投广告,正在从手动挡变成自动挡

前段时间,我约了一位做广告投放的老朋友吃饭。

他这行干了十几年,从最早买关键词那会儿一路做过来。我原以为他又在熬夜盯盘、手动调价。

结果他说:我现在基本不"投"广告了。

我愣了一下。那干嘛?

他说,我主要在"喂"广告。

什么叫"喂"广告?就是把预算、目标、素材往系统里一放。剩下的,给谁看、什么时候看、看哪一版,机器自己决定。Google 这么干,Meta 也这么干,连他团队里的活儿都跟着换了。

我说,那你岂不是快失业了?

他笑了:不是失业,是换了个座位。以前我坐驾驶座,现在坐副驾。方向盘还在,只是基本不用我碰。

那顿饭之后,我把各家平台的"自动挡"翻了个遍,越看越觉得,这事值得跟你好好讲讲。

从手动挡,到自动挡

什么叫自动化投放?

你想想看,以前投广告,像开手动挡。选关键词、定人群、调出价,一脚一脚都得自己踩,稍有走神,车就窜出去了。

现在呢?Google、Meta、TikTok、Snapchat、Amazon、Pinterest、Microsoft,几乎每家都造出了自己的"自动挡"。你只要说清楚去哪,车自己开。

广告人的手,正在从方向盘上,挪到副驾上。

更有意思的是,每家的"自动挡",调校思路还不一样。咱们一家一家看。

Google:一张通票,全场通用

先看 Google。

什么叫 Performance Max?

说白了,一张通票。以前在 Google 投广告,搜索是搜索,展示是展示,视频是视频,购物是购物,四个柜台排四趟队。现在,你交一份素材、定一个目标,机器在所有柜台上同时开跑,实时调出价、换人群、挑素材组合,哪边划算就往哪边加注。

好比以前你得请四位代理,一人守一个柜台。现在请一位全能经纪人,四个柜台他都盯着,谁那边生意好,他就往谁那边挪货。

这就是 Performance Max。

那 Demand Gen 呢?它管的是更早的一段。

一个用户从"随便看看"到"决定要买",中间隔着一大段犹豫期。Demand Gen 干的活,就是在这段犹豫期里找机会:它翻遍整个 Google 生态的信号,搜索行为、兴趣偏好,把还没拿定主意的潜在客户认出来,把广告递到他眼前。

所以,想让用户在下决心之前就记住你,用的就是它。

顺带说一句,这套"一张通票"的打法,不是 Google 独一份。Microsoft 在 Bing、LinkedIn 和它的受众网络上,也铺了一张同样叫 Performance Max 的票。两大巨头往同一个方向使劲,说明什么?

说明自动挡这条路,是全行业一起开进去的。

Meta:一位会自己调仓的预算管家

再看 Meta。Facebook、Instagram、WhatsApp、Messenger 都在它名下,它的自动挡,叫 Advantage+。

什么叫 Advantage+?

你把它想成一位预算管家。选人群、分预算、挑素材,投放的全流程,它托管。

它最厉害的一手,是会"调仓"。

什么是调仓?想想看,一位基金经理管着十只股票,哪只走势强,他就把钱往哪只上加。Advantage+ 干的是同一件事:跑着跑着,系统发现某版素材、某群人的效果明显更好,二话不说,自动把预算挪过去。

快,准,不讲情面。

你不用盯盘,它替你盯。

预算不忠于计划,只忠于结果。

这句话是我自己总结的。好处明摆着:效率高,反应快。但你也品出来了,决定权交出去了。这个"但是",咱们后面细说。

TikTok 和 Amazon:离钱越近,机器算得越精

接着说 TikTok。它的广告主战场,是电商。

电商看什么?看 GMV,成交总额,电商品牌的命根子。

什么叫 GMVValue?

就是奔着 GMV 去的投放工具。机器学习只干一件事:预测谁会真掏钱。翻用户的浏览行为、购物习惯,把"看了会心动的人"和"看了会下单的人"分开,然后,把广告费重点砸在后者身上。

你想想,同样一万块预算,以前撒胡椒面,现在精准滴灌。对电商品牌来说,这一下的差别,就是利润率。

那小商家怎么办?请不起专业投手的那种。

TikTok 给了另一件东西,Smart Campaigns。我叫它"傻瓜相机"。

单反要调光圈、快门,傻瓜相机按一下就行。Smart Campaigns 也这样:你的目标是曝光,它就去找爱互动的人;你的目标是成交,它就去找最近一直在买东西的人。出价、定向、版位,全自动。

不用懂技术,点几下,就能跑。

亚马逊那边,思路类似,但场地离钱更近。上 Amazon 的人,本来就是揣着钱包来的。它的 Performance Plus,根据购买意图、产品相关性、历史表现,自动调价、配素材,图的就是一件事:转化率和 ROAS(广告投入产出比)再高一点,人再省心一点。

一个在帮你找"会买单的人",一个在接待"已经想买的人"。离钱越近的地方,机器算得越精。

Snapchat 和 Pinterest:把对的东西,递给对的人

还有两家,路子更贴心。

Snapchat 拿出来的,叫 Dynamic Catalogs,动态商品目录。

什么叫动态商品目录?你把整个商品库一次性交给它,机器根据每个用户的兴趣、行为、跟你品牌的过往互动,现场生成个性化广告。

像不像一位记性极好的老店员?熟客一进门,他不用问,直接把你上次惦记的那双鞋取下来:"是看这个吧?"

而且他越干越懂你。每一次点击、每一次停留,都在给下一批广告喂经验。

Pinterest 的 Performance+,借的是它家搜索和推荐算法的力:自动找出高潜力人群,调出价,排版位。

Pinterest 有个特别的地方:很多人上 Pinterest,不是漫无目的地刷,是带着"我想要什么"来的。这更像搜索。用户自带需求,机器要做的,是把需求接住。

用户自带需求的地方,接住需求,比凭空创造需求便宜。

但是,凡事总有反面

写到这里,你可能觉得:真好,人都解放了。

先别急。

你想想看,自动化的本质是什么?是你把决策权,交给一台你看不清内部的机器。它给你看结果,不给你看过程。

请管家,当然省心。可钥匙,也交出去了。

所以,真正把这套系统用得好的团队,盯的是两头的活。

上游:把生意目标翻译成机器听得懂的目标,再持续做出机器愿意用的素材。巧妇难为无米之炊,机器再聪明,你给的素材一潭死水,它也无米下锅。下游:看得懂数据,知道什么时候该信机器,什么时候该人工踩一脚刹车。这个判断,机器替不了你。

机器负责怎么投,你负责想清楚为什么投。

以前,广告人的功夫在执行:调价、盯盘。现在这些活,机器全接了。功夫挪到了上游。座位的挪动,不是减负,是换考题。

回到那顿饭

那顿饭最后,我问他:你们团队的人,后来都干嘛去了?

他说:管好素材,定好目标,该踩刹车的时候,踩得住。活儿没少,只是换了一批。

我想起他的另一句话:以前我是个投手,现在更像教练。上场打球的换成了机器,可战术板,还在你手里。

下次你再刷到一条广告,心里嘀咕"怎么这么懂我"?那多半是机器算出来的,零点几秒的事,没有哪位投手为你熬过夜。

别惊讶。

这就是自动挡:方向盘可以撒手,但去哪,永远得你说了算。

祝你,不管开的是手动挡还是自动挡,一路绿灯。