因保密需要(图片删掉了)

=某游戏bid调优结果分析=
==实验过程==
*将已有的campaign进行拆分,保证每个campaign里面只有一条广告
*每天下午4点30(账户时间00:30)对bid进行调整。
*实验分成两组,一组为constant,一组为change。
**初始bid均为12
**constant组,bid未作调整
**change组,每天定时调整bid

==结论==
*bid调整能带来cpc的降低,同时不会对系列消费能力带来显著的影响。
**参考表1。change组每天的cpc明显低于constant组
**参考下面三个图,分别为4.19、4.20、4.21日两组的ctr_cpc曲线,横轴为ctr,纵轴为cpc。蓝色点为constant组,红色点为change组,可明显看到,在相同ctr条件下,change组比constant组cpc要低。
**参考表2。第二列为constant组每天的budget消费比例;第三列为change组每天的budget消费比例;第四列为两组相对消费能力,数值越大,说明change组消费能力越强。从数据可得出结论,bid调整并没有显著影响消费能力。

*在现有cpa保护机制下,campaign拆分能直接带来cpa的降低
**参考下图。从4.17日完成campaign拆分后,cvr明显提升,cpa明显降低。因为当每个campaign中仅包含一条广告时,广告的效果能更好的体现出来,sam自动关掉了一些cpa较高的系列,cpa表现好的广告被留下。
=投放经验总结 某游戏=
总结一下完整的投放过程以及每步投放中应注意的问题。
==接手新的推广活动,已有每日引入人数和cpa目标==
*针对每个(兴趣组、素材、年龄、性别)组合创建一个campaign,该campaign中仅包含一条广告。
*bid设置:建议设置为比经验值高,尽量保证每条广告有充分的展示机会。如果没有经验值,可设置为suggest_bid的上限。
**依据:在同样bid的情况下,新广告的表现通常不如旧广告。设置较高的bid,能更快的观察出广告效果。起跑不好,很可能之后一直不好。
*budget设置:现阶段campaign应该很多,budget不用设置太高,能表现出广告效果即可。如bid为0.1,为获得至少20个点击,至少budget应设为0.1*20=2。
**budget应该与人群大小有关。budget设置太小会不会导致完全没有展示???所以budget应有一个明确的较合理的值
**后期随着一些表现不好的campaign被关掉,相应的budget便可以挪用到表现好的campaign上。

==推广活动经过一个完整的账户时间后==
*将广告系列中花钱很少的账户关停
**依据:在较高的bid下,消费能力依然很弱,说明这个targeting本身能力较差,所以没有保留的必要。而且,起跑已经不好了。
*根据前一天的消费情况调整其他campaign的bid,钱都花完的可以适当降低bid。
*钱花不完而其他表现尚可的campaign,继续保留

==之后的每天==
*根据前一天的消费情况调整其他campaign的bid,钱都花完的可以适当降低bid。
*在量不够的情况下,对于一些表现好的系列,可通过新建系列来增加投入,尽量避免频繁调整budget。
*需要试用新素材时,完整过程同上

==广告系统自动优化==
*bid调整:在每个账户消费周期开始时,系统根据campaign消费情况调整bid。
**钱花完的:降低
**没花完,但之前有过花完情况:根据上次花完时的bid适当上调
**没花完,之前也都没花完:不变
*cpa保护:系统每隔一段时间检查每个campaign的cpa情况,超过限制的暂停,并将campaign加至目前cpa表现最好的campaign。
**???cpa保护,对于新开的campaign,建议前两天系统放宽cpa保护,因为ctr和cvr需要一段时间(2天左右)才能运行稳定,可能开始不太好的组,后期表现会上来。
**对于多出来的budget,建议新建一个与表现最好的campaign一样的系列
***依据1:根据之前的观察,在ctr一般,campaign竞争力不太强时,拆分成多个campaign比一个campaign,花钱能力更强,引来的人更多。
***依据2:调整budget会导致facebook优化过程中断,campaign的cpc升高。
***依据3:???调整budget会对cvr造成一定的影响

