打造未来新“爆款”-如何玩转SDPA商品广告直播已录屏并上传到百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1pwTvKiBe7d_hzi-tT1ENNA  密码: bsxh 

PPT文档1：大数据分析行业爆款商品.pptx

PPT文档2：穿山甲SDPA产品介绍会.pptx

PPT文档3：SDPA投放经验总结.pptx

主持人

 

线上的朋友大家好，欢迎参加穿山甲和App Growing联合举办的“打造未来新爆款，如何玩转SDPA商品广告”的线上沙龙。那么其实看到现在已经有很多同学已经接入到我们的直播间了，那么其实我感觉大家来的话，其实也是想了解SDPAA这款产品以及商品广告到底怎么玩。

其实提到商品广告，其实大家第一印象会是觉得这是不是更加适配于电商行业，其实今天我们也会不同的行业，比如说阅读，然后像视频影音等各种各样的行业，只要有商品属性的行业，我们都会来去介绍一下如何可以来去玩转 SDPAA商品广告。

今天我们的线上沙龙会分为四个环节，第一个环节会有穿山甲广告产品运营同学来去为大家介绍什么是SDPAA产品，以及如何使用穿山甲SDPAA来去打造行业爆款。那么接下来我们其实有幸邀请到了App Growing的资深数据分析师何苗来去从大数据的角度去解析各个行业的爆款的商品，商品是打引号的，到底是哪些？

最后我们也邀请到了盟耀的高级策略运营李月，从她实操SDPAA这个产品去给到客户带来非常大的增量的空间，那么是具体是如何去实战，如何去操作，这个过程中又有什么样的经验能够给到大家？

最后一部分其实是一个答疑环节，那么大家如果针对穿山甲SDPAA爆款商品实操攻略有任何问题，欢迎在我们的互动区通留言，我们在会后留一个时间去给大家进行答疑，所以话不多说，我们先进行进入到今天的第一环节，我们邀请到穿山甲的产品运营同学来去跟大家介绍一下到底什么是SDPAA产品，穿山甲SDPAA又是怎么玩的，来请我们把话筒交给穿山甲产品运营的同学。

 

穿山甲产品运营

 

大家好，我是穿山甲SDPAA的产品运营同学，然后这一块由我来跟大家去聊一聊，目前穿山甲的SDPAA产品的一个情况，以及目前我们各个行业的同学是怎么去使用去进行投放的。

然后接下来我将会从三个方面去跟大家去聊SDPAA，首先会跟大家聊一聊什么是商品广告，以及第二块的话可以聊一下说什么场景下会更适合说我们一直在聊到SDPAA商品的投放，以及最后会跟大家分享一些行业的投放案例对。首先我们还是先聊聊什么是商品广告，其实商品广告这概念我相信大家也应该是已经听说很久了，因为他也是一个最近几年一个比较火的投放的形式。

商品广告其实它就是一个以广告加上商品的方式去实现广告主对客户进行激活、转换等等投放目标的这样一个营销型的广告，商品广告其实它有三个比较明显的一个特点，首先的话第一是商品是核心，主要是结合了商品的结构化信息，赋予了广告一个商品的属性然后去去进行后续的一个投放以及模型的学习。

然后第二的话是一个自动化的创意，然后我们会去根据商品广告的结构化的信息，然后基于此去衍生出我可能针对于不同的用户去在线展示出来的一个创意或者素材。

第三的话，如果你是用于投DPA拉活的话，其实去结合穿山甲模型对用户的一个理解，其实穿山甲模型对于商品的理解，去更好的去实现一个人和商品的一个匹配，其实这个就是一个商品广告的比较基本的定义，也就是比较突出的三个的特点。

那么就像刚刚可清聊的说商品大家可能一开始觉得就是电商，那么其实目前大家越来越多聊的一个叫泛商品的概念，其实只要符合我们以下这三个的定义，它都可以为我们称为的这样一个广义的商品，首先是需要有结构化的数据，其次是需要有行业内具备的通用的属性，然后第三其实是需要有一个行业具备的一个多样性，下面我列的这10个行业其实都是一个可以去做商品广告定义的这样一些行业。

