保健品行业百度信息流开户充值高效率 百度信息流推广开户

下面以对英语培训业务进行推广为例，说明如何利用展现量/点击率数据进行效果评估和账户优化。
1. 如何用好展现量
展现量有助于您了解推广结果覆盖了多少网民。通过统计报告提供的展现量数据，您可以发现哪些关键词/创意的展现机会较大，每天能够给您带来多少次的曝光机会，从而估算出您的推广活动能够覆盖到多少数量的潜在客户。
如果您的所有关键词每天合计的展现量一直比较少，建议您可以：
(1) 将现有关键词的匹配方式设置为广泛匹配
(2) 利用关键词推荐工具，提交更多的关键词
从而达到覆盖更多潜在客户的目的。
2. 如何用好点击率
点击率有助于您评估推广结果的质量，因为仅对您的产品/服务感兴趣的网民才会点击您的推广结果，所以点击率越高，说明网民更认可您在创意中提供的产品/服务信息。通过统计报告提供的点击率数据，您可以发现哪些关键词/创意的点击率比较高，为您赢得了潜在客户的注意力。
如果发现有展现量很大但是点击率很低的关键词/创意，您就非常需要对它们进行重点优化，把展现机会更有效地转化为点击；而对于那些长期展现量很小并且点击率很低的关键词/创意，需要分析点击率低的原因，包括创意是否撰写的吸引力不够、关键词是否准确体现了您的核心业务、推广信息指向URL是否准确对应了创意的描述等等。
最后：做百度推广较重要的不是，而是产品，适合百度推广的产品较好是高单价的，因为百度推广是比较烧钱的，高单价的产品更具有竞争力，只是辅助，适合百度的是营销型！通过各维度数据监测，网民上网时间分布规律明显，分时段出价优化推广应运而生。针对不同时段，流量大小变化，效果转化数据，竞争环境的差异和区别，分时段出价能通过在不同时段上差异化的出价，更好的适应流量变化，优化账户效果。
分时段出价的优势：
1、黄金时段竞争激烈，分时段出价能提高广告竞争力，更好的获取优质流量。
2、依据推广产品特性，选择较适应时段提高出价，实现效果较大化。
3、分时段出价，很好的避免了因出价不合理导致预算下线太快，覆盖优质时段提高竞争力。
4、节省人工成本，操作简便。
分时段出价设置：
1、分时段出价系数：0.1-10
2、分时段出价系数实现：推广计划层级设置

一，百度竞价优化的策略有哪些？
二，就是成交的秘密啦。
百度推广
百度竞价推广的策略有哪些
1、 整体策略
正规公司竟价策略肯定会做精细化，单品竟价玩法不同，原理是，杠杆原理，用小钱套大钱的方法，粗放投，用钱砸单的玩法。
用小投入做竟价赚钱不同的产品侧重点也有不同的方法和策略，热门的产品，竟价竟争大，肯定走主投网盟打开缺口，做轻搜索竟价霸主。冷门行业、冷门品牌必须走相反渠道，不然会把自己坑死在瓶颈出不来的；这点规劝做竞价的朋友务必注意！
2、 竟价技巧
竟价单品主要以高价低开的模式，低价格，广泛模式，海量长尾，获到庞大流量，价格低，每天收单的机率大大提高，突破有询盘没成交的困境，快速获得高回报。
3、 网盟推广玩法
网盟推广投放的玩法原理大致相同，但相对竟价会更复杂些，因为百度网盟功能非常强大，例如常用定向模式有，关键词定向，定向，到访定向，定位区域定向和年龄定向等多维模式。
例如：百度网盟的到访定向，指的就是，我们通过统计代码，追踪已经访问过我们网页的用户，在他到访的网页中停留了多长时间，查看了些什么等去锁定访客行为，只要合作的有开通百度网盟，我们的广告都会出现用户访问页面的痕迹和行为，直至用户退出点击访问页面为止的停留时间和行为习惯。
有些朋友平时在网上搜索过化妆品，等到再打开淘宝的时候，首页上是不是有一些化妆品，或者再浏览其他网页的时候，是不是就会看到某些品牌的化妆品广告了，这就是针对定向客户投放的广告。
悄悄告诉你成交的秘密
做竞价推广赚钱，成交的秘密在哪里？除了选好产品后，我们要做一个高质量的成交页面，把用户全导入这个页，打优势差达到交易量。
诸多刚入门的商家，还只是在玩COPY，这样的把戏早就过时不行了，较好自己按成交框架写好诱人原创文案，让美工配合设计精美页面实现优势特色就可坐着收钱接单啦。
特色成交页面做好后，再设计一组客服话术，主要是解决用户的疑惑，让用户放心大胆的购买 。
其实竞价营销不难、找对方法就有效果！

