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在线教育的信息流广告应该怎么做

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更新日期2021-02-05 17:47

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广州智强

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广东 广州市

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10000 个

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2022-02-05 [已过期]

品牌:

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服务:

网络营销

地址:

广州
详细说明
 在疫情期间,在线教育的发展扩大了空间,让更多的得到了学习的机会,随着线上教育的火爆,很多线上教育客户也开启了营销之路,以下我们就来聊聊关于在线教育信息流广告怎么做?

在线教育主要有:学前教育/早教、中小学辅导、兴趣培训、出国留学、语言培训、学历相关、成人教育和职业培训等,共8大类,对应不同年龄的人群与教育目的。

一、线上媒体投放媒体的选择

1、抖音短视频平台:可以说是目前最为火爆的信息流投放媒体了,算法+受众人群+用户粘性,都是行业翘楚;

2、今日头条等新闻APP;虽然也是必投的媒体,但是有抖音在前,头条所需的预算确实不会像抖音占比那么大;

3、腾讯系等社交媒体:常规社交软件上的龙头,腾讯信息流的算法可以和字节跳动媲美的;

4、手机百度等浏览器:以手机百度为例,很多人的资讯来源还是很依赖浏览器,尤其是搜索引擎的老大——百度,目前浏览器的功能多样性也几乎满足了这部分人的日常消遣的需求——看小说漫画、看资讯等;

二、在线教育信息流投放策略

到这一步,我们需要制定有落地可执行的方案策略了,今天就以职业培训-技能培训中的表格培训为例,来说一下整体流程:

1、投放前调研

竞品:竞品的优势劣势,投放规模;

自身:自身课程的优势劣势,FAB法来剖析卖点;

受众群体:工薪阶层、大学生、45岁以下需求较大;

2、确认链路

最佳链路:外层广告-体验课直购-进群-购买全套课程。

该链路转化路径较长,有时不需要导师/销售人员,成本低一些。

3、确认定向

①通投定向包:可按一线/二线/三线城市进行地域区分,年龄限定可限定在18~45岁左右,不再设定其它定向;

②精准定向包:地域、年龄与通投一致,新增罗卡定向:财务/行政/人事职业标签+职业教育意向人群+表格培训需求人群,或通过DMP工具来拓相关人群流量。

个人建议通投包,因为表格的需求面很广,公司职员和高管,小企业员工,学生,都有表格的需求。

4、外层素材方向

视频:建议以视频为主要素材,操作直观,效果也很直观,会对表格新手形成更大的冲击;视频主要以操作录屏+口播形式,如果演员到位,也可以用职场情景剧的形式来做。

文案:着急类“都这岁数了,连表格都不会做?4天解锁Excel新技能”;陈述事实类“有的人天天加班到深夜,有的人学会Excel以后准点下班”“急需学习表格的上班,4天入门Excel,每天20分钟,特价9.9元”;帮你选择类“PYTHON太难,PPT太烦,试试Excel帮你工作,拯救表格小白只需4天”;疑问类“你,真的会做表格吗?”。

5、落地页方向

落地页的要求:设计感要非常强,结构与逻辑清晰,在合适的位置体现课程的卖点。

①整体设计感还是很不错的,虽然众口难调,但起码第一印象是企业很有实力的样子。

②体现的卖点非常清晰:如每天20分钟,受众人群的痛点清晰,(头图中还有价格的着重介绍,因版权问题,不能放出来),课程看起来很有趣味,有学习的欲望。

③整体结构清晰明了,逻辑紧密。

6、投放计划

①准备期:按既定的投放计划,提前准备足够数量的广告素材、广告文案、落地页、定向包等,节约测试周期时长。

②测试期:各个环节数据短周期测试、数据频分析,判断链路、定向包、素材、落地页各个环节是否有问题,并及时调整。测试期时长一般看账户量级是否得到理想的测试数据结果。一般是在7~15天左右,测试期内经常会出现成本偏高、起量达不到预期、广告模型难以成型的问题,小编也针对以上问题做一下分析。

成本偏高:新账户新广告在测试期的成本可控性比较小,竞争激烈的行业更是如此,可以给广告多一点时间,看学习情况如何,同时可以给广告设定一个上限,比如消耗达到广告预期的成本的1.5~2倍以上时,及时关停广告;

起量差:和成熟的竞品账户相比,新账户在起量上可能会处在劣势,可以尝试提高一点出价,增加广告数量和新广告更新频次,可以考虑拓宽一点定向(如罗卡或DMP)或者开启自动扩量,来增加覆盖人群;

模型问题:广告迟迟没有跑出完善的模型也经常出现,可能与定向过于宽泛有关系,尝试做精准的定向包来做测试,同时账户在投广告数量和新广告的占比也要加大,有更多的测试机会。

③起量期:找到大致思路后,开始加大广告更新频次,放开预算,酌情放开一些定向的限制,让广告拿到更多的量。起量期对于素材数量和更新频次同样有很高的要求,但此时已经有部分广告的模型成熟了,所以需要注意这部分广告的生命周期,如果出现衰减现象时,及时补充新的广告来弥补,素材、文案等AB测试一定要做好,会给之后的长期投放确定方向。

④稳定期:投放方向稳定并成熟之后,按照既定的动作计划来进行优化。稳定期会有多条广告有成熟的模型,生命周期临近时一样需要补充新的素材,同时也要根据之前的投放数据来调整定向包,比如更新最新的高产人群包、排除最新的黑产人群包,如果能汇总更深度的转化数据,可以把转化数据进行汇总,做扩量学习人群包,来辅助新广告的模型学习和搭建。

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