你在图片上看不出来太大的材质和款式差异的时
广告在做曝光的时候，就需要做出正确的选择&让你的广告曝光给真正的目标消费者，即识别人。在程序化广告出现之前，很多资源是不能定向的，只能通过主观判断投广告，举个简单的例子：体育频道男性多就投男性产品，女性频道女性多就投化妆品，但是体育频道难道没有女孩吗？女性频道难道没有男人吗？随着技术的发展，我们现在利用程序化对每一个人去做识别，实现人与货的正确匹配（见图1-7-7）。图1-7-7 Pre-Click&Post-Click示意图但依然会有问题，因为对人群的识别不可能做到百分之百准确，以目前国内的营销现状来看，在极限的状态下，我们能识别的比例是20%～30%，即100个曝光里，我们只能识别20～30个，还有70～80个是不能识别的。对于不能识别的流量，就要想各种方法去做切割，如用第三方数据去识别，发现这个曝光是北京地域的，我们就给他投放北京地区历史转化率较高的商品，如果有的曝光不带任何信息那就给他投放这个电商目前销售最好的商品。给对货之后，就是创意的问题，创意决定了用户是否会点击，如文案、素材、图像、颜色等综合因素决定了他到底会不会点击。所以，我们会用大量的动态创意去测试、去试错，然后根据点击率调优。同一个广告位，通过不同的商品、不同的模板、不同的定向方式，交叉组合后你可能会刷出来很多版的素材。我们会根据不同的方式去猜，只要你点击了，我们就会进入一个算法逻辑，这个用户可能喜欢这个类型的素材，下次这个用户来了之后这种类型的素材的展示权重就会变高，该用户跨媒体之后看到的也是同一个类型的，只要能产生交互行为，就有可能进入到一个算法里。除了曝光精准之外，曝光的时机也很重要。我给你看一个你很喜欢的品牌，你也有可能不会点，因为时间不对，但是换一个时间你有可能会点。PC端的广告只能发生在页面打开的那一瞬间，但是在移动时代会发现一个变化，就是这个人的时间、地点和人物，这3样事物会组成一个场景。人可能还是我们之前通过这些方式识别的这个人，但时间和地点在发生迁移，在不同的时间地点，我们去选择性给你推送不同的广告。电商行业的落地页应如何优化？通常情况下，电商客户的落地页无外乎这几种：单品页、搜索页、品类页、活动页、首页。在PC时代，广告位是可以多位置点击的，点击商品图、立即购买、logo、文案或点击价格，我们可以设置不同的落地页。即使一个地方也可以通过鼠标光标悬停出现不同的按钮提示文字，例如我们在给京东做落地页的时候，当鼠标光标移动到商品图片上时，会在下方出现查看相似和加入购物车的浮层按钮，而直接在广告上显示的是立即购买按钮，点击它们都会有不同的落地效果，简单说我们希望把广告做成一个方便用户购买的快捷工具，并帮助用户节省时间。综上所述，在PC时代，单一广告可以多点击，可以多商品，每个商品上不同的点击区可以链接到不同的landingpage，还可以跟踪到不同landingpage的转化效果。但在移动时代，信息流、开机大图就很尴尬，只能landing到唯一的地方，哪怕是组图模版也只能链接到一个地方。不过移动端的landingpage并不是营销的核心因素，核心因素是deep link技术的广泛使用与普及。移动端一般会链接到M站的单品页或者热卖页，这样的话其实转化是有问题的，最好的方式是能唤醒到App的单品页，但有一个前提是用户的手机里面已经安装好App，如果用户没有安装App，用户点击广告是唤醒不了的。所以在投放移动端的时候，我们可以做一个判断，如果这个人手机里装了广告主的App，点击时就跳转到App；如果手机没有装App，可以选择屏蔽让广告不出现；另外也可以跳转至Wap站，引导用户下载App，或者直接在Wap下单。在post-click阶段如何优化注册转化率？不管是在PC端还是移动端，用户进入landingpage之后，是进入到了一个购买决策的过程。用户如果是第一次接触，会有一个筛选的过程（除非是已经看了很长时间），用户会对比价格、对比不同的平台、对比不同的商品。首先，对于标品来说，价格是影响购买决策非常重要的因素。例如，我现在想买一部手机，这是一个泛需求，是买安卓系统还是买苹果系统的？我确定好买苹果之后，是买i Phone 7还是买i Phone 7plus？是买内存32G的还是买内存128G的？是买黑色的还是买玫瑰金的？是在京东买还是在天猫买？一旦用户进入到选择的过程，就会不断地对比循环。苹果手机是标品，是能比价的，对于标品来说，价格是影响购买决策非常重要的因素。第二，对于非标品而言，评论是刺激用户对非标品进行冲动消费的一种手段。还有一种商品是不太好比价的，如衣服，款式不一样没办法比价，假如我觉得淘宝的这个连衣裙很好看，但也许京东、天猫都找不到一样的或者相似款，对于非标品来说就没有办法进行比价。一条连衣裙比另外一条连衣裙贵了10元钱或者50元钱，你在图片上看不出来太大的材质和款式差异的时候，其实价格不是最?
