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Uc头条信息流借助与UC浏览器海量的用户资源群体，丰富多元化的广告位展现，在深度挖掘潜在客户需求的前提下，讲广告精准定向的投向市场群体。更令广告主追捧的推广优势在于uc头条信息流的“标签化”特点，通俗的来讲，通过后台来收集用户资源数据，通过先进的技术手段，讲海量的用户进行精准的人群定位，实现广告的效果的投放。完成广告的市场推广效果！
绝招一：了解你的投放产品，确认文案和素材方向
素材和文案的好坏直接影响到广告投放的效果，的素材能有效的CTR上涨。
绝招二：广告上线账户搭建，根据客户提供的链接数和投放模式建立账户，给与客户落地页针对性意见，便于效果转化。
绝招三：广告上线测试，确保账户是否能够跑出去
广告投放效果是否好，前期测试至关重要，通过对目标用户特征和测试数据进行分析，确定定向方向，并通过设置不同的用户标签组合以及A/B测试的方式，进行详细的数据分析和对比，不断进行优化。
1）以8-10条左右的文案进行测试，开始投放时提高出价增加曝光后面再根据效果适当调整价格，同时，关注其点击情况，测试一定周期内比如3天左右，按照用户点击量，活跃度分布，行为分布找出其中运行规律，确认什么样的文案素材方向会更符合客味。
2）设置好查看后台情况的频率（半小时一次或一小时一次），虽根据数据进行调整，注意周末也要监测哦；
3）请掌握的大致情况，比如了解账户每日的正常消费曲线和对应时间段的流程，出现异常时注意分析；
总之,投放时，一定要保持灵活机动，根据实际的情况进行调整。
绝招四：调整出价，保持广告新鲜度，不新你的文案素材
出价影响到每个素材的以及后的激活成本，出价的高低应根据具体每个素材的表现来调整，并进行后续观察，在出价之前，你首先要预估一下自己接受的成本和对应的目标值，同时掌握一点就是如何根据素材的表现来调整的规律。

1、精确目标用户画像目标用户画像的精确过程就是发现核心用户的过程。用户画像一般定位地域分布、性别比例、年龄结构、知识层次、收入程度，喜好倾向、社交图谱等诸多特征。如果企业没有原始数据积累，定位较模糊，可以和一些专业的移动广告平台进行合作，这些平台可以利用积累多年的互联网用户大数据，精确目标用户画像。
2、匹配优质广告位和创意的广告形式优质的广告位能够使得广告投放事半功倍，能助你化营销触及面，扩大品牌辐射力。比如开屏引导页的曝光率比橱窗位就高很多。还有一些位置很偏僻，需要二次点击才能看见。
创意的广告形式能为广告带来更高转化，目前值得看好的便是低用户打扰的原生广告+小游戏或者短视频的广告形式，点击率是普通广告的三倍。
3、数据监测与分析投放移动广告之后要注意时刻监测数据，及早发现问题，进行优化。比如广告投放后，点击率奇高转化却一个都没有，有可能是，也有可能是广告与平台不匹配，需要及时跟进并进行优化。

UC头条信息流广告投放精准，实时监测数据，UC头条广告开户后，依据目标受众特质设计广告创意，通过多方面定向条件让受众选择，继而通过系统选择进行多种竞价方式，发布广告展示位多种多样，可依据目标受众量身定制，广告展示后，UC头条广告投放方可以实时监测广告投放数据，支持介入API或第三方监控数据。而且UC头条广告汇聚了多位经验丰富的智能优化师，专业的广告创意团队，每日进行数据统计及时反馈数据异常，及时跟踪广告效果及时进行改进。
UC头条广告，舒适的广告阅读软件 ，用户在体讯软件的同时，阅读广告资讯，衔接合理，符合受众对媒体的需求，精确受众喜好体验，就像个具有个性化喜好的资讯容器，比如：我喜欢看的资讯类型可以一键设置，用户自行选择收看内容，下滑轻松退出界面;下方有一键刷新，操作较为简单便捷，用户体验**预期，与多种媒体衔接自然；依托用户兴趣助推广告界面，让投放者与受众间无缝隙衔接，转发效果更佳。
资讯类app较其它类型（视频、购物、社交）app，更具选择性。近年来，东方头条、**、惠头条等资讯类app大量喷涌而出，但是，UC头条作为一个原生于UC浏览器，一个具有大量粉丝的浏览器媒体，具有着大量忠实受众转移过来，应用量巨大，阅读体验良好，UC头条兼具了阿里系血统，无论从数据支持到用户体验都具先天优势，UC头条结合新闻和资讯广告两种功能，导入性强，适合投放各类型广告，可塑性高，避免了单一视频软件或者社交软件以及新闻资讯软件造成投放单一性，用户获得舒适的阅读体验。广告投放用户必将获得更好的成交量。

UC信息流资源广告位。主要三个资源广告位
UC头条
UC头条即信息流广告，展现在UC浏览器的推荐频道。基于用户的搜索，阅读，购物，观看视频等多种行为，结合阿里专业数据挖掘能力和智能推荐算法，提供给广告主更高效的用户触达方式，并为用户提供有的商业信息。
UC精准
UC精准是阿里汇川广告平台与UC浏览器共同推出的广告形式。UC浏览器广告具有海量资源，广告样式多样，高效投放的特点。
应用商店
应用商店主要利用原生广告的形式进行广告推荐，广告融入应用推荐中，高效传播，用户也更易接受。