腾讯广告投放全面商品化，助力金融投放火速起量！

本文转载自公众号“买量江湖”

腾讯商品广告（sDPA）在2019年底上线，助力于广告更快速起量，主打场景爆款拉新。腾讯广告投放全面商品化已经有一段时间了，但可能大家对于商品广告使用了解还是不够深入，今天我们继续跟大家一起交流一下关于商品广告应用的问题。

首先，商品在广告营销中是什么？它是对广告营销内容的一种详细描述。我们一般会认为，商品一定指的是实物，比如衣服、鞋子、包包等。但从腾讯广告的投放系统来看，你投放的任何产品都可以被视为商品。比如金融理财0元课就可以是一个商品，它涵盖了课程周期、课程卖点、价格等商品属性信息。再比如银行贷款产品，它涵盖了利率、分期、额度等商品属性信息，也就是说，“万物皆可商品化”。带有商品特征的广告能使广告系统更好地理解商品，也能根据商品特征更准确地匹配目标人群，从而提升转化。

最近我们投放团队在研究金融行业的一些投放新玩法，一直关注着腾讯广告产品的各项功能更新，像商品广告这样的重点产品当然是不会错过了。

今天就来系统讲一下金融行业商品广告的投放应用吧。

行业探索

金融为什么适用商品广告

过去的一年，证券、理财、保险等金融行业经历了白热化的“抢量期”，常常遇到新账户拿不到量的情况。所以，如何探索出全新的快速拓客的玩法是整个金融行业普遍面临的难题。日常账户消耗量级不达标，优化师每天被KPI压到喘不过气来。对于新账户如何快速通过冷启动、如何快速提升投放的转化率、如何快速度过投放瓶颈期，这些问题就好像总也越不过的山一样。

我们跟产品经理交流时，了解到金融行业的广告主们对于腾讯商品广告已经进入了投放探索期，各项数据表明相对正向，单广告的拿量能力更强，同时最大的优势在于能够帮助账户快速度过冷启动。

前几年金融行业投放腾讯广告ADQ端真是蓝海的时代，新账户起量一起一个准儿。但是一旦过了红利期，账户量级明显下滑，账户的拿量能力也变弱，并且在投放ADQ广告账户有个不稳定因素——掉量严重，昨天单户10w，今天消耗几千，一夜回到启动前。

商品广告，区别于传统效果广告的“根据目标人群进行投放”，广告系统能够学习商品特征，自动进行“商品和人的匹配”， 实现更有效的定向和推荐。

创建商品

提高匹配精准度

那商品广告的底层逻辑到底是什么？腾讯广告产品经理告诉我们说：就是将商品的特征主动的告诉系统，让系统知道我们的广告在卖什么。从而让系统帮助我们去找到对这个“商品”感兴趣的人群。

如何让系统更好理解“商品”，这就需要我们在ADQ投放端创建“商品”，完善属于自己的商品库。值得一提的是，ADQ投放端支持“自动识别”，它能够通过自动提取创意层级的内容进行识别，从而实现自动创建商品信息。这样，能够简化商品创建的流程，从而提高投放效率。据了解，目前金融整体商品化覆盖已超过60%，其中尤以证券、理财、保险拿量效果最为显著。

同时腾讯的产品同学给我们提了一个小小的使用建议，为提高投放效果，投放广告时建议优先使用已有商品，无法覆盖需求的时候再开启自动识别功能。

附上自动识别的使用流程供大家参考

1.自动识别使用流程

2.开启自动识别功能

①在广告层级下目标详情的商品选择“自动识别”。

② 如果当前没有可用商品库，系统支持快速创建商品库，选择行业后方可快速创建商品库。

3.添加商品

① 开启自动识别，上方会显示商品框并默认放入一个商品，点击右上角“添加商品”可添加至最多10个商品。

② 商品框内放入一个商品，代表会在识别商品后创建一个单商品广告，商品框添加至多个商品，代表建立多个单商品广告。

金融行业类目树

对于不同的商品(sku)，除划分类目外还能通过丰富的商品属性识别，便于系统充分学习商品特征，更精准匹配目标人群！以证券、银行、贷款等行业为例，我们来看看如何添加商品信息：

• 证券行业，如：沪深股市+“行业板块”、“品牌名称”

• 银行行业，如：信用卡+“卡种类型”、“卡种级别”
  

• 贷款行业，如：车抵贷+“额度”、“期数”

商品广告

金融行业使用效果

在创建好商品库，完善对应的商品信息后，大家最关心的是商品广告在金融行业的使用效果究竟如何？就这个问题我们采访了腾讯的产品经理：

买量江湖-孤狼 ：商品广告听起来确实能对金融行业投放效果有很大帮助，那具体有没有一些使用后的案例数据呢？

产品经理负责人：是的，有的。使用商品广告之后，我们发现证券行业的账户广告条均消耗提升了400%，理财行业的CTR*CVR提升了超过30%，保险行业的转化成本偏差缩小了超过10%。我分别从证券、理财、银行、贷款这四个行业客户来说说实际使用情况：