我们就以第一个房产家居为例，首先结合它的数据，其实每一个房子不管是租房、新房、二手房，它其实都有对应的品牌、小区、房型、价格对吧，这就是行业内的一个结构化的数据。

第二的话是具备一个通用性，那么这个就不再赘述了，刚才也提到说不管什么类型的这样一个房产，它其实都有这样一个通用性。

第三的话是一个行业内具备的多样性，这个可能了解一下就是说为什么需要有一个多样性，因为我们在整个商品广告投放过程当中，其实是需要花大量的时间去学习，商品和人的这样一个匹配，怎么能达到一个更好的投放效果。

那么可想而知，如果是说这个行业的商品属性非常的单一，其实都不用学习，开始就能知道他适合什么样的人，正是因为行业内可能具备了，比如说像房产具备了不同的城市不同的房型价格，可能是学区房就是各类，才会让我们本身在去找人的过程当中会有更多的抓手去学习。

那么我是以房产家居为例，这样就像这边列的电商、视频、小说，其实都是有自己行业内的所定义的一个广义的这样一个商品的定义的。然后这个就跟大家聊一聊，比较基础的商品广告是什么，那么广义的商品在各个行业可以去怎样被定义，然后其实商品广告的话，有很多人的缩写，大家可能都听到过什么DPA/MDPA/SDPAA以及DCA。可能这些单词让大家听起来就会有一些混淆或者眼花缭乱，那么其实我们抛开这些名称，然后我们去看商品广告具体的分类，其实我这边理解分为两大类，第一多商品的投放，我在于拉活的时候去实现一个千人千面的投放多商品，第二单商品的投放就是我希望打造某一个商品的爆款。

然后接下来我跟大家聊一聊多商品的投放具体是什么样子，然后单商品的投放是什么样子。那么我们看一下就是DPA的这样一个诞生之路，为什么讲SDPAA的时候一般往往会带讲DPA，因为只有了解了DPA和SDPAA的区别，大家才能更好的去使用和投放SDPAA。那么DPA其实也是最开始的一种商品广告投放的形式，它相当于是用一个海量商品的快速投放工具去具备一个很好的拉活性的。

那么它是怎么去解决历史上的一些投放的痛点？

首先海量商品投放困难，比如说像电商行业可能一个商品库，万级别甚至百万级别的商品库，我们不可能做出几百万的这样一个素材进行一个在线的投放，肯定是不可能的。那么我们现在通过建设这样一个商品库把商品放进去，然后把单个的计划关联到库，具体投放的时候，其实对于不同的用户只能呈现出不同的商品，是整个库都可以投放的。

然后第二的话是说不确定哪些人推荐哪些商品，这个时候因为我们刚刚提到它这个是具备很好的一个拉活性能的，对于这些我们的原装用户，其实包括他的一些点赞浏览收藏的这样一些行为，其实我们是能去匹配到说用户他可能更喜欢或者说更有意愿去下单哪样的商品，其实这个就是说我们把这样的数据进行一个关联，去更好的做这样做出一个千人千面的商品的推荐。

然后第三的话希望跟每个客户展示的商品内容是不一样的，即使是说我要给这三个客户展示同样一个商品，那么可能每一个客户的他对于这种样式的喜好也不一样，这个的话其实就交给我们这样一个动态模板，然后去不断的去进行这样一个投放学习，把我们标准化的商品字段去个性化的组合，然后学习一段时间之后，其实能保证一个比较更合适去呈现出来的这样一个创意内容的形式，那么这个就是DPA也就是多商品广告。

