今天不想科普苹果竞价广告，溪姐只想讲一个ASM苹果竞价广告投放的实战案例。量江湖ASM智投团队自市场开放以来，就密切关注苹果竞价广告市场的动向。利用自有的大数据分析技术，结合苹果竞价平台的API，动态分析投放效果数据，在操作过程中不断优化投放策略。下面言归正传讲讲本次投放的优化效果。
本案APP介绍
此次苹果竞价广告ASM投放客户是工具类App。该App2014年上架北美市场，在美国分类榜排名约100位。
本次苹果竞价广告投放目标：
美国市场对客户而言是一个重要分支，不论是国内厂商还是美国本土厂商都有大量竞品存在。客户希望通过在美国ASM的投放，保证市场占有率，同时扩大品牌知名度和用户数；
未来中国市场也会开放ASM，市场竞争将会更为激烈。客户希望通过在美国市场的先期投放，积累ASM市场经验，为未来在中国区的投放做好准备。
溪姐划重点：很多CP都开始在美国市场做预热投放，边投边学边总结经验，这是一个非常好的办法，等苹果竞价广告落地中国，才能在重多竞争者中脱颖而出，掌握降低CPA，提高转化的高效方法，这不仅是吃红利的问题，更是摸索方法论的问题，当大量预算砸进去，比其他广告主要做得更有效才是硬道理。
市场分析
在进行苹果竞价广告投放之前，需要对美国市场的竞品现状，和客户App当前所处的位置做一定了解，才能制定合理的投放策略。对市场分析主要分为以下三个部分：
1、当前排名
包括总榜和分类榜近3个月的排名情况，了解App当前所处地位
2、竞品的当地市场状态
搜集20个当地市场同类竞品，对比客户App的排名
竞品关键词是否有广告
是否有国内同类竞品在当地市场有比较好的排名
3、产品的本地化状态
应用描述本地化
关键词本地化 – 包括竞品词和行业词
评论优化
溪姐划重点：对市场的分析，依据各家品牌不同，重点也不同，但分析是有必要的，而且要不断地分析，隔几个月就要停下来做一次总结分析，因为移动互联网市场瞬息万变，竞品随时都在变，关键词更是随着市场热点应时而变。自家APP相关性怎么样？这些决定竞价广告的重要因素要经常揪出来分析分析。
在了解客户的App状态和当前市场竞争现状后，对客户App的苹果竞价广告投放制定一个三步走投放策略，不同的投放方法，也是为了最终更好地分析投放数据。
第一步：关键词划分-广泛投放（第一轮投放）
按行业词和竞品词划分分组后，首先进行广泛投放，评估投放结果。
投放策略：
竞品关键词：6个
行业关键词：15个
Search Match: ON
Broad Match: ON
否定词：0
缺省竞价：0.35
定向：无
投放数据分析：
在广泛投放中，行业词的转化率明显高于竞品词。因为直接搜索竞品品牌词的，一般会直接下载对应App，少数人会根据广告尝试其他应用。
溪姐划重点：建议广告主降低在品牌词上的竞争，通过两种方式：
一是减少品牌词的投放数量，将转化率低的品牌词致入否定词；
二是降低品牌词的竞价价格，从原来的$0.35，降低到$0.2，观测投放数据。
重点优化行业词，并拓展行业词在关键词中的覆盖以提升相关性，另外也稍微降低行业词的竞价，观测投放数据。
此外，去掉关键词类型的分组策略，变为人群定向策略。为后期目标人群的筛选做数据准备。 根据第一轮投放的人群数据报告，先暂定为将人群按照性别（男、女）和年龄（分为2个段 – 18-54，和55-65+）分为4个定向分组，观测投放数据。
第二步：关键词优化-竞价优化-定向投放（第二轮-A投放）
根据第一轮的关键词投放结果，优化关键词（包括拓词和否定词），并按人群进行定向投放，评估投放结果。
投放策略
竞品关键词：3个
行业关键词：25个
Search Match: ON
Broad Match: ON
否定词：4
竞价：竞品词-0.2，行业词-0.3
定向：性别 – 2，年龄 – 2（18-54, 55-65+）
数据对比：
投放数据分析：
通过第二轮的投放和数据对比分析，量江湖发现通过减少品牌词的竞争，和行业词的拓展，的确提高了转化率，相应的降低了CPA的成本。
在定向策略上，按照第一轮数据的人群定向分类，数据还是比较粗糙，所以，我们决定对第二轮投放进行一次迭代优化。将人群定向中的年龄定向分为6段，而不是原来的2段。
同时，在品牌词的数据中，我们还有一个发现，就是广告主自身产品的品牌词，虽然转化率较好，但是竞争价格较高，使得自身品牌词的CPA都超出平均水平。说明市场中有同类竞品在竞争，而且比较激烈。
溪姐划重点：在这个背景下，我们建议广告主在当前的投放阶段，先放宽对自身品牌词的保护，降低转化成本，毕竟自身产品在自然搜索排名中排在第一位，有很好的自然转化效应。先通过对行业词的优化扩大用户数，积累品牌知名度。后期在适当的时候再启动品牌词保护。
放弃自身品牌词必然会对整体流量产生影响，我们的应对措施是，适当提高行业词的竞价价格，通过好的转化率来降低CPA成本，观测投放数据结果。
第三步：关键词迭代优化-竞价迭代优化-选择投放（第二轮-B投放）
根据第二轮的投放结果，迭代优化关键词和竞价，按照广告主的期待意向，选择定向投放的策略。
投放策略：
竞品关键词：2个
行业关键词：41个
Search Match: ON
Broad Match: ON
否定词：11个
缺省竞价：0.35
定向：性别 – 2，年龄 – 6（18-24, 25-34, 35-44, 45-54, 55-63, 64-65+）
数据对比：
注：由于苹果归因数据的延迟，第二轮（B）投放的数据还在持续更新中（黄色背景）。后续的转化数据会继续增加，转化率会继续提升，CPA价格会继续降低。
投放数据分析：
我们将第二轮进行了进一步迭代优化后，从B轮的投放数据可以看出，通过降低自身品牌词的过强包含，可以明显降低CPA成本。
虽然整体的转化率有所下降，但是通过对行业词的优化拓展，和对竞价价格的合理优化，在投放总金额基本相同的条件下，转化用户数有大幅提升。
可见，广告主对自身品牌词和竞品品牌词的竞争策略，对整体的投放转化率和平均CPA都有较大的影响。
溪姐划重点：不论广告主的策略如何，量江湖的智投平台都可以根据投放反馈数据，制定相应的投放策略，保证满足广告主的需求的同时，将投放效率最大化。
另外，通过第二轮（B）的投放（数据持续更新中），量江湖智投平台对目标人群的定向也有了比较细致的数据。细分后的定向人群数据已经可以明显区分不同维度的人群的转化数和平均CPA的不同，为广告主下一步筛选人群定向提供了可靠的数据依据。 定向数据的反馈可以帮助ASM优化实时改进策略
苹果后台的人群维度数据只能对单一维度进行分析，这在实际投放优化中有明显不足。而量江湖智投平台，不但可以对关键词进行拓展优化，而且可以对人群进行多维度定向分析，包括性别、年龄、地域、时段。并且可以根据不同App的实际情况进行定制化划分（上述投放案例中，因为数据显示地域及时段的维度没有明显区别，所以只对性别和年龄进行了划分）。
从定向维度数据中可以看出，25-34岁的男性用户是转化最高的用户，且CPA价格较低；而55-63岁的男性用户的CPA价格明显过高，且转化量很低，这个维度的用户在后续投放中可被取消。进一步的定向优化也可以将55-63岁的女性用户排除。以此类推。
本文由量江湖溪姐（V信：xuan033）原创，未经授权不得转载。作者组织了ASM实操群，联系作者加群可以获得ASM免费测试服务。
大数据技术对ASM智投自动竞价系统发挥了哪些作用？
基于大数据技术的ASM智能投放到底在竞价系统里起了什么作用？对于广告主而言，无论给定多少预算，落实到如何分配在不同的关键词、和不同的人群定向上，才能使得收益最大化（保证获客数量或者保持很低的CPA），这才是重点。
大家都知道，在市场竞争不够激烈时，可以人工对关键词进行优化，管理每个关键词的出价；但使用大量关键词时，人工无法做到全局收益最优。因此引入自动数据分析优化是非常有必要的，即由系统来自动优化关键词、为每个关键词管理出价、针对不同人群定向投放。
量江湖智投平台通过对投放数据的近实时监控和统计分析，在广告主设定预算和投放周期的前提下，采用数量最大化或价格最优的动态出价算法来满足广告主需求。