1. コースの問題解決

1. 市場で主流の情報フロー広告手法と戦略を総合的に理解できるコースです（初級・中級・上級レベルを含む）。

2. 不正確な広告配信や不正確なオーディエンスターゲティングの問題を解決するためのフィード広告でのターゲティング設定のヒント。

3. ニュース フィード広告のコンテンツを作成する際の暗黙のルールを包括的に分析し、コンバージョン率の高いクリエイティブを作成できるようガイドします。

4. 情報フロー広告データの監視に関するステップバイステップのガイダンスを提供し、より的を絞ったパフォーマンス改善を実現します。

5. フィード広告の最適化をどこから始めればよいか、またその効果をどのように測定すればよいかがわからないという問題を解決します。

2. コースの対象者

1. SEM/DSP/SEOなどのデジタルマーケティング分野の専門家で、主流の情報フロー広告について学びたい方。

2. 甲は情報フロー広告最適化の基礎知識を有しており、その知識を向上させて上級情報フロー最適化スペシャリストになりたいと考えています。

3. 広告の配置と最適化の機能を拡張したいメディア アウトレット/サービス プロバイダーで働くプロフェッショナル。

4. フィード広告について総合的に理解したい業界の専門家。

5. デジタルマーケティング分野でのキャリアを目指す学生向け…

3. 講師

ク・ハイジア氏は、フィード広告／DSP広告の第一人者であり、現在、知微科技（Zhiwei Technology）のマーケティングディレクターを務めています。中国と欧米のインターネット広告に精通し、主要インターネットプラットフォームでのプロモーションに精通しています。以前は、Google Greater Chinaでシニアオプティマイザーおよびシニア広告アーキテクトを務めていました。近年はBaiduのマーケティングとプロモーションに注力し、中国では数少ない「Baidu Certified Marketing Expert (Senior)」資格保有者の一人です。教育、金融、ソーシャルメディア、オンラインサービスに精通し、BAT（Baidu、Alibaba、Tencent）、Xiaomi、LinkedIn、Moutai、Wall Street English、Qide、Cheetah Mobile、Huaxia Insurance、Guazi Used Carsなどのクライアントにサービスを提供しています。著書に『インターネットDSP広告の秘密を解き明かす ― 正確なターゲティングと効率的なコンバージョンへの道』があり、中国におけるフィード広告の実践ガイドとして初出版予定です。

4. コース概要:クリックすると拡大画像が表示されます

第1章 インフィード広告の初体験と製品の仕組み

1.1 情報フローとは何ですか?

1.2 インフィード広告の歴史的発展

1.3 インフィード広告の展望 

1.4 インフィード広告の更新ロジック

1.5 インフィード広告のターゲティングシステム

1.6 情報フロー広告掲載プロセス

1.7 インフィード広告のクリック率予測

1.8 フィード広告における広告ランキング

1.9 インフィード広告の一般的な課金メカニズム

1.10 インフィード広告の一般的な広告フォーマット

第2章 主流の情報フロー広告メディアの紹介

2.1 Toutiaoの情報フロー

2.2 百度の情報フロー

2.3 Yidian Zixun の情報の流れ

2.4 UC情報フロー

2.5 Xiaomiの情報フロー

2.6 その他の情報ストリーミングメディア

第3章 情報フロー広告プラットフォーム運用の初期調査

3.1 ターゲティング設定の基本情報

3.2 ターゲット設定: 興味タグ

3.3 対象設定のためのユーザー環境

3.4 アプリの動作に関するターゲット設定

3.5 入札

3.6 クリエイティブ設定

3.7 承認が失敗する一般的な理由

第4章：インフィード広告のクリエイティブデザインガイドライン

4.1 創造的であることがなぜ重要なのか?

4.2 良いアイデアを生み出す方法

4.3 画像リソースの3つの原則

4.4 画像リソースの3つの主要なレイアウト

4.5 画像リソースの4つの要素

4.6 コピーライティングの創造性の3つの原則

4.7 コピーライティングの創造性の4つの方向

4.8 コピーライティングのための10のクリエイティブな文章パターン

4.9 クリエイティブアップデートの頻度の調査

第5章 情報フロー広告監視システム

5.1 監視が重要な理由

5.2 ファーストパーティモニタリングのメリットとデメリット

5.3 セカンドパーティモニタリングの利点と欠点

5.4 第三者監視の利点と欠点

5.5 一般的な監視方法

5.6 一般的なモニタリングツールの紹介: Google Analytics

5.7 一般的な監視ツールの紹介: Baidu Statistics

5.8 一般的な監視ツールの紹介: CNZZ

5.9 一般的な監視ツールの紹介: Ptengine

5.10 一般的な監視ツールの紹介：熱雲

第6章：既存の情報フロー広告チャネルにおける主流の最適化戦略の現状と限界

6.1 既存の情報フロー広告チャネルにおける主流の最適化戦略の概要

6.2 既存の情報フロー広告チャネルの最適化ロジック

6.3 既存の情報フロー広告チャネル最適化ロジックの限界

6.4 A/B テストの制限により、最適化の基礎としてのパフォーマンス データの信頼性が不十分になります。

6.5 クリエイティブの改善に対する方向性が欠如していると、制御不能なクリエイティブの最適化という悪循環に陥ります。

第7章：インフィード広告のための7Mオリジナルコンテンツ最適化モデルの探求

7.1 インフィード広告の7M最適化モデルの概要

7.2 7Mモデル：市場調査とアカウント設定

7.3 7Msモデル: メッセージコンテンツとメッセージデザイン - クリエイティブの最適化

7.3.1 コピーライティングと資料とクリックスルー率の関係

7.3.2 コピーライティングと資料とランディングページの関係

7.4 7Mモデルにおけるメディア戦略：方向性の最適化

7.5 7Mモデル：ミッションとマネー - 最終目標を定義し、コンバージョンコストを最適化する

7.5.1 CTRとコストの最適な組み合わせ

7.5.2 入札とコストの最適な組み合わせ

7.6 7Mモデルにおける測定：データモニタリング

7.6.1 個人のレベルまで創造性をモニタリングする

7.6.2 A/Bテストツールでテストしてランディングページを改善する

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