我再强调一下就是说它是一个适用于拉活的用于海量商品快速投放的这样一个投放产品形式，那么区别于DPA我们接下来再聊聊SDPA。我还是先说一下SDPA的定义，这SDPA就是单商品广告，它其实就是为了某一个广告某一个计划去去赋予商品的属性，也就是我们刚刚提到的商品的这样一个结构化的特征的信息，并且将这些属性去进入到模型当中，这样的话我们不但基于之前的素材和创意，我们基于这些更多的这样一些结构化的特征，有了更多的素材，就是有了更多的数据告诉模型，会为广告去找到更合适的人去，去提高我们一个投放的效率和效果，那么它其实也是有一个三大的特点，首先我们去打造一个爆品引流的，如果说一个广告主他需要投放一个在这时间内的去投放一个爆款的商品，其实它投放出去之后，它所对应的商品的结构化的特征，其他所对应的人群都会进入到模型后续的具体到学习当中，那么下一个阶段可能我们有第二个爆款想打造的时候，那么这两个爆款的相似度对于人群的适配性都会有利于后续的这样一个投放。

然后第二个是一个商品的优选，其实就是我们去通过可能去不同的到落款的一场是去选择出更合适的这样一个商品。然后第三个的话其实跟刚刚DPA比较像，也是说我们会去基于这些商品的一些结构的特征，然后去展示不同的这样一个创意到前端。

其实我们再回过来再来去搜一下 SDPA单商品广告，它是主打某一款的爆款商品，然后给它加这个商品是属于什么类别，什么特征什么卖点，能更好的让模型去学习，去找到去适合他的人，那么这就是SDPA。刚刚聊了聊SDPA的这样一个大概的情况，那么什么场景下，我们会去选择单商品广告的投放，我们看一下，这边列了一个对比，我们可以先看单商品的形式，就是单商品的话，它其实是属于一个几大机头，因为它首先投放门槛比较低，只要你拥有了这个行业的一个简化的商品数据，其实都可以完成一个投放的，然后拉新效果更好，单条广告的曝光高于普通广告，为什么我们刚刚提到的说，因为单条的广告它被赋予了商品的结构化信息，这样的话能够让模型去充分的认识和学习。

那么使用场景这边其实列了这几个行业，但是不限于这几个行业，那么肯定是说希望去打造某个阶段内的一些营销爆品的这样一个广告主，比如说电商资讯教育我就不再展开说了，然后客户进入成本这边的话，可以聊一聊它的成本是比较低的，因为它就是为商品去加上了结构化的字段即可，并不会在我们整个投放过程中有非常复杂的这样的一些对接和操作，其实后续我们后面分享的同学也会跟大家去聊聊具体的是怎么操作，这边我就不展开了，然后这个是单商品，那么多商品DPA就像我们刚刚说它是主要做拉活的，去做一个千人千面的投放，那么它的要求就相对高一点，它会适合说我们，你需要是有一个海量的商品投放，必须有一个多样的数据才能让我们去做到一个千人千面，比如说像电商，我们像刚才聊到的数据，基于一些以及浏览行为数据去进行一些定向的商品推荐，比如说像房产行业去进行这种dsp定向，然后去推荐每个城市每个商圈的不同的这样一个商品，那么它的一个对接成本就相对较高，为什么？

它因为是适合海量商品投放，肯定是有一定量级的商品户进行对接的，对于这个商品户的维护更新上下线，其实都是需要有一定的技术成本在里面的。

然后第二的话是说需要有一定的自有数据进行千人千面的判断，当然如果只把一个库对接给穿山甲，然后模型也会后续慢慢学习做千人千面，但是如果有一些行为的重定向数据来对接给穿山甲的话，其实整体的投放效果会更好一点，然后这就是 SDPA和DPA分别不同的适合的一个投放的场景，可以看到说其实SDPA是一个成本相对比较低，然后需要赋予了我们结构化的商品字段之后，然后就可以去进行一个投放，然后能帮忙去进行快速的去找到目标人群，去达到这样一个起量的效果。

那么接下来大家去聊一聊，大概就是说一下说在投放流程上，我们目前的在AD后台去做的普通广告和DPA和SDPA有什么区别？普通广告这边我就不再赘述了。

那么主要聊一下 SDPA这边。就是试用的客户和投放的目的其实都是没有有限制的。那么在商品库这边，其实DPA也聊到说是需要一个海量的，那么SDPA的话你小量商品库即可，如果你本身也是有一个海量商品库的这样一个行业，你也可以去对接，但是最终还是选择某一款商品进行一个投放。