=Bid调优方向=
==bid调整==
*策略:如果Budget花完了,则bid=(bid+price)/2;如果bid没花完,则bid=(上次花完的bid+本次bid)/2
==Budget调整==
*策略:因为Budget调整会影响cpc,制定如下策略:Budget取一个较长的调整周期,如7天,具体周期的制定,需要进一步观察Budget调整后多久cpc会趋于稳定
*结论:观察发现,调整budget后,两到三天cpc会重新趋于稳定。下图中,颜色一致的点为一组,五个点的是调整budget的,3个点的是调整bid的,2个点的稳定不动的,一个点的是budget为$25的,其他的点budget为$5。4.9、4.10调整了budget,观察4天,可以明显看出,budget调整后,cpc会高于未调整的,但两天后,回到标准水平
[[image:Budget_cpc.png]]

*验证调Budget对CTR是否有影响。希望最好结果是没有影响。
**如果调Budget对CTR没有影响,则只影响CPC,可将CPC的变化分为两部分,CTR自然变化对CPC的影响;facebook优化对CPC的影响。
**认为以周为周期,每天的ctr波动包括固定部分和随机波动部分,将固定部分的影响去除,可以看出调整budget对ctr是否有影响。

==bid调优策略研究==
*观察bid、ctr、budget、cost曲线
*通过cost曲线模拟traffic流量分布
*通过budget、ctr、bid得到cost曲线
*找到facebook花费限制策略
*通过比较得到最优的bid

==campaign的ctr预测==
*一是需要数据积累
*二是如何根据历史数据更加准确的预测当前ctr。
**需要考虑一周内每天的ctr自然变化。可通过大量历史数据对周内每天平均ctr进行预测

*验证budget是否会影响cpc优化。是否budget越大,经facebook优化后,cpc越小

*有bid调优的那些组,ctr会有不同程度的提高。

=Facebook广告投放-影响因素=

*对于同一广告,budget大小与cvr没有关系。
以citylife_th;adelex_20120510063841;TH_m_18~24_th_topic_53;和citylife_th;adelex_20120509015606;TH_m_18~24_th_topic_53为例;
前者budget$2.4,后者budget$10,bid都是8,cvr没有明显差异。

*budget调整会不同程度的影响facebook的cpc优化,使广告重新开始参与竞争。但两天左右会重新趋于稳定。
**参考[[bid调优方向]]

*广告暂停是否会影响优化过程???如果没有影响,可以利用此方法进行budget调整,但是目前的问题是,budget是否有意义。
**从13—17和18-24两组的情况看,暂停依然会对cpc有影响。待补充图片

*budget大小是否与最后的cpc有关。可以观察budget-split5和budget-split6两组。
**budget大小与初始cpc无关,初始cpc由竞争决定。
**campaign稳定运行一段时间后,facebook的优化过程导致budget大的组cpc小。
***可参考下图。budget-split6的实验结果,实验组4.9号开启,图中蓝色和绿色三角形的点对应budget都是5的campaign,红色的点对应budget是25的campaign。其中,绿色三角形的点从15号开始调整bid,其他的组始终保持稳定不动。可明显看出,从20号开始,红色campaign的cpc明显要小于蓝色campaign。
[[image:split6-ctr-cpc.png]]
***下图为budget-split5的实验结果。实验组从3.31号开始,实验设计与budget-split6基本类似。图中一个点的组就是budget是$25的组,其他组的budget都是$5,2个点的组是一直未进行任何调整的。可明显看出,从4.10号开始,$25的组,其cpc已经明显低于2个点的组。
[[image:bid_budget.png]]

*是否可以直接根据人群大小和活跃度来判断campaign的消费能力。然后验证人群消费能力与cvr、ctr、cpc、cpa的关系。
**新开一组campaign,在人群大和人群小两种情况下,如果新系列与老系列的分配比例一样,则,人群小的组很有可能因为得不到充分展示而沉寂,这也就是为什么在city_th的实验中很多新组得不到展示的原因。
**可以通过campaign的一天实际展示量和reach estimate来估计人群的活跃度,如果这个targeting的活跃人群很小,基本就可以放弃了。
**对于小人群,只有加budget和换素材两条路。
***加budget意义其实不大,因为小人群能带来的量始终有限,小人群targeting的表现效果会较快速的下降…
***换素材。待实验。
****目前看起来,人群好的什么图片效果都好,人群不好的换图片也没用。有待数据支持。