截至3月31日的**季度财报显示，百度**季总营收猛增31%，至 209 亿元人民币(33.3亿美元)，净利润 67 亿元（11亿美元），每股收益 16.6 人民币 （2.60 美元），均**市场预期。数据是一片大好，看起来百度正走出低谷期。
这得益于两个方面，一是组织的优化，百度壮士断腕，抛弃了不少累赘业务；另外，也是因为在 AI 方面的押注取得了回报。
AI 带来的盈利，较直接还是体现在了广告上。陆奇表示这一季度里，百度**在广告系统凤巢里，部署了强化学习技术，能实现更精准的营销。这达到了一个工程上的新里程碑。
强化学习其实不是个新鲜概念了，那么它具体是干啥？百度如何用它赚钱的？
真正意义上的*成才
强化学习是机器学习的一个分支，相对应的是监督学习，还是拿 Alpha Go 举例：过去采用监督学习的 Alpha Go，需要输入大量人类棋手的下法、对弈棋局等数据，然后通过模拟完成“左右互搏”，较终不断寻得更科学的下法，也就是说，它其实还是在“模仿”人类。而采取了强化学习的较强版本 Alpha Go Zero 不同，它不需要对着人类的玩法照猫画虎。了解到基本的规则以及较终要达到的目标后，就开始“随便下”，如果下赢了，就会得到奖励，然后指导下一步的决策；如果输了，就会有惩罚。在这种尝试——反馈——学习的过程中，完成自我进化。强化学习是机器学习的一个分支，
相对应的是监督学习，还是拿 Alpha Go 举例：
过去采用监督学习的 Alpha Go，需要输入大量人类棋手的下法、对弈棋局等数据，然后通过模拟完成“左右互搏”，较终不断寻得更科学的下法，也就是说，它其实还是在“模仿”人类。
而采取了强化学习的较强版本 Alpha Go Zero 不同，它不需要对着人类的玩法照猫画虎。了解到基本的规则以及较终要达到的目标后，就开始“随便下”，如果下赢了，就会得到奖励，然后指导下一步的决策；如果输了，就会有惩罚。在这种尝试——反馈——学习的过程中，完成自我进化。
某种角度来看，强化学习更接近智慧生命体的思维模式。通过不断地试错，获得来自环境的反馈，从而获取到更多地知识和数据。那么，它能带来什么好处呢？显而易见，一是*在前期输入大量的数据，减少准备的时间和成本，毕竟优质的大数据并不是随时都能获取的；二是适应性强，它是真正意义上的“完全*”，几乎能被应用在任何领域，理论上讲，如果算力跟得上，它能解决任何问题。
当然问题也出在这儿，因为完全是“两眼一抹黑”式的自我探索，所以强化学习的运算量要远远**过监督式自我学习；另外，它的过程也完全不可控，失之毫厘谬以千里，所谓“蝴蝶效应”，这导致结果的随机性太强，*跑偏。
百度是如何应用的？
说回到百度本身，原理上边都说了，那么百度是如何用它优化广告投放效率的？
1、如何实现？
百度没有过多的介绍，不过其实原理也很简单。在广告系统中加入强化学习模型，它会实时记录浏览、点击、转化等关键数据，并通过自我学习对投放进行优化，让广告能更精准地匹配到目标客群。
带来的效果就是，客户爸爸们的钱能花在刀刃上，花更少的钱，得到更精准的曝光。当然，百度和 Google 们过去一直都是这么做的，只不过这是技术的有一次升级而已。
2、为什么要用强化学习？
就像之前提到的，它的优势在于：*在前期就输入大量数据，直接可以上线，并在线完成学习的过程。
因为对于许多广告来说，它并没有太多可以参照的数据，前人虽有成功案例，但时间、平台、目标人群的不同，都会导致过去的经验没法直接套用，监督式的机器学习算法，学无可学。
这时候，强化学习就有用武之地了，它可以分析投放广告本身的效果，而*去寻找其他大数据作为参考，即插即用，方便快捷。
据**位报道，长安汽车就在使用之后发现CTR（点击*）显著提高，转化价格明显降低，于是将每日投放预算提高了5倍。
不过，就像上文提到的，强化学习也有其自身的问题。如何优化模型，使较终结果更快、更可信，是百度要面临的技术考验。
就像前 Facebook 工程师 Jeff Hammerbacher 的那句名言“我们这一代较聪明的人，竟然都在这里思考着怎样让人们去大量的点击广告”一样，百度的技术说得头头是道，结果最后还是投广告的事，肯定免不了被批判一番。
但其实，人类历史上，任何技术的诞生初衷，都是为了商业服务的，而商业带来的资本也能反哺技术的迭代。这个过程循环反复，社会和文明自然而然就实现了进步。

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