然后模型的话其实也是都 DPA这边的话是由广告主对于用户的理解，加上我们本身系统模型的理解，去因人而异的推荐商品。

那么SDPA它相当于是说我们去对在有了这种结构化信息的商品去对模型去对它进行一个智能的解读，然后去推荐适合商品的人，可能会大家听起来会偏拉新一点，因为我们是去为这个商品找到一个适合他的人，然后DPA的可能偏来回一点，是我们知道老用户了，但是我知道他喜欢什么商品，我去进行一个千人千面的一个推手的一个投放。然后在创业优势上这边其实刚刚也都有聊过，会去做这样一些公开的模板，或者说这种创意的这样一个组合和适配，然后效率这边的话，DPA这边的话就是一个计划，你绑一个产品库就ok了，其实最终投放出哪个商品用模型去学习去做，然后SDPA这边的话其实就是主要是走单商品投放，但是其实它可以去相当于偏批量的去建一批单商品的一个计划，这边我就不再去详细的说具体的操作了。

 

然后整体说我们聊聊商品广告是什么，然后单商品的投放和动态多商品的广告投放大概的区别是什么？那么再往下我们可能先跟大家简单聊一聊，说目前在穿山甲这边，我们各个行业刚刚聊到，其实很多行业都有这样的商品适配的这样一个属性的可能性在，那么他们在自己的行业一般都是怎么用的，会有哪些商品进行投放？

我们就看一下这几个行业的一个情况，首先的话是还是电商行业，可能电商行业确实也是比较适配于我们整个一开始的这样一个产品广告投放初衷的，那么他的客户其实他的一个投放需求非常的明确，通过拉新，但是一个普通的计划，我如果短时间内有这样一个爆品的投放的话，其实普通的计划没有办法很好的去突出我们这个商品比较爆品的这样一个特性。然后这个客户他其实用了两个阶段去做，然后第一个阶段就是相当于偏短期的，就是拿了他几个比较爆款的商品，然后去对接了这样一个商品的字段，然后去找到一个匹配的人群去做转化。

那么其实中长期的话就是后续的话，其实在会去做到一个场景还原能力，就相当于一个用户在点击的广告，由于被这个广告吸引之后去完成了这样一个下载的动作那我们，那么我们后续当用户打开APP的时候，其实映入眼帘，其实还是他当时被吸引到的广告的内容，相当于我们完成了一样这样一个链路上的承接，让用户没有这样一个割裂的这样一个广告，看到广告，然后下载然后拿到自己喜欢的商品这样一个体验。

然后投放对比的的话，这边是放了一个刚开始投这两就是前两周其实从信号需求上可以来说，这款客户是非常认可的产品在短短两周内整个消耗的渗透率提的就比较快，然后到了50%，然后像我这边的话，因为在初期整体的探索比较的激进，然后单计划的跑道能力大概有40%，包括cvr也是大概涨了17%，然后这是电商的行业。然后再往下的话我们可以看一下一个阅读行业，那么阅读行业的话其实它的痛点的话也是有两个，然后一个是量级这边的一些突然的需求，以及是说在小说书中比较广泛的背景下，那么某一款单本的小说去怎么去找到对应的人？

其实在他投放的时候就是为阅读行业的小说去进行了特殊的这种行业的类目的介入。

他比如说单本的这样小说的信息，比如说是篇幅是男频女频，大概这样的更多的这样单本小说的内容加入到我们的商品的结构化特征里，这样的话其实我们就会更好的去给他推荐说可能这本小说更适合哪样的人，那么这边也是放了两个，一个是这样一个消耗的渗透率的快速的增长，以及是说在我们的单机化的跑量，都有一个比较明显的优势。接下来这个行业其实是我们社交资讯的一个行业，然后可能大家会发现说客户在用拉活，就好像我们刚刚一直在聊说单品广告主要是做拉新，其实我理解的是单商品广告，它主要是去做一个爆款的打造。