*目前的bid调整策略在降低cpc方面还是比较有效的。

*对于小人群,因为消费能力不强,小的budget也很难花完,因此在初始bid给的比较高的情况下,cpc很难降下来。这也是导致细分人群后cpc增大的一个主要原因。因此,较好的策略最后还是要提高针对性,确定好人群后,根据推广计划,针对主要人群进行投放。

*同一素材,小人群的效果下降很快。所以人群太小,就需要不停的尝试新素材,以维持投放效果,这势必会导致无谓的浪费。
*不停地添加新素材虽然会开发出人群更大的能量,但人群的总能力始终有限。在新添加素材已经不能满足要求的情况下,必须想办法扩展人群。
**可以考虑通过之前开发出来的核心人群不断向外辐射。如果能估计出每次辐射后新人群的cpa,就可以完整的绘制出运营想要的投入产出曲线了。

=facebook账户优化-几个方向=
==实验总结==
*好的实验经验:1、细分;2、按照消费情况调整bid;3、对好的组加budget..(新建campaign无法保证表现效果得到重现,因此还是建议采用增加budget的方式)
*目前的表现:1、cvr明显提升;2、cpc增加(市场情况等)。3、总体cpa降低…

==存在的问题==
*campaign细分粒度:分得太细,有利有弊
**利:能迅速看出人群效果,关掉一些表现不好的兴趣组,这样能使cpa得到很好的控制。
**弊:小人群效果下降很快,试投放代价太大;人群太小会导致cpc升高。两个方面
***小budget也可能花不完,bid调整策略失效,导致cpc升高。
***从长期效果来看,初始budget较大,facebook优化后,cpc较小。这也是为什么之前的账户cpc能做到比较低的原因。
*人群能力
**量上不去

==几个方向==
*细分->聚合。这是保持账户相对稳定的一个必然方向
**总体上看,最后大多数的budget要落在几个表现最好的campaign上。涉及到的问题就是剩余的budget如何分配。
**要综合考虑消费能力、ctr、cvr等。消费能力:budget、bid、targeting、reach、frequency等诸多因素。

*人群扩展
**人群能力始终有限,在大量素材尝试后,找到核心人群,通过核心人群扩展新人群,是很重要的一个方向。

*人群筛选
**如果能预估人群活跃度,针对活跃度较高的人群进行试投放,能有的放矢。
***

=budget无穷的bid调整策略=
==假定==
*budget无穷大。任一个campaign,budget都不可能花完,且campaign花费完全不受budget影响
*暂停对facebook优化没有影响

==能干预的影响因子==
*bid

==给定==
*每日预算
*每日人数
*cpa上限

==目标==
*在保证预算的情况下,以尽可能小的cpa满足每日人数要求

==基本操作==
*每天选择cvr高峰期开广告。(初步检验,cvr在一天内没有明显的高峰低谷)
*保证budget,设定每日预算,钱花超了就全停

==策略==
*开一些campaign,budget给很大,bid也给很大。同时开启cvr保护,建议设置两个cvr保护值,一个产品级的cvr保护值(可用运营要求的实际cvr),一个campaign级的cvr保护值(可在实际要求cvr基础上适当放大)。如果5分钟实施一次cvr保护的策略运行良好,则不用设置两个cvr保护值。如果一个小时实施一次cvr保护,则需要设置两个保护值。
*建议cvr保护不要直接对campaign进行关停,而是采用降低bid的方式降低cpa。

*跑一个完整的账户时间之后,开始调整整体的bid。
*每天依据整体的平均cpc调整整体的bid,到DailyBudget刚好花完的位置。
*按cpa排序,将最小的1/3bid往上调,最大的1/3bid往下调。调整幅度,就用目标cpa换算为目标cpc,再以|当前cpc-目标cpc|的步长调整bid。目标cpa分别由最大cpa和最小cpa确定。