飞瓜易投

飛瓜データの全チャネル広告分析プラットフォーム

フローの拡張

5 个月前

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プラットフォームの紹介：

飞瓜易投これは、国内の広告主のために構築された“データストリームセンターツール”であり、コアは4つのタイプの広告配信の痛みを解決します。 データ断片化：巨大な広告、千川、星図、ローカルプッシュデータは異なるバックグラウンドに分散しており、手動要約は2時間/日以上かかり、“オムニチャネルビュー”を形成することは困難です。* 素材を実行することは困難です：高コンバージョン広告のコアロジックを知らない（スクリプト構造、感情的なマーケティングポイントなど）、素材作成の試行錯誤コストが高い。（例えば、広告の3日間の露出が10万未満である）; 競合製品は不透明である *：“競合製品広告のリズム（新製品プロモーション期間のストリーム強度など）、隠された動画広告”をリアルタイムで監視することができず、差別化の機会を逃しているブラインド最適化：CID広告、ライブ排水広告の変換データは曖昧であり、“露出-クリック-トランザクション”の損失リンクを見つけることが困難です（有料トラフィックのクリック数が多いがトランザクションが低いなど）。

そのