如何找到爆款素材的规律
如何找到爆款素材规律，可以总结为拆解跑量素材找出规律、选准对的流量池、组合测试三步法则。
第一步：解构跑量素材，找出素材规律
首先，我们会对整个视频素材进行拆解，拆解的思路就是按照 5W2T 的方法，把视频拆解为前后各5s，以及当中的故事概要（5W）。
T1，视频的前5秒的内容，常见的例子，如背景图、BGM，热门段子等等；
5W，首先是 when，大概包括3个部分，产品切入时间，下载切入时间、视频时长。这个是基于过往历史投放素材的拆解，得到以时间轴为在线的中位数的数据（产品切入时间：2秒；下载切入时间：35秒；视频时长：40-60秒）。
第二个W，是where，即整个视频素材当中出现的场景，包括哪些元素；第三个W，就是视频中的人物关系；第四个W，what，就是用户可能使用的场景；第五个W，why，就是当用户不知道有这么一个产品能满足自己的需求，
该怎么向他们介绍产品。
最后一个T，T2，是视频的后5s，该怎么引导用户，包括一些箭头的指引，以及结尾搜索框这些小的交互及设计元素等。
到这里，我们就对整个视频的框架结构完整结构了。T1，决定了整个视频的CTR，中间的 5W 和 T2 决定了视频的CVR。
接下来，我会给大家介绍一个案例，来给大家具体展示下 5W2T 的方法怎么用，以及给大家带来具体的示例。
先来简单介绍下，这个案例当时的背景。这是一款书法类的产品，也是基于我们刚刚5W2T的方法来拆解其投放历史中的优秀素材，得出这些优秀素材共有的优质元素。基于当时CTR偏离较大的数据结果，我对视频片头前5秒进行
优化，把前5s换成了红包素材。红包这类型素材，大家都比较熟悉，能天然地引出这个产品的相关功能，CTR有大幅提升。
另外，针对这个拆解素材的模型除了可以找到好的素材的共性，还可以找到不好素材包括了哪些元素。对于优质素材的模板，你可以随意改动其中的模板，可以获得更多的素材。
比如说，像who，还是举刚刚那个案例，书法这款产品，改变其中的人物关系，调整为用了“伴娘伴郎接亲”这种人物关系，引入到这一款产品。
第二步：选准对的流量池
在广告投放中，不是人群对了，或者素材对了就好了，而是人群跟素材匹配了，才能得到比较好的投放效果。
先简单介绍下流量池筛选的规则。以头条为例，定向中权重最高的是创意分类标签和创意关键词，原因是创意分类代表了用户的广告浏览行为打标。
举个例子，有些人在抖音刷鞋子广告的时候，对鞋子这一类型广告产生了一些互动行为，或者停留时间比较长，那抖音会不断给他推鞋子相关的广告。比如说有个人，更喜欢衣服，跟衣服类的广告产生互动行为，抖音就会不断给
他推衣服的广告。这个标签，在头条的AD后台，有个筛选项，就是创意标签。
这里也给大家讲解一个案例，便于大家更好地理解。先来讲下这个背景，我统计了当时一款小说产品的所有在投的100多个账户的创意分类和创意关键词的设置，以次留维度对账户进行评级，S级别账户次留最高，D级账户次留
最差。对比两个类别的账户，观察他们的创意标签的差异点。
先来看第一个素材，某一个本-A书的两个不同级别的创意标签。A书S级的创意关键词选取比较讲究，选取跟这本书相关性很大的关键词，比如我这本书是盗墓笔记的话，那么我在选取的创意，可能会选取灵异类，鬼神类，修仙
之类的关键词，跟书有很强相关性的关键词，而D级则投得是跟小说相关，但是相对比较泛的词。
我们再来看看D书，同样也是这款小说软件的另外一本书，反向来看D级跟S级创意标签的差异点。跟我们刚刚得到的一样的规律, S 级账户会根据你投的产品、SKU，选取跟你投的内容有非常强相关性的关键词。像D级账户的
关键词，都是一些相关性不关，比较天马行空的词。
通过对比S和D级账户的创意标签和关键词得出以下规律：
1、创意标签应该选取与自己产品行业贴近的标签
2、关键词应选取投放素材内容相关的关键词属性
3、关键词能选20个，一般选择产品词5个，行业词5个，人群词10个
这里的产品词指的是，投放的这款产品相关的词，比如喜马拉雅，你可以投蜻蜓FM；行业词就是跟行业相关的词，人群词的权重最高，因为投放的素材内容跟人群词相关性是最强的。
