2024年，优化师如何以更低的成本，为品牌获取新的增长？_资讯

2024年，优化师如何以更低的成本，为品牌获取新的增长？

艾奇SEM

2024/01/09

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讲师: 李宇徒

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“效果”和“成本”始终是压在优化师身上的两座大山，但随着智能投放的普遍应用，很多优化师发现，一些老的操作方法在新的推荐算法面前不管用了，尤其是在严格控成本的诉求下，似乎陷入了“不出量—提价—成本跑飞”的恶性循环里。

更让人忧心的是，这一年“优化师要被AI取代”的声音似乎比以往更大了些。有人觉得焦虑，有人不屑一顾，也有人抱着敬畏之心在不停地学习探索。

为了帮助优化师更快速的提高投放及营销能力、解决目前品牌营销的困局，腾讯广告也在不断升级，通过思维和技术的迭代，让优化师们跳出以往的恶性循环，真正实现既能保效果、又能控成本的双目标。

现阶段品牌营销的困局

首先聊一聊目前品牌营销、尤其是广告投放层面的困局，主要是买量成本与增长和长期经营之间的平衡与协调。

1）广告投放与品牌长期增长之间存在鸿沟

广告投放通常是解决及时需求，对于品牌营销来说，其具备“快、稳、准”的特点，尤其是在品牌打造爆品，抑或是打造热点营销事件的诉求下，优势凸显。但随着广告竞争越来越激烈，成本也逐渐攀升，对于一些相对依赖广告投放的品牌来说，想要持续增长难免有些许吃力。

因此，如何通过高效的广告投放，来获取品牌长期增长，是目前急需解决的问题。

2）人群圈选较为主观，品牌想破圈有难度

通常情况下，各平台广告投放的人群定向，多是优化师根据产品受众属性的主观选择。这也就限制了人群进一步的探索，给企业营销增长、品牌破圈带来壁垒。

3）单向的广告投放，已无法满足品牌的长期经营诉求

一直以来的广告投放，都是单向的输出广告主的产品及诉求，为了找到有潜在需求的用户，除了基础的人群定向之外，优化师需要不断的通过创意文案的更新迭代，来吸引较为精准的用户，这样就是我们所说的“创意即定向”的方法论。

而在AI时代，仅仅通过创意、计划单向的寻找意向客户，已无法满足品牌和用户之间的双向供需匹配诉求。想要长期经营并不断获取增长，必须化被动为主动、化单向为双向，借助更强大的系统算法，来精准链接供需双方。

为了解决以上问题，真正做到“让系统理解货、让需求可感知、让广告投放实现高效的人货匹配”，腾讯广告紧跟大模型技术迭代的浪潮，提出了“全面商品化”的品牌营销理念，帮助广告主打造更高效的营销解决方案。

全面商品化，品牌营销持续增长的催化剂

1、从广告推荐，到商品推荐，品牌营销逻辑发生变化

上文我们也讲到以往优化师大多是通过“创意即定向”、“计划为核心”的投放逻辑，来不断获取客户、促成转化。但在大模型赋能投放的时代，这种思维和方法也在逐渐被迭代。

与广告推荐不同的是，商品推荐的逻辑是双向的供需匹配。全新的腾讯广告投放系统，在营销策略、推荐算法、大模型以及架构上都做了升级迭代。

以往的广告找人，系统对产品特征理解不够清晰，会导致一定的匹配误差。而在升级之后，变成了“货找人”，通过强化商品特征及受众属性的表达，系统也更清楚“卖的是什么”以及“要卖给谁”。这样一来，广告系统作为商品和消费者之间的桥梁，对商品属性理解更透彻，也就意味着更明白要把商品推给什么样的人群。

