì)較晚的產(chǎn)品，由于回傳轉(zhuǎn)化較少，導(dǎo)致后臺(tái)成本顯得較高，系統(tǒng)收到的轉(zhuǎn)化信號(hào)也相對(duì)較少，使得系統(tǒng)學(xué)習(xí)更為困難，所以就不好幫我們投出理想的效果。其次就是投放覆蓋人群的限制。在跑A+AC時(shí)，我們是無(wú)法設(shè)置人群的，沒(méi)有興趣受眾、沒(méi)有相似受眾，也沒(méi)有年齡性別限制。相比之下，我們?cè)谂芷胀◤V告時(shí)，如果轉(zhuǎn)化較差，大多數(shù)投手的操作是縮小人群，使用相似受眾投放，從而降低初期的學(xué)習(xí)難度。另外就是在素材數(shù)量上。一般而言，A+AC的廣告組通常包含更多的廣告，而在普通廣告中，廣告組中放置3-4條廣告就已經(jīng)是極限。這導(dǎo)致在A+AC中素材數(shù)量較多，學(xué)習(xí)上的難度也隨之增加。相對(duì)而言，普通廣告由于素材數(shù)量相對(duì)較少，測(cè)試素材的成本更低，更容易找到確切的曝光人群方向。最后就是廣告得不到曝光的問(wèn)題。我們認(rèn)為A+AC或許是采用了不同的曝光算法，通過(guò)使用不同的廣告去重復(fù)覆蓋系統(tǒng)認(rèn)定的高價(jià)值人群。相較之下，普通廣告在曝光邏輯上，如果一個(gè)用戶看了廣告沒(méi)有轉(zhuǎn)化，系統(tǒng)認(rèn)為是負(fù)向的反饋，短期內(nèi)可能不會(huì)再次曝光。而在A+AC中，單個(gè)廣告組內(nèi)廣告數(shù)量較多，算法可能更傾向于讓系統(tǒng)認(rèn)定最可能轉(zhuǎn)化的人獲得更多的曝光機(jī)會(huì)。但這只是我們的猜測(cè)而已，并沒(méi)有官方的說(shuō)法。首先，可以適當(dāng)減少?gòu)V告數(shù)量。比如在投放初期，不宜過(guò)多投放素材，5-6條素材的起步更容易一些。另外可以選擇在其他廣告中表現(xiàn)較好的素材加入A+AC中，以提高成功的可能性。其次，找到一個(gè)更合適的點(diǎn)位也是關(guān)鍵。如果選擇的點(diǎn)位在24小時(shí)內(nèi)轉(zhuǎn)化較少，可能會(huì)使得A+AC更難跑起來(lái)。因此，在選擇點(diǎn)位時(shí)需謹(jǐn)慎考慮產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化窗口。還是要保持定期迭代。沒(méi)有曝光、長(zhǎng)期沒(méi)有轉(zhuǎn)化的廣告需要被及時(shí)剔除，并在追加素材時(shí)，可以選擇保持在接近的素材方向和文案方向，以便更容易學(xué)習(xí)。試試同時(shí)跑普通廣告和A+AC。定期將普通廣告中表現(xiàn)較好的廣告追加到A+AC中，以加速A+AC的學(xué)習(xí)過(guò)程。追加時(shí)不宜一口氣加入太多，小幅度的增加更為合適。最后，要有耐心！在A+AC投放初期，可能會(huì)遇到一些困難，但要堅(jiān)持1周左右，若情況依然不理想，可以考慮進(jìn)行重建等操作。
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