低薪SEM和高薪信息流广告投放怎么选?

随着互联网人口红利的消失，各大互联网产品都争先恐后开始做用户增长，希望以最低的成本拉新促活更多用户。用户增长的策略和手段有很多，其中互联网效果广告投放是非常重要的一种手段。 在互联网广告投放过程中，负责投放的运营同学为了保证最优的投放收益率，会从广告的各个角度去做投放优化，如：文案、图片、排版、媒体位置以及定向人群等等。而数据分析能从量化的角度指导运营如何去投放广告，如何优化投放组合，从而降低用户获取的成本。所以本文会介绍一些互联网广告投放中的数据分析方法论。 一、信息流广告业务介绍 1.1 基本概念介绍 信息流广告是移动互联网时期产生，穿插在内容流中的广告，信息流广告有图文、图片、短视频等不同形式。因为信息流广告是完全

我个人理解那，广告素材优化的过程就是不断的提升转化效果的过程，需要从多个方面去考虑素材优化的问题： 第一：我们要明确要优化的产品处于什么样的推广阶段？ 第二：我们要知道同品类产品什么样的素材转化效果好？ 第三：我们要很清楚对标竞品是谁？他们使用了什么素材和文案？都在哪些平台和媒体投放？ 第四：我们得看看竞品的落地页是如何设计的，再把他们的产品下载来看看。 打比方吧，目前我正在优化的一款传奇类手游，那么我就是首先充分了解其他公司的同类同题材游戏目前投放的量级和投放趋势是怎么样的一个情况，其次要了解他们都使用了什么样的素材，哪些素材的转化效果好，近期用的什么优化思路?游戏的落地页是啥样的设计和布局，再次我去了解下对手是在哪些媒

> 一只入坑了信息流广告投放的橙子，从小白到带运营团队半年从月消费300万到月消费2000万 （乱放一张我喜欢的题图） 开坑啦！ 有很多小伙伴私信问我入行的相关问题，最近由于刚从湖北来深圳复工，很多事情要处理没有怎么上知乎，所以没有一一回复非常抱歉！ 在这里先节选了其中一位朋友和我的互动，也是大家问的比较多的问题。如果还有其他问题，评论区留言，下一篇会在公众号集中回答喏～ 问：你好，我是毕业了两年了，想转行信息流优化师，想请教一下你一些问题可以吗？你现在还在做信息流优化师吗？因为网上写得五花八门，不知道哪些是可信的。 问：所以你还在做信息流的话，想问问你信息流优化师的一天究竟是做什么的？对个人有什么技能要求，工资待遇

因为公司最近做了几个抖音广告投放的客户，3个月投放了上百万吧，效果看着挺不错的，所以说点经验。 涉及到的行业也比较广泛，电商、实体店、游戏、应用…当然很多也有黑五类的客户找我们，我们都拒绝了，这种不能做，如果你想做，可以不用考虑了。 如果你想做抖音广告，你可以选择的主要方式有两种： 1、是选择平台做付费广告 2、选择抖音红人合作做广告 在平台上做付费广告 抖音投放广告是在今日头条后台上，收费模式，价格及广告精准定向是跟今日头条一致的，只需要开通今日头条广告，在广告后台自己设置投放就行： 如果你想做竞价投放的话，需要预存5000元，然后有下面三种扣费方式： CPM：千人展示成本，即广告被展示10

为什么要去找？ 在你的广告位上放上你公司的招商信息，留下负责人电话和名字就好了呀。 你的广告资源，如果是稀缺资源（效果好），不需要你去找，广告主看了就会主动来找你谈； 如果是垃圾资源（效果不好），也不需要你去找，因为找了别人也不会投。

广告投放三要素 要做好广告投放，首先要知道广告投放的三要素是什么 总结为“MAC”三要素：媒体资源（media）、投放人群（audience）和创意内容（creative）。 1）媒体资源 不同的媒体会有不同的效果，如何选择媒体和广告位是关键。程序化交易平台中有成千上万的媒体以及各式各样的广告位，广告投放前制定媒体策略是很重要的工作，需要根据投放KPI（即广告主用于评估效果的关键指标）选择适合的媒体。制定媒体策略首先需要分析目标受众，根据目标受众选择匹配的媒体资源。媒体策略可以从所要投放的广告位所在页面（page）、位置（spot）、流量（inventory）、价格（price）和转化（conversion）五个角度来制定。

作为一个过来人，推荐你选广告投放。 我个人：我刚毕业在新东方做英语老师，半年后彻底转行去了广告投放，现在很庆幸当时的选择。 两条完全不一样的路，看个人的选择，如果想安稳当个老师的话，建议去体制内去当老师。如果是以工资为导向的话，培训机构老师和广告投放也是优先选投放（热爱教学的除外） 辅导机构老师： 以薪资为导向的话，辅导机构老师是不可能出头的，每天累死累活像个上课的机器，寒暑假过万，平时六七千，像这次新型肺炎期间，辅导机构老师的课时费也泡汤了，只能拿三四千的基础工资。干一年和干两年薪资不会差多少，大头都是和课时挂钩的，是辛苦钱，血汗钱，精力充沛的年轻人来说，一万五也是上限了。只有等自己有能力了，去个二三线小城市开辅导班，自己

近三年，信息流广告在数字营销领域呈现爆发式增长，市场空间迅速扩张。随着大数据和机器学习技术的快速发展