从“需”到“供”、从“广告找人”到“货找人”，真正做到品牌与消费者之间无障碍链接，从而提升商品推荐的有效率。

2、AI大模型，让系统更懂人、更懂货，做到人货场的精准匹配

商品推荐的底层逻辑背后，是平台算法的迭代，需要满足两个“更懂”：

·更懂货

首先系统需要更懂商品，更懂广告主的营销诉求，才能准确传达信息和链接精准用户。

在新的广告系统中，广告主可以通过建设标品（SPU）和商品（APU），统一商品语言，帮助系统更好的理解营销诉求。

而后，在此基础上，依据商品（APU）来进行广告投放并优化投放素材、出价和版位，做到更准确的传达信息并链接用户。

·更懂人

作为品牌与消费者之间的桥梁，系统在明确商品属性之后，就需要尽可能的进行相关人群探索，并给二者建立关联。

在AI大模型的加持下，广告系统从“媒介”，升级为“大脑”，能够准确理解供需双方的诉求，并有效匹配。换句话说，聪明的“大脑”能让购买欲望更强的消费者看到喜欢的商品，给消费者一定的“选择权”，进而提高了最终的转化。

3、以商品为基础，以策略为抓手，以智能投放为助力，建立品牌长期经营的矩阵

腾讯广告全面商品化的理念，传递给广告主的主要信息有三点：

首先，以商品为基础，做好商品表达。通过建立商品库，完善商品信息与卖点，让系统更理解商品，从而实现更快找到目标人群，并且通过商家工作台完成商品的统一管理。

同时，在商品营销阶段，以营销策略为抓手促进效果提升。例如，品牌在新品首发时，可借助“上新易”的人群探索和策略助推能力，助力新品快速度过冷启动期。

最后，以智能投放为助力，充分利用商品智投探索流量空间、促进交易增长，再结合一方数据的“跑量加强”和“深度辅助优化”去探索、挖掘并积累商品的数据资产，为品牌的长期经营奠定数据基础。

优化师实操指导

作为优化师，学会应用全面商品化，或成为2024年品牌营销、广告投放的核心能力。针对如何快速掌握全面商品化应用的能力，腾讯广告也给出了优化师实操指导的4个关键步骤：

第一步：首先需要根据品牌基调和产品，建立完善商品库，一方面能体现品牌的定位和受众，另一方面要把产品做个侧重区分，比如新品、爆品、福利品、利润品、季节品等。通过商家工作台完成“虚拟店铺”的构建，为后续的全域生意打下基础。

第二步：在投放环节，摒弃以计划为核心的思路，转而以商品推荐为基本盘，针对不同的商品采用不同的营销策略。

比如品牌上新可利用“上新易”快速度过冷启动期，而在稳定投放阶段可以借助“商品智投”进一步探索流量空间，突破流量天花板。而对于贸易商商家选品和爆品打造，可以使用“爆品通”的商品榜单和换季地区功能，实现爆品孵化、以及让爆品更爆的营销目标。

第三步：针对品牌营销目标，选择最贴合的转化链路。比如直购、导购、品宣等，便于系统根据营销目标进行相应的高质量人群的探索，提升广告投放效果。

第四步：利用一方数据深入探索，积累并完善商品的数据模型，同时加强广告的跑量能力，长期稳定投放，在腾讯的大数据大模型加持下，做更长久的生意。

案例分享：

某服饰品牌，通过以货找人，使用策略工具矩阵实现了效果提升，最终下单成本下降39%，平均起量速度提升180%，销售额环比提升260%；某美妆品牌通过品牌同商品跨流量信息联动，打通全域生态促增长，实现了ROI对比行业均值提升32%。

总结

总体来说，充分探索和利用腾讯广告全面商品化的优势，是当下广告主和优化师的必备能力。作为优化师，我们需要顺应市场的变化，不断提升自己的核心竞争力。

首先要转变营销思维，从单一的推计划、纯粹的买量，升级为全面商品化，利用商品推荐代替广告推荐，从单向广告投放，到双向供需匹配的良性循环，实现品牌长期增长的营销目标。

其次在实操层面，基于“系统懂人懂货懂匹配“的核心优势，学会利用智能投放和AI大模型的探索能力，为品牌链接更多更精准的用户；同时建立全面商品库，为品牌在腾讯体系做全域的、长久的生意打下基础。

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本文来源：艾奇SEM 原创作者：艾奇SEM

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