第三步：组合测试
以下结合案例的形式讲解，便于大家更好地理解。这个商品是电商类的App，前期已经通过复盘历史素材找到优秀素材的规律，制作了新的素材，把对的素材投给对的人，接下来需要做定向测试。
我们分别设置对照组跟实验组，对照组是通投+优秀素材（卫衣），实验组是定向为创意创意分类（服装-男装）+创意关键词（卫衣相关和对应人群相关）及同样的优秀素材（卫衣）。
测试之后，我们发现实验组的购物转化率明显高于对照组，说明实验组的人群质量较高，更加精准。这也是验证了刚刚说的，好素材投对人，才能挖掘到质量更高的用户。
如何筛选最精准的定向人群
这里会给大家介绍一个方法， 通过数据挖掘来筛选最佳人群定向。先介绍一个公式-贝叶斯，这个公式运用到广告投放中，能帮我们解决最想要的定向人群组合这个问题。以下结合案例给大家讲讲这个公式在广告投放的应用。
比如我在投放广告时，定向是男，上海，31-40岁，通过贝叶斯可以预判到对应人群转化的可能性。下图这个表格，是我已经通过贝叶斯公式算出来的结果，通过这个结果，我们可以了解到平均转化率大概是在这样的水平，根据
平均转化率1.25% 作为中位数去筛选更精准的定向组合。
来看下结果，基于朴素贝叶斯的数据挖掘算法，在2889种定向组合中找到了40%的组合，是高于平均转化率的1.25%。我们确定了40%的组合，然后进行重定向，去专门挖掘这40%的定向组合。
贝叶斯数据挖掘在执行上，大家可能会遇到一些问题，具体怎么操作，具体怎么去定向40%的人。确实，我在通过数据挖掘得出这样的结论的时候，在做执行策略的时候，也会遇到这样的问题。数据支撑有了，怎么去落地呢？
不要被这个贝叶斯数据挖掘这个名词吓到，没有那么高深，不需要真去用python去做数据挖掘。我理清楚了这个公式的原理，然后进行了推导，将整个贝叶斯公式简化成了一个数学表达式，借助撰写VBA代码实现以excel表即可完
成相关的运算。
这相当于一个简易的计算器，输入数据源之后，点击贝叶斯预算按钮，即会出现对应的结果。
这样子，我们就能筛选出最想要的定向人群的组合，有了这个组合之后，就有了数据支撑，就可以更好地指导我们的定向策略。比如说我筛选出男-31-40岁-上海，肯定不可能只投这个定向，因为量级太少不容易起量。
那筛选出40%的人群包，剩下60%高于平均转化率的人群组合的话，我会把每一条定向组合都生成一个包，最终把这些组合运算成一个大包然后再做投放，解决人群覆盖量太少的情况。
3.人机结合自动化投放
这一部分，主要介绍人机结合自动化投放的大概逻辑。
其实人机结合自动化投放，我们做广告优化这一块应该都清楚，这个是目前甚至是未来的趋势。这类型的工具，坦白说，在技术上是没有什么太大壁垒的，只要接入各家媒体的api接口就OK了。难点在于，我们在运营侧及产品侧，
怎么定义这样的规则。这需要定义得非常严谨。
因为时间有限，我只是把其中重要的部分抽离出来，给大家介绍自动化投放的逻辑。首先我会把我所有的计划按照SABCD进行分类，以roi作为批判标准。
比如说S级计划，他的roi比例必须是同时满足2日roi大于X ，且2日roi 大于X。这是什么意思呢？其实是指我对roi要求比较严格的，只有满足roi满足有且仅有这个条件的时候，才能对应进行一个操作，如自动提交5%。
A级计划，如果他的2日roi 大于X，对应的操作是不处理，仅用于分析优质计划的数据源；B级计划的ROI，如果在对应区间的话，也是不处理，仅仅观察；C级计划如果处在对应的话，会限制账户的消耗，这里的预算会等于实时
消耗*150，跑到超过这个数就不会继续跑。
D级计划，比如设定roi 小于5，就会被关停，不用继续浪费我们的广告预算。以上所有的这些广告计划，是有一些前提标准，是指我们对激活数设定一些判断条件，在有一定的样本量情况下才能进行操作。
这里还会根据展示数进行实时预警，如果C级计划的实时展示数是大盘30%-40%, 会触发限制预算的操作，如果D级广告计划的实时展示数是30%以下的话，也会自动被关停。
