在哪里可以看到智能横幅的类型
Posted: Wed Dec 11, 2024 3:24 am
在哪里可以看到从批准的 Feed 生成的智能横幅在 Yandex.Direct 中的样子？它们隐藏得很深，您将不得不翻阅示例和模板。无法简单地在活动设置界面中查看横幅。
如果您想确保您的智能横幅具有吸引力、具有适合您主题的正确格式并且没有错误，请转到您的广告系列，然后：
点击横幅广告素材。
将鼠标悬停在现成的选项上，而不单击 车主数据库 “显示全部”链接，然后单击“编辑”。
在点击后打开的新窗口中，选择智能横幅的布局、大小和主题。
在下一个窗口中，从下拉列表中选择所需的源。而且只有在这里您才能看到智能横幅的外观，而无需在所有网络中搜索它们。
相当混乱。但您仍然需要找出这些智能横幅将在哪里展示给普通用户。为此，请查看广告平台上的统计数据，然后切换到隐身模式，在搜索引擎中输入买家将搜索的几个逻辑（在您看来）搜索查询，然后转到感兴趣的网站。一般来说，这些是 Yandex 服务：
邮件;
消息;
天气;
禅宗等
在 Yandex.Direct 中优化智能横幅的细微差别
戳一下智能横幅，看看它是如何工作的。它是否显示在移动设备和普通 PC 上？很大程度上取决于屏幕尺寸。动画将注意力吸引到横幅上。
在 Yandex.Direct 中优化智能横幅的细微差别
1. 此类横幅的特殊提要
各种 Yandex 工具相互连接并交换数据。因此，如果您的产品已经上市，请考虑您已经拥有与智能横幅完美兼容的提要。
您可以使用它来创建新的营销活动，尽管这不是一个好主意。所有广告素材都会通过 Direct 自动转移到描述标签，并且很容易发现图片下方显示的不是广告文字，而是产品列表、商品编号或其他一些不必要的信息。为了确保横幅的正确操作，请复制 Yandex.Market 源，然后仔细编辑所有描述，并在必要时用更具吸引力的图片替换图片。
有关此主题的推荐文章：
如何使企业成功而不成为公司的“消防员”
社交网络广告的有效性：指标和评估阶段
如何写合作提案
2. 每个Feed都有自己的广告组
如果您有多个 Feed（按地区或产品类型），则需要为每个 Feed 创建一个单独的广告系列或至少一个广告组。
当需要满足以下条件时，可以在 Yandex.Direct 中创建多个带有智能横幅的独立营销活动：
具有不同时间目标的设置；
设置不同的显示策略。
从一个 feed（包含在一个营销活动中）创建多个组仅用于 A/B 测试是有意义的：比较不同颜色按钮的有效性等。
3.不同的类别-不同的过滤器
当所有产品都包含在一个 Feed 中时，您需要创建一个广告组并设置多个过滤器以涵盖所有必要的产品。
为类别创建过滤器时，请记住嵌套的子类别 - 您还必须选择它们并选中“仅有库存”复选框（以免宣传当前缺货的产品）。
4. 使用分析和报告
通过将单个 feed 划分为多个过滤器，您将能够为每个过滤器设置不同的费率（取决于转化率、产品类别利润等），并详细分析每个过滤器的成本和质量指标。 Yandex.Direct Report Wizard 将帮助您完成此任务。
分析系统 Google Analytics 和 Yandex.Metrica 将显示使用哪些过滤器进行转换。
提示：要查看按过滤器细分的统计信息，请将 utm_term {adtarget_name} 参数添加到 Google Analytics - 这将是过滤器：动态广告的定位条件。
对于 Yandex.Direct 中的智能横幅，UTM 标记大致根据以下模板构建：
utm_medium=cpc&utm_source=yandex_{source}&utm_content={gbid}_{ad_id}&utm_campaign=campaign&utm_term={adtarget_name}_{adtarget_id}_{OFFER_ID}
当您需要单独跟踪每个过滤器的收入，并且电子商务仅在 Google Analytics 中配置，而不是在 Yandex.Metrica 中配置时，这是一个有用的生活技巧。
掌握每个过滤器的成本和转化数据，您可以计算产品类别的当前每次转化费用，以便正确设置智能横幅的出价。
不展示缺失产品的广告
5. 不展示缺失产品的广告
用户从智能横幅切换到缺货产品的失败率几乎是100%。按点击次数收费。
为了避免不必要的费用并且不误导客户，请注意根据产品可用性设置过滤器。
当 Feed 包含有关库存余额的信息时，过滤器将可用。建议通过 URL 传递过滤器本身，以便它自动更新。
6. 横幅尺寸影响点击率
根据上下文广告公司 CPC Strategy 的研究，人们最常点击以下尺寸的横幅：
728 x 90 - 点击次数记录保持者；
300 x 280 - 点击次数第二名；
336 x 280是最高的点击率。
Yandex.Direct 中最接近的类似物是：
728×90；
300×250。
