优化师，如何告别计划开关者的角色？

　　高级优化师和刚入门的优化师差别在于哪里？优化师如何告别“计划开关者”的角色？

　　其实高级优化师和初级优化师的差别在于对运营颗粒度的把控，优化师不单单是只优化账户，还需要掌握产品信息、素材、客服话术等。接下来笔者将会从：产品客群及竞品分析、产品玩法及测试、投放规划、数据分析等5个角度进行阐述。

　　第一步：产品客群及竞品分析

　　广告投放经常被戏称为“玄学”，因为成本波动大，有时候根本不知道问题出在哪里？觉得玄学的主要原因之一，就是操盘手对产品的信息了解不够。在实际投放中，由于所带客户数过多或者其他原因，导致优化师对于所投放的产品或者客群信息不怎么了解，定向设置个“通投”，上传好设计师发的素材，就开始跑，等到成本高的时候，根本不知道怎么入手调整，只知道调整“出价”，然后继续跑。问他产品卖点，客群特征，可能就不知道怎么回答了。

　　尤其是现在投放系统越来越智能化，可操作的空间越来越小，所以需要在效果上有大的提升，重点就是在于素材优化，也就需要充分了解产品信息、客群信息、竞品卖点。

　　那我们该怎么去了解这些信息？可以根据自己的喜好及了解到的信息，建立起信息档案，需要的时候就拿出来看下。

　　下面以某祛痘产品为例，来看一下该怎样建立起信息档案。

　　1、产品信息

　　主要了解产品的价格、行业价格、优势劣势

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　　（表格自制：图中内容信息已处理）

　　2、竞品信息

　　主要了解竞品价格，产品卖点等

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　　（表格自制）

　　3、客群信息

　　客户的需求、年龄、学历、职业、收入情况等

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　　（表格自制）

　　产品及竞品信息，可以帮我们快速梳理出产品的卖点。客群信息可以帮助设置精准的定向。两者的结合，可以促进投放时的效果。

　　第二步：产品玩法及测试

　　为什么要把产品玩法专门提出来说？因为在我们做优化的过程中经常感觉到“玄学”，玄学产生的原因有两个，对产品信息了解不够，对产品信息理解不过，从而导致成本波动的时候，不能定位好问题的产生的原因。

　　很多时候对于产品信息我们只是看明白了，但这个产品的优劣势在哪里，在什么情况下使用效果最好，关于这些我们很多时候都不清楚。

　　例如：腾讯广告的一健起量

　　产品逻辑：系统在6小时内激进提高出价拿量，一键起量策略退出后平滑调价拉回成本。

　　适用场景：希望广告快速起量，广告计划衰退希望能起量，对成本容忍度高的广告主。

　　不适用场景：广告预算有限，且对成本容忍度较低的广告主。

　　因此，对于每个和投放相关的产品，我们一定要了解产品背后的原理，适用规则，然后把每个产品串联起来进行分析测试。如oCPC+程序化创意，oCPM+一健起量，通过测试找出最适合我们投放的组合。

　　另外说到测试，这是投放里面必不可少的一个环节，测试最重要的就是控制好变量，以及做测试的目的是什么。下图就是我做的测试安排。

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　　第三步：投放策略（以朋友圈为例）

　　凡事预则立，不预则废。这句名言同样也适用于投放。投放前最好完全的做好准备，投放的时候才会得心应手，所以基于此我一般都会提前做好一个月的投放规划，设定好每周需要达到的优化目标，准备好用不同的投放策略进行测试安排。

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　　（图表自制）

　　第四步：数据分析

　　数据分析的意义在于通过数据定位问题，实现快速的调整，提升投放效果，那具体该怎么进行数据分析？

　　步骤1：

　　拆解关键数据ROI，找到影响一级数据的二级数据。也就是说看哪些指标会影响到ROI。

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　　（图表自制）

　　步骤2：

　　找历史数据（过去一月的成交数据），根据这些成交数据分析转化情况，并做为后期方案设计的重要数据参考

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　　步骤3：

　　拆解变量数据，寻找发力点。ROI从1.5到2，需要提升15万的业绩，如何提升这15万？主要的发力点有三个：降低线索成本、提升有效率、调整客单价。然后根据极端值设置法，控制好变量、不变量，讨论每种情况的难易程度。

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　　步骤四：

　　根据每种情况的难易程度，设计详细的执行情况和优先级排列。

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　　小结：拆解关键数据—寻找历史数据—拆解变量数据，寻找发力点—设计执行方案

　　总结：

　　学会广告投放并不难，但要把效果做好，就需要花很多功夫。其实是现在系统越来越智能化的前提下，要想提升运营效果，就需要充分理解产品的卖点和以及广告投放系统，两者叠加起来才能能把效果运营好。