如果说我们目前就是要推这么一个在这样一个有个明确的爆款的前提下，其实拉新拉活并不是说阻碍他投放的这样一个目的，只是说我们后愿去看的话，可能大多的客户会用这个去寻找新用户去投拉新，但是并不是说他就一定不能去用做其他的一个投放的方式。

那么这个客户投放痛点，其实我理解大家现在各个行业差不多主要还是我们要去跑量拿转化，那么他在再去做这样一个就社交资讯的客户在投放的时候，他们是以一个就是热门的影视作为这样一个商品的标的，然后去把影视剧的相关的一些比如说是分类，比如说言情剧，然后校园剧这种，然后以及时常这样的一些内幕标签接入，其实也是比较快速的能去拿到一些人群的投放和收益的对接。

然后对比这边的话，同样还是这些数据，一个是我们消耗的一个趋势，第二个是效果的对比，然后这边可能想提一下的话是说可能本身我们客户在商家这边投放一直扩量其实是说投放人群都不太好的，没有那么精准的一个匹配去一直有一个放量困难的问题。

大家可以看到这个图里就会说渗透率它其实有一个50%的突破，但是我们看粉色的柱子就是浅粉色的柱子，整体的客户的消耗的预算也也是从在使用商品广告之前，可能到商品广告之后是有一个整体消耗投放翻倍的这样一个趋势。

然后第二个的话也是我们整体的计划考核能力也是比较明显的一个提升。

那么最后一个行业的话可能跟大家聊一聊，通信行业也是最近一一段时间我理解是大家比较热门关注的一个行业，那么这个客户他具体是去投自己的一个手机卡以及流量包的一个业务，然后包括说再去做这样一个商品标签录入的时候，他会用自己的一个品牌产品价格流量类型，然后去定位到说可能这款商品或许更适合哪个阶段，然后哪种消费类型的人。

然后这边的话这两个数据，一个是我们会看说整体的计划的冷启动率是有个20%的提升，包括是干计划的跑的能力也是基本上接近了翻倍，那么这边的话我们也是在客户身上，我们还会看到是另一个比较客户，或者说令我们这边觉得比较值得关注的一个数据，就是我们在整个计划的一个持续的周期上可以可以明显看到SDPA的计划它的生命周期更长，那么其实更有利于说我们对于一些跑量的计划能拉升它的周期，能更好的去稳定我们对于量级的一个需求的这样一个状态，所以说不管是从冷启动率也好，然后ARPU值也好以及是说我们的衰退期也好，其实都是有一个非常明显的这样要提升的。其实刚刚我讲的这三方面从商品广告，然后一起是说跟大家聊一聊多商品的DPA和单商品的SDPA然后可能有哪些差异，哪些不同，然后到最后是说跟大家分享一下，现在我们各个行业这只是4个行业，然后的客户然后再用SDPA的时候，然后通过了SDPA进入了什么样的商品的标的，然后录入了什么样的行业的一些特殊的比较行业特征的一个字段，然后来帮助我们整个计划进行一个后续的这样一个跑量的优势的这样一个整体的介绍。

主持人

感谢分享，其实刚刚说了很多行业，像包括阅读、电商，各种行业通信，那么不同的行业到底有哪些爆款的商品，这个商品具体它呈现给大家的跑量好的一些商品上面，标注的是什么样的一些素材，然后他们落地页又是什么样子的，我们今天也有幸请到了App Growing的资深数据分析师何苗来去给我们介绍，从大数据的角度来去分析行业爆款商品，我们把话筒交给何苗。

 

何苗(App Growing的资深数据分析师)

大家好,很高兴跟穿山甲合作来给大家在直播间进行分享交流，然后我今天会从数据的角度给大家来分享行业的爆款的一些商品。

今天主要分享的内容也是从数据的维度来去分析一下行业相关的一些爆品的商品，然后我们看到商品这个维度是打上了引号的，因为跟我们一般定义的商品其实是有比较大的一个区别的，我也会分为不同的行业来给大家单独的一一进行了一个分享。

 

