请收下！千川推广方式及投放策略！

播小二说：

从去年以来，抖音电商的投放工具由最初的Feed流，演变到现在一体化的巨量千川，从野蛮买量时代到现在的精细化投放时代，投放工具一直以来都是商家们炙手可热的营销利器。

但是很多刚入门的新手，对于千川的投放玩法、策略等都是一头雾水。

我们今天来详细解答一下有关千川投放的一些基础知识。

PART1

急速推广/专业推广

千川投放方式及策略

01、极速推广的功能包括：

创意形式、投放方式、优化目标、总预算、出价、投放时间、定向人群。

02、专业推广的功能包括：

创意形式、投放方式、优化目标、总预算、出价、投放时间、定向人群、创意分类、投放速度、日预算、创意标签。

我们从上面的对比中可以看出来，其实极速推广和专业推广的最大差别是在创意分类和创意标签上。

而创意分类和创意标签也是由一个千川投手对直播间产品的用户使用场景的了解程度来决定的。

也就是专业推广更适合在行业或者基于某个品牌有长时间的了解之后使用的推广工具，而极速推广是更偏入门的电商营销工具。

为了方便大家理解，我们可以加上小店随心推来进行对比。

难度：小店随心推<极速推广<专业推广。同时它们的人群精准度也是依次递增的。

而极速推广是介于小店随心推和千川专业推广之间的营销工具，它既没有千川专业版那么高的操作门槛，同时相比于小店随心推的人群定向更加准确。

建议

极速推广-操作简单

设置简单，将更多探索权限交给系统去探索。

专业推广-可自定义操作

可人为定义更多投放及创意设置，更适合对用户画像有清晰认知的投手。

PART2

放量投放/控成本投放

千川投放方式及策略

01、放量投放

短时间内集中消耗，实现直播间快速人气积累。它优先保证的是直播间/短视频流量引入的均衡平稳，并尽可能优化成本效果。

放量投放暂时不支持赔付，所以大家一定要做好预期管理。

02、控成本投放

优先优化投产的情况下，逐步放量。它优先保证的是优化成本的情况下，尽可能保证直播间/短视频流量引入的均衡平稳。

控成本是可以进行赔付的，具体的赔付规则需要满足以下三点:

转化数量应大于等于6个;

每天修改广告计划出价或者定向其中任意一个的次数不能超过两次;

实际转化成本必须超过出价的20%以上部分。

也就是说只有你满足这三点要求之后，平台才会进行赔付。

当然，有些直播间即使是使用控成本投放，但他们也不是太在意这样的赔付规则，因为对于哪些新起的账号而言，他们的第一优先级是把账号跑出去，且有投产的保证，而不是去考虑赔付规则。

有时候这条计划是支持系统赔付规则，但是他们没有跑出去，这对于一个新账号来说也是没有太大的意义的。

我们可以从这个对比中看出来放量投放和控成本投放的优先级是不一样的。

放量投放更偏向于大量地引入流量，而控成本投放更偏向于保证投产。

总结

放量投放-跑量速度快

优先完成预算目标，并且投放过程中成本有浮动，超额没有赔付。

控成本投放-可优化投产

优先控制成本达标，最大限度使用广告预算，并且是超额有赔付的。

PART3

推广方式组合

千川投放方式及策略

说完了两种推广方式和两种投放方式之后，我们来讲讲推广方式和投放方式的组合方式以及常见的应用场景。

它们之间的组合方式无外乎是:极速推广+放量投放组合、极速推广+控成本投放组合、专业推广+控成本投放组合、专业推广+放量投放组合。

组合01、极速推广+放量投放

第一个场景：起新号阶段，控成本投放不出去的时候，用极速推广+放量可以带入付费流量。

第二个场景：类似明星、达人这种转化、点击、停留有保证的时候，可以使用这种组合方式，它的优点是放量快并且投产有保证。

组合02、极速推广+控成本投放

第一个场景：新号直播间可以定向相似达人，引入精准流量，完成直播间打标签环节同时可以保证好的转化效果，不足是定向窄，比较难放量。

第二个场景：老账号可以投系统推荐，在保证转化效果的同时更好的带动专业版跑出去，但是不能撑起大的付费流量。

组合03、专业推广+控成本投放【尽快投放】

用控成本投放模式保证计划的赔付机制，用尽快投放的投放速度完成跑量速度的提升，虽在跑量速度上没有放量投放快，但是在兼顾ROI的同时保证了跑量速度。

尤其像日不落直播间，已经跑出稳定的计划，只需稳定跑量，让系统找适合的时间放量就可以。

组合04、专业推广+控成本投放【均匀投放】

非爆品时段，或直播间爆品属性不强时，直播间需要铺这种组合的计划，即保证直播间有付费流量撑着，超成本投放也有赔付。

组合05、专业推广+放量投放组合

第一个场景：爆品阶段，账号的CTR和CVR会极速增加，在增加的同时放量投放可以拉来更多更精准的转化人群。将GMV做极速放大。

第二个场景：连续开播型电商直播间需要持续平稳的流量引入，需要自动化出价投放均衡流量引入，降低优化成本的同时最大化的优化转化效果。