编辑导读：一个产品诞生了，对其的推广必不可少。但是从什么角度打广告，在什么渠道打广告，都有很多讲究。本文作者从痛点分析、产品整体架构、产品规划到每个模块的落地实现，给出了一套广告投放系统的完整解决方案，希望对你有帮助。

从这篇文章开始四勾会以产品的视角来写一套「广告投放系统」的完整解决方案，从痛点分析、产品整体架构、产品规划到每个模块的落地实现。两个出发点，其一是对自己经历的一个系统性的复盘；其二是希望能帮忙到将要做这件事情的产品经理。

这是本系列的第一篇，我们从「要解决什么问题」出发。首先，广告投放是一个非常垂直的领域，我之前也没接触过，是通过最近半年的恶补理论知识，最终才能对整个系统能全局 hold 住，而不是做「接需侠」。

所以如果你理论知识不足的话，建议先恶补再来看我的文章，知识的途径有几个，巨量大学、投放相关的知名公众号、书籍，这三个知识源足够。

温馨提示：这个系列文章只适合广告投放相关的人看，比如优化师、投放的产品经理，或想了解投放工作内容的人。因为广告投放是个非常垂直的领域，太多专业知识。

一、故事背景

依旧，我们开始前虚构一个故事背景，方便场景的细化以及大家理解起来更具象、容易跟上节奏。因为不同行业不同角色对广告投放系统的需求是差异化非常大的。比如电商和 K12 在线教育不同行业，比如广告主和代理商不同角色。

电商是一次直接购买。广告主看中的后端的实际转化成本 CAC，如何经济的买来有效 leads；代理商核心看的是 CVR，是如何快速把广告主的钱花出去。

好的，我们故事开始。

一家 K12 在线教育公司，K12 是先低价购买体验课再续报正价课。主打产品是从小学、初中到高中的全学科，包括语文、数学、英语等。有一个 20-40 人的效果类投放组，常见的媒体腾讯（包括广点通和微信）、巨量、快手、百度全部覆盖，账户操作 80% 都是代理代运营，我们的优化师更多的是盯盘，然后指导代理怎么优化，包括视频素材的优化（素材是我们写脚本提纲，代理帮忙拍摄）。

业务层的服务模式是，9.9/19/49 购买先学体验课，3-5 节课，服务周期 2 周到 1 月，然后续报正价课。也就是说投放进来的人，2 周到 1 月周期后才能知晓正价课 CAC。

也就是，我们的角色是广告主甲方。

二、要解决什么问题

1. 后端转化数据的缺失

体验课的最终数据指标是「体验课 CAC」，切记它并不等于媒体后台的转化成本，主要两个原因；其一通过代理商充值是有返点的，且每个代理返点还不一样，其二回传数是可以优化的（这个是行业潜规则，不去展开）。

所以，如果没有后端 CAC 直接做指导，我们通过媒体后台的转化成本，只是一个大差不差的数据。体验课 CAC 差一点，再除以续报率进行放大，正价课的 CAC 就差那么老多了。广告投放是一个精确的数据营销途径，需要精确的数据作为支撑，容不得半点误差，因为一年下来投放花费的钱是一个震惊的数字。

再有，正价课的 CAC 媒体后台更加不可能有，其一这是在线教育行业特有的业务模式，其二这里面会收到很多服务过程指标的影响，媒体后台也不应该有。

体验课 CAC 低并不一定到最后正价课的 CAC 也低，因为还要除以一个「续报率」，来的人多不续报也是扯淡、无用功。

同时，并不是体验课 CAC 越低越好的，CAC 压的低，来不了量也是扯淡。

不同的机构还可以设置一些中间过程的指标，将 leads 的转化效果评估尽量前移，比如说体验课首课到课率或首课完课率。

2. 跨媒体和跨账户数据无法拉通

先从优化师视角，我管理 10 个巨量的账号，我需要高频的盘点哪个账户来量好或成本低，那我如何办呢？有两种方法。

其一，凭记忆。10 个账户一个个看一遍，然后脑子里过一下，依稀记得哪些账户哪条投放的还不错。账户太多，想凭借脑子记忆得出正向或逆向的广告排名是不太现实的。

其二，excel 合并。10 个账户每个导出一个 excel，再本地将 10 合成 1，这种是非常精确的，问题是非常耗时。等你从导出到合并，一个小时过去，账户数据已经发生变化，数据已经后置。

所以说，这两种都不是精准数据，都是大差不差。

再从管理者的视角，我需要按照过去的效果数据，来定下一周期的指标和优化方向。那我需要全媒体的数据：

1）某日/某周公司一共花费多少钱，来了多少量，CAC 如何；这三个指标对比上一周期如何

2）某一周期内，几大媒体数据有何变化，媒体间对比，和上一周期环比；比如微信大盘都掉了很多，我们要完成指标，要加大在巨量的投放，将微信的空缺补回来

在没有系统时，就需要从下往后一层层数据汇总，先是优化师汇总自己渠道，再是小组长汇总所有优化师数据。这一轮下来导致的结果就是：

管理者只能一周看到一次数据，做决策的时间颗粒度太粗。

3. 多维度归因时间成本高

一条广告的好坏核心取决于两点，素材和定向，其中定向是一个大的集合，又可以拆分成：

同一个素材、同一个定向会出现在多个优化师的多个账户里，哪我们如何归因呢？

那就只能以优化师为单位的账号进行汇总归因，最终得出的结论也是片面的，因为同一个素材可能在别的优化师数据就不错。

定向包含的维度实在是太多，优化师可操作的方式是，放小抓大，小的差异忽略。通过广告的「广告名称」来区分，比如命名成：排劣30城-男女-手机1.5k。

还有一个现状是，同一个素材在不同账户上传时是不同的「素材 ID」，这也加大人工统计的工作量。

所以系统要做的是什么呢？是自动和人工合并素材、定向（跨账户跨优化师汇总），然后自动化给出分析结果。优化师根据数据分析快速调整账户，时间就是金钱。

这个模块也是整个「广告投放系统」难度最高的部分，后面讲到实现时会详细讲。

4. 无法快速 AB 测试

如何快速测试一波全新的素材和定向的组合搭配呢？比如 10 个素材、5 个定向，如何快速决定最终我们怎么投。10 * 5 = 50，然后以我们经验排除一部分组合，将剩下的组合用一对一的账号快速批量投放，最终通过体验课 CAC 直观得出结论。

当然，在实际操作中不太可能这么多组合，因为我们投一段时间后是有积累的，更多的是发现问题然后通过 2-4 个素材的不同改动去快速验证我们的推测。

这种大量的组合更多的是在刚开始投放时使用，或者是投一个全新的学科，过去没有数据积累，就需要本钱积累数据。

三、最后

上面几点都是核心痛点，当然广告投放的痛点远远不止这些，但这些是最痛最痛的那些。从最痛的点入手，找到主要矛盾，将它们一并解决。

下一篇我们会讲到：为什么不直接采购三方的系统呢？

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