百度信息流在百度搜索之后才发展起来，基于百度的大搜，百度信息流的投放与大部分信息流有一些比较明显的不同。
一、投放后台
百度信息流区别于其他广告投放后台的是，有一个【推广客户端】，主要的作用是可批量修改广告(如时间段、地域、出价、定向、某广告文案;广告的开启与暂停;修改投放链接等)。
还可以批量复制广告创意，使用百度客户端可以很好的提高广告投放的效率。但目前客户端仅支持普通cpc模式的广告，暂不支持ocpc广告。推广客户端可免费下载。
二、百度信息流的广告后台结构
百度信息流投放后台的结构层级与其他信息流广告后台相似，分为：广告计划--广告单元--创意。各个层级可设置的内容如下：
有个需要注意的地方是，cpc计费模式中，URL跟着创意走，我个人习惯是，一个单元下往往会放多个创意，每个创意1条URL;而ocpc计费模式中，URL跟着单元走，一个单元下仅放一个创意。这样有利于广告创意效果的跟踪。
三、账户结构搭建
账户的搭建需要基于投放后台的结构，与后续广告数据分析息息相关。
从所需的数据分析入手，我们可能需要考虑的数据有：不同版位的效果、不同广告位的效果、不同定向的效果、不同创意的效果。
(1)cpc模式
由于URL跟着创意走，我的个人习惯是1个广告计划，1-2个单元，每个单元下2-5个创意，每条创意设置不同的URL，便于后续追踪各自的广告效果。
前期iOS与Android分开投放，便于控制出价和成本，也有利于后续分设备分析数据。
结构如下：以计划区分广告位;单元区分定向;单元内创意留下效果好的，关闭效果差的。
后续分析与效果：在这种结构下，通过广告计划层面，纵向分析各个计划的数据，如曝光量级、速度、cpc、ctr，即可对比出各个广告位的量级大小、效果、竞价成本等。
以百度大图和组图为例，同样定向下，大图ctr>组图，cpc<组图，注册成本<组图，人群质量低于组图。在追求高质量用户的需求下，会采取多上组图，少量测试大图的措施;在冲量需求下，则可多上大图。有针对性的购买流量。
通过单元层面，横向对比各个定向的优劣，即圈定人群的质量和契合度。以兴趣定向为例，不同的定向标签，圈定不同人群。旅游、生活服务、医疗保健类兴趣，可能人群质量稍高，但竞价激烈;汽车、游戏类兴趣，可能会带来低价的男性注册。
在创意层面，横向对比同样定向下的不同创意，关注ctr、cvr、后端注册及人群属性这些指标，优胜略汰，这样整个账户的创意基本都是优质的，系统也会更容易判断这是个优质账户。
(2)ocpc模式
由于URL跟着单元走，1个单元内仅设1条创意。1个广告计划，2-3个单元，每个单元下1条创意。ios与an分开投放。
结构如下：以计划区分广告位、定向;单元区分创意优劣。
具体的分析思路与cpc模式相似(见上)。
需要注意：同一个计划下避免同一时间上过多单元，单元之间互相抢量。同一单元下的创意也是如此。百度信息流一个账户多只能建99个计划，需要及时投放情况，删除无用计划。
四、广告定向
百度信息流好玩的就是定向，可尝试的有很多。定向决定了信息流的终效果。
1、意图词定向：由于百度做搜索起家，关键词定向是百度信息流重要的定向，且成本低，相比起关键词定向，设备包倒显得没有优势了。
在账户投放初期，选择跑关键词定向，建立的模型准确，进入第二阶段后几乎不会跑偏，且量不小。等发现素材量级减小，可逐渐增加兴趣/兴趣拓展定向。切记得缓慢增加，不能一次性全选兴趣。
词包来源：代理拉取、媒体拉取。
词包选取：尽量选择pv高的，因关键词定向的量级没有兴趣大，若词包的覆盖面过小，会导致很难曝光出去。在投放时，先选择投放业务的核心词进行投放，再逐步覆盖其他类型的词包。不同词包的出价不同，与业务关联度越高，出价越高。
2、兴趣定向：百度兴趣定向有个区别于其他平台的内容：兴趣拓展。单个兴趣拓展的量是比较大的，在兴趣方面，可尝试的有：兴趣组合、单个兴趣拓展、兴趣拓展组合。不同兴趣组合、兴趣拓展的对比，可根据第二部分账户结构来进行对比分析。
3、LBS：LBS适用于有线下门店的行业，如餐饮等。自行输入商圈名称，限定投放范围即可。操作比较麻烦，流量较小，但成本可观。LBS与地域定向是重合的，两者只能选一。
LBS定向可让代理开放，若没开放，是没有这个选项的。
五、投放及优化
以下优化针对的是ocpc广告。
1、观察CTR：一般曝光5000-10000时，CTR就具有参考价值了。若CTR过低，则可设置时间段 /次日投放，看是否有变化。若还低，则关。
2、观察前端转化：一般一个广告会观察3-5天，若3-5天还未进入第二阶段，说明定向过窄 / 转化成本过高 /落地页有问题等，需关。进入了第二阶段，但转化成本较高，则继续观察，再做判断。
3、观察后端转化：若前端转化可以，则观察后端转化。若后端转化成本高，可能是转化路径上的ocpc代码埋点有问题，找开发重新对接到更合理的位置，前端和后端的转化越靠近误差越小。
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