这些尺寸的智能横幅适合大多数网站，这就是为什么这些横幅比其他横幅显示得更频繁的原因。诚然，该研究的结果并未在 Runet 条件下进行测试，但它们可以用作想法的来源。
如果您想确保您的智能横幅具有吸引力、具有适合您主题的正确格式并且没有错误，请转到您的广告系列，然后：
点击横幅广告素材。
将鼠标悬停在现成的选项上，而不单击 车主数据库 “显示全部”链接，然后单击“编辑”。
在点击后打开的新窗口中，选择智能横幅的布局、大小和主题。
在下一个窗口中，从下拉列表中选择所需的源。而且只有在这里您才能看到智能横幅的外观，而无需在所有网络中搜索它们。
相当混乱。但您仍然需要找出这些智能横幅将在哪里展示给普通用户。为此，请查看广告平台上的统计数据，然后切换到隐身模式，在搜索引擎中输入买家将搜索的几个逻辑（在您看来）搜索查询，然后转到感兴趣的网站。一般来说，这些是 Yandex 服务：
邮件;
消息;
天气;
禅宗等
在 Yandex.Direct 中优化智能横幅的细微差别
戳一下智能横幅，看看它是如何工作的。它是否显示在移动设备和普通 PC 上？很大程度上取决于屏幕尺寸。动画将注意力吸引到横幅上。
在 Yandex.Direct 中优化智能横幅的细微差别
1. 此类横幅的特殊提要
各种 Yandex 工具相互连接并交换数据。因此，如果您的产品已经上市，请考虑您已经拥有与智能横幅完美兼容的提要。
您可以使用它来创建新的营销活动，尽管这不是一个好主意。所有广告素材都会通过 Direct 自动转移到描述标签，并且很容易发现图片下方显示的不是广告文字，而是产品列表、商品编号或其他一些不必要的信息。为了确保横幅的正确操作，请复制 Yandex.Market 源，然后仔细编辑所有描述，并在必要时用更具吸引力的图片替换图片。
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2. 每个Feed都有自己的广告组
如果您有多个 Feed（按地区或产品类型），则需要为每个 Feed 创建一个单独的广告系列或至少一个广告组。
当需要满足以下条件时，可以在 Yandex.Direct 中创建多个带有智能横幅的独立营销活动：
具有不同时间目标的设置；
设置不同的显示策略。
从一个 feed（包含在一个营销活动中）创建多个组仅用于 A/B 测试是有意义的：比较不同颜色按钮的有效性等。
3.不同的类别-不同的过滤器
当所有产品都包含在一个 Feed 中时，您需要创建一个广告组并设置多个过滤器以涵盖所有必要的产品。
为类别创建过滤器时，请记住嵌套的子类别 - 您还必须选择它们并选中“仅有库存”复选框（以免宣传当前缺货的产品）。
4. 使用分析和报告
通过将单个 feed 划分为多个过滤器，您将能够为每个过滤器设置不同的费率（取决于转化率、产品类别利润等），并详细分析每个过滤器的成本和质量指标。 Yandex.Direct Report Wizard 将帮助您完成此任务。
分析系统 Google Analytics 和 Yandex.Metrica 将显示使用哪些过滤器进行转换。
提示：要查看按过滤器细分的统计信息，请将 utm_term {adtarget_name} 参数添加到 Google Analytics - 这将是过滤器：动态广告的定位条件。
对于 Yandex.Direct 中的智能横幅，UTM 标记大致根据以下模板构建：
utm_medium=cpc&utm_source=yandex_{source}&utm_content={gbid}_{ad_id}&utm_campaign=campaign&utm_term={adtarget_name}_{adtarget_id}_{OFFER_ID}
当您需要单独跟踪每个过滤器的收入，并且电子商务仅在 Google Analytics 中配置，而不是在 Yandex.Metrica 中配置时，这是一个有用的生活技巧。
掌握每个过滤器的成本和转化数据，您可以计算产品类别的当前每次转化费用，以便正确设置智能横幅的出价。
不展示缺失产品的广告
5. 不展示缺失产品的广告
用户从智能横幅切换到缺货产品的失败率几乎是100%。按点击次数收费。
为了避免不必要的费用并且不误导客户，请注意根据产品可用性设置过滤器。
当 Feed 包含有关库存余额的信息时，过滤器将可用。建议通过 URL 传递过滤器本身，以便它自动更新。
6. 横幅尺寸影响点击率
根据上下文广告公司 CPC Strategy 的研究，人们最常点击以下尺寸的横幅：
728 x 90 - 点击次数记录保持者；
300 x 280 - 点击次数第二名；
336 x 280是最高的点击率。
Yandex.Direct 中最接近的类似物是：
728×90；
300×250。
这些尺寸的智能横幅适合大多数网站，这就是为什么这些横幅比其他横幅显示得更频繁的原因。诚然，该研究的结果并未在 Runet 条件下进行测试，但它们可以用作想法的来源。