快手广告营销:金融行业信息流广告H2版《NO.1》

保险行业营销解决方案


平台优势、产品能力、投放策略、赋能支持。


快手-保险行业高效获客能力矩阵


流量潜力

规模:月活用户超过4亿;

渗透力:日均使用时长60分钟;

粘性:人均日打开TGI指数125;

内容:每年发布新视频28亿+;

人群: 30岁以下用户占比超过70%; .


数据能力

潜在人群:保险行业高潜人群体系;

第三方数据合作:保险行业偏好人群;

行业转化:保险行业已转化人群;

自有人群拓展: lookalike扩 大潜在人群量级,高效获客;


转化闭环

多种投放方式:表单oCPC+付费双出价;

账户模型:基于深度转化目标优化; .

信息流+商家号+快接单:满足客户对效果、品牌等多元营销需求;


运营支持

投放策略:不同阶段投放策略支持;

效果提升:账户问题排查+优化策略;

1点客户:输出定制化营销方案,满足客户个性化营销需求;


渠道赋能

投放策略:客户角度优化支持;

效果提升:行业解决能力;

重点客户:内部资源联动,提高代理商优化、客开效率。


结合流量与数据能力优势,不断完善提升保险行业营销效果,通过平台上多元的营销方式,实现快手广告营销平台广告主&用户&:平台的三方共赢!


快手广告数据能力赋能保险广告主精准触达用户!


快手-DMP平台保险行业潜力人群

V保险购买意向人群;

V股票、理财、投资人群(高知人群) ;

V保险APP安装人群;

V保险产品偏好人群(关注母婴、理财、车贷、房贷等人群)

V保险广告行为人群(快手短视频广告点击、表单注册)

V保险信息搜索行为人群(搜索保险相关视频行为)


平台数据能力及应用


多方数据合构建行业精准人群

V数据合作供应商: TalkingData、QuestMobile、jiguang、 ......

V保险需求行为显性人群:近期频繁使用保险类APP、小程序或关注保险公众号;

V保险产品关注差异化人群(儿童保险购买潜在人群)


三方数据挖掘及应用


快手广告推广平台广告主自有数据应用与挖掘

存量用户排除:提升快手电商广告开户曝光精准性及有效性;

投放初期账户冷启动优化:基于已转化种子人群包,通过DMP

lookalike拓展相似人群;模型通过样本人群标签分析,快速提升投放效果!

一方数据基础及应用


基于快手DMP平台的数据挖掘能力,打通多方数据生态链,帮助保险广告主精准定位保险行业目标人群!


多种出价模式,提升广告主深度转化营销效果!


表单OCPC出价模式


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基于深度转化目标的表单OCPC出价模式


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基于深度转化目标的表单 +付费双出价模式


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双出价式优势:模型会在快手信息流广告投放中保证表单成本,且算法基于深度转化数据不断优化模型,最终使深度转化成本接近目标出价,提升投放效果!


快手广告营销:金融行业信息流广告H2版《NO.1》


快手保险行业付费模型率


付费模型率解析;

系统出价付费率50%;

实际付费率70%;

双出价设置;

表单出价/付费出价之间转化率设置要再50%- 70%之间。


投放上的出价调整


超成本:如果付费率小于50%,超成本现象严重i,比如:表单出价160;付费出价400;

成本高降价:优先降低付费成本是对付费率的提升;

成本低提价拿量:

1、如果原来设置出价付费率在50%,优先提付费出价,会降低付费率,反而表单超成本。

2:付费率在50%- 70%之间不变,同步提升表单和付费出价。

0如果快手视频广告质量很好,表单&付费CVR都高可以使用深度付费转化目标,来获取更多流量。


保险行业-快手投放核心策略


账户结构

账户结构是快手信息流广告的运营核心基础;

●通过搭建清晰,结构合理的快手广告账户开通,可以提升后续投放中的优化效率,协助精准定位问题,沉淀投放结论,易于数据分析;


人群定向

通过人群定向,找到潜在目标用户,提升转化效果;

基础定向+DMP人群包+人群排除策略;不同阶段定向策略长差异性较大,需更结合不同阶段和目标,合理制定定向策略,提升投放效果; 


广告创意

●广告创意是快手直播广告的重中之重,直接决定了后端转化效果;

●快手广告元素包含快手开屏广告封面和快手广告视频,需要封面和视频的结合,提升快手广告营销对用户的影响,进而提高用户在快手落地页广告的转化,提升营销效果;


保险行业-账户搭建策略


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快手信息流广告封面和数量为什么很重要?


单封面素材与广告组衰减速度对比(客户案例)。


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1.单封面和广告组衰减速度对比,单个封面的生命周期是有限的,达到千万次曝光,就开始迅速衰减,持续上新广告封面是保持广告组效果稳定最好的解决方案;

2.广告组的衰减比较符合正常的算法频控预期,多封面策略可以延更下降的趋势。


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流量分层理论,优化是做的起量概率


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