1."证券行业"

第一讲讲证券行业，这个客户是证券-投顾客户，其目的主要通过引导用户人群加企业微信并实现付费课转化。在腾讯广告投放中，因后端转化数据稀疏导致起量慢以及后端成本不稳定等问题。我们给客户的解决方案是投商品广告，按板块投放便于系统更好得找人召回，提升广告起量速度与起量率。

客户也给了我们反馈：从5月以来客户持续提升商品广告投放覆盖率（50%->80%），单广告消耗水平近5倍提升，并且后端付费成本实现超过30%的下降。

2."财商行业"

第二个客户是财商公司，客户反馈他们在Q2季度持续提升商品广告投放覆盖率（44%->85%），集团账户总体商品库数量维持在5-10个，单个商品库一般授权给6-8个广告账户应用，而单账户所投放商品则聚焦在1-2个商品id。效果显示，在广告深层转化成本保持稳定的基础上，新广告起量率提升13%，转化成本达成率提升11%。

3."银行行业"

第三个说说银行客户，银行信用卡拓客作为行业主要广告投放链路，长期面临广告起量难、卡类人群质量低等问题。我们给的策略方案是使用商品广告+卡类人群联合建模&sku策略扶持。

客户反馈Q2以来，已经在常态化使用商品广告。且提供某卡种的持卡数据同媒体进行联合建模，积累丰富的商品和广告人群特征的关联关系数据，并在商品广告的召回和排序阶段全流程应用；同时对部分sku申请新场景扶持，使得账户对高优质人群有更强的竞争力，迅速提升了拿量能力与后端人群质量。

另外一个银行客户主要推广企业信用贷款产品，相比个人贷款，企业贷一般额度高、单客件均也高。但广告模型默认是学习所有广告数据的，由此容易造成企业贷款广告的人群找不准，后端质量偏低等问题。我们建议的策略是商品广告+多维度产品拿量组合。

通过投放“小微企业贷款”商品广告，避免了大量非企业贷款客群被召回，从而使得系统基于商品的人群推荐更为精准。且出价使用自动出价、定向维度使用自动扩量种子包、创意配合DC优选模式投放，充分发挥广告拿量能力。客户反馈的数据是：相比普通广告，商品广告实现条均消耗上涨92%，转化成本偏差下降60%，广告起量率提升30%的显著正向效果。

4."贷款行业"

第四个客户是贷款类客户，贷款类的行业难题在于，通常只有单个sku，行业对商品广告的操作认知和拿量认可度普遍较低。我们建议的是用同商品拆分不同属性投放+分流量探索的方式进行投放。

个人贷款类产品一般有“持牌、消费金融”等不同类别的区分，同时在额度上也呈现为0-50w不等（如可分段为0-5、5-20、20-50），我们建议这些商品属性信息要填完整。经过尝试，客户发现在不同属性维度上后端转化的贷款人群画像是存在差异的。所以我们通过引入几家头部客户分别在微信流量、非微信流量，投放不同类别、不同额度属性的个人贷款sku，以便模型通过机器学习把用户和商品之间的关系学得更好、预估更准。经测试，在微信流量上，贷款商品广告条均消耗提升约40%，广告深层转化成本偏差相对持平。

买量江湖-孤狼：哇，很感谢您的精彩分享！非常开心今天能采访您，让我们对商品广告在金融行业的使用效果以及应用情况更清楚了。

总结金融行业

商品广告投放经验

我们知道，在产品投放初期，一般会采用先宽后窄的策略，分享一个很不错的策略组合就是“精准定向+自动扩量”，更容易找到目标人群。注意，在选择自动扩量时，城市、性别和年龄的可以选择固定的要求，但是兴趣行为等标签尽量广泛一些。

我们也给大家总结了一些金融行业投放商品广告的经验：

1.查看数据方面，可以直接在ADQ投放端的“推广”栏目里，选择“商品”进入商品管理。可快捷查看和对比各商品的综合效果+商品关联广告/广告创意的启停、编辑等操作。

在投放端报表中心进入“商品分析模块”，查看在商品（系列/类目/品牌/店铺）粒度下，分计划/广告/广告创意的细分效果数据。

2.投放商品广告时，为提高投放效果，建议优先使用已有商品以便于广告数据积累、聚合，在没有适用商品时再使用自动识别功能新建。

3.创建商品时，商品信息要填完整。强烈建议必填商品类目、商品品牌、商品名称等信息，其中商品名称建议以“商品类目+属性”的形式命名，比如“沪深股市-券商信托”。

4.商品广告适合用“精准定向+自动扩量”的组合，使用行业核心人群，或者自己核心一方人群包当然能够加速起量，但除此之外的定向都可以尽量放宽，给系统一些空间，方便系统以商品维度找到适配人群。

5.除了使用商品广告外，也要搭配一键起量一起使用效果更佳。

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