开始我们正式的分享的课件的内容之前，还是想给大家去分享一些整体的商品广告，投放大盘的一些数据的趋势内容，然后让大家有一个比较大盘方向的了解，App Growingg据最新的一些数据，1月到5月的整体的行业广告投放的一些数据占比的情况，一些数据也给大家进行分享一下，其整体行业里面游戏行业的广告数量是相对来说比较多的，达到了整体的16%这样的一个比例。

其次像软件应用类的广告的一个数量也是比较多的，达到了11%，后续的像文化娱乐、教育培训、护肤美容、综合电商、金融等这一些维度的广告的一个投放的占比也是达到了5~%-9%这样不等的一个比例。然后后续讲到的这一些行业，其实在大家的概念里面可能跟一般认定的一些商品的维度可能会有一些出入，这也是属于半商品行业的一个领域，也就是指这一些行业在投放广告的时候，它广告的内容是有一些商品套餐的一个属性的，我们也把它归类成办商品的一个行业，会一一给大家去讲解相关的广告投放的一些内容。就是行业的占比的整体趋势的数量，我们再细分到一个颗粒维度是广告的数量，其在2021年1月份的时候，像教育、金融、护肤、美容、钱包、小说阅读，这5个行业广告的数量都是比较多的，1月份的时候整体量比较多，但到2月份的时候会有一个比较大的下降，可能因为商品类的很多都是会涉及到春节期间一些物流停运之类的，所以广告的量级是比较大幅度的下降，但在3月份的时候其实已经回升到1月份的等同的一个水平，然后4月份的时候基本上是超越了1月份的一个量级的，但是教育行业因为受到政策的一些影响，所以其实量级是到目前为止5月份是没有回到今年1月初的一个量级的。这是我们从各个行业推广的一个量级的占比的这样的一个趋势，给大家先分享一个大盘的走势的情况，接下来我们会分不同的行业一一来给大家进行一个具体数据的分享，依靠我们从电商行业大家比较关心的电商商品行业的广告投放的一些内容，给大家进行具体的一个分享。

我们看一下平台电商整体推广的一个链路的分析，主要分了两大块，一块的话是大家可能在各种我们的媒体上看到对那个广告的时候，会看到像平台内的电商广告推广的，他们的一个链路会有怎样的一个途径，第一个是大家会看到某一款商品，以商品的维度去吸引大家来去了解广告的一个内容，然后跳转到对应的电商的平台，去查看商品详情页落地页具体的一个情况，这是第一个电路从商品到电商平台，再到店铺详情页的一个内容。

第二个的话是品牌电商广告主推广的一个链路，他们是以品牌的维度去进行对应的一个推广，然后广告内容会列入到店铺具体的一个信息，再到商品的对应的一个推广的内容，所以它的链路是以品牌5~10维度来进行一个推广的链路的展示的。

这三个具体展示的内容，其实也是以商品店铺跟品牌这三个不同的维度来去进行具体内容的一个展示的。

我们的数据APP来源的一个数据也会针对于这个这三个不同的维度去将他们大家关注的具体投放的广告的平台，投放的量级，包括整体的一个趋势以及投放的一些金额预估等多个维度，将大家关心的一个数据进行对我们一个展示，方便大家更好的了解平台电商推广的一个整体的情况。

我们接下来以两个平台电商推广的例子给大家看一下，实际这些平台电商广告是如何去进行自己的安排的一个推广的。列举出来的是淘宝和京东，我们看一下淘宝，淘宝在推广APP下载的时候主推的是以商品为主的，我们会看到两个不同的一个思路的方向，一个是以低价的商品的维度配上精美的广告的一个图片，吸引用户去查看商品的具体的一个详情，然后跳转到平台去看到具体的一个内容，以低价的商品来去吸引用户去进行查看。

另外是通过平台的一些购物券优惠券来去引导用户进行平台的一个实际的查看，比如说会展示到具体的一些大额的优惠券，购物券，提醒用户去利用这些优惠券，然后跳转到对应的平台去查看。淘宝在推广自身APP的时候，所以的推广商品的维度来去吸引用户去进行平台的一个查看