微信朋友圈廣告投放的秘密
2018-08-01 09:10:43

太多人解說朋友圈廣告投放,今兒木魚網絡帶你再來看看別的。
朋友圈廣告的猜想

一般做研究,都是先有假設,再通過調研去驗證假設是否成立。在做這次調研之前,朋友圈已經有了各種猜想,簡要概述如下:

1、朋友圈廣告是否基于大數據精準推薦?

2、收到VIVO手機廣告的,是不是小米手機用戶?

3、收到寶 馬廣告的,都是準備買車的用戶;

4、收到寶 馬、VIVO手機、可口可樂的用戶,是否分別代表了高富帥(白富美)、中產、屌絲三個用戶群體?

5、或者反過來發送,為了制造話題,因為有開寶 馬的朋友說,為啥發給我可口可樂?

6、投放寶 馬廣告的,是北上廣深一線城市。

廣告樣本分布

先看樣本分布,第一波廣告,三家投放公司,分別是寶 馬、VIVO手機、可口可樂,收到廣告的用戶占比78%,其中寶 馬占比最大,35%,VIVO手機是28%,可口可樂是15%。

樣本的手機系統分布

對比了調研樣本和筆者公眾號用戶樣本,筆者的公眾號用戶安卓系統占比53%,蘋果系統占比44%,這個比例對比海量的手機用戶,是嚴重偏差的。

TalkingData的調研報告顯示國內手機用戶,蘋果系統占比32%。調研樣本占比60%,一是BLUES的公眾號用戶本來占比就大,二是估計這次朋友圈廣告投放,抽取的投放對象條件里面,就有蘋果用戶這個篩選條件。

下圖是TalkingData的2014移動互聯網報告用戶數據。

下面說結論和數據吧。

結論一:三個廣告的投放,并無基于大數據的精準推薦

下圖是采用SPSS軟件對1000多個樣本做的對應分析(手機上太小,看不清,在電腦上看吧),可以很直觀的看到三個廣告的人群特征分布。

筆者的問卷從用戶身份、手機類別、收入、買房、買車等用戶特征進行調研,從下圖可以看到三個廣告的人群區分,并不明顯,只有寶 馬廣告是顯著偏重蘋果手機。

另外,從用戶收到廣告的直觀體驗,也可以判斷,三個廣告并無根據用戶的消費、行為等大數據進行區分投放。

結論二:寶 馬投放的用戶并未區分高富帥白富美

我們從收入水平和是否買車區分高富帥和白富美(沒有買車的高富帥和白富美別噴我)。

三個廣告的投放人群,均有收入5千以下和2萬以上的,寶 馬廣告相對來說,高收入人群占比較高,例如1萬元以上收入的占比35%,高于VIVO手機的26%和可口可樂的22%。

或許,這僅僅因為實用蘋果手機的人群收入本來就比安卓手機的人群收入高。

抽取收入、是否買車、是否買房等體現收入的用戶特征,再做一個對應分析圖,可以清楚的看到,3萬元以上和已買車是比較接近的特征,也說明這個調查是有可信度的。但這三個廣告的人群特征在收入上并無顯著的差別。

結論三:機型是這次廣告投放的重要條件

最明顯的,當然就是寶 馬廣告投放的人群,可以判定投放樣本是把蘋果手機座位一個高權重的篩選條件。

如下圖所示,收到寶 馬廣告的,97%是用蘋果手機,收到VIVO手機廣告的,35%使用蘋果手機,我就是這一類,使用蘋果的5S,收到VIVO廣告。

小八卦一下,筆者的朋友圈有人發截圖,表示馬化騰自己收到了VIVO手機廣告,哈哈,所以收到VIVO手機廣告的朋友也不必自卑了。

再看具體的機型分布,投放VIVO手機的小米機型占比20%,投放可口可樂的小米機型占比25%,所以,這次廣告并未針對小米用戶推薦VIVO手機。

投放可口可樂廣告的用戶機型分布更廣,蘋果僅僅占比17%,三星占比10%,小米最多,占比25%,華為占比12%,其他手機則占了32%。

結論四:城市或許是廣告投放的參考條件

從城市分布看,三個廣告的分布人群更趨向于北上廣深一線城市分布。

對比下圖筆者公眾號的人群分布,廣告投放的一線城市分布更集中。筆者帳號的北京的人群占比遠遠高于其他城市,或許是因為筆者的帳戶內容定位在互聯網領域,而北京則是互聯網企業分布最廣的城市。

結論五:第一批廣告用戶是高活躍用戶

下圖是微信的廣告策略說明,篩選條件是“搞活躍度”和“常參與廣告互動”。

不管這三個廣告是否精準,三家廣告主都是超值的,因為收到一個廣告的用戶,幾乎都了解到另外兩個廣告的投放,并在朋友圈行成熱議傳播。

朋友,熟人社交是微信的最大價值,朋友圈的用戶活躍,或許大于交流的活躍,我們和朋友的聊天少了,但看朋友圈的消息,或許并未減少。

收到廣告的當天,筆者的朋友圈紅點提醒創了新高,超過1000條,下圖是其中一個時段沒看朋友圈后的累計提醒數字。

結論六:朋友圈廣告投放的品牌效果好于點擊轉化的商品廣告

下面是微信朋友圈廣告的投放策略,嚴選50個品牌廣告主,合作預算1000萬以上,所以大家看到的廣告,都是土豪,目前有:寶 馬、VIVO手機、OPPO手機、凱迪拉克、福特。

公眾號的后臺,已經不少朋友在吐槽朋友圈廣告的不精準,所以就不要苛求朋友圈廣告了,它們僅僅是品牌廣告,距離精準,還有距離,或許隨著數據完善,會有精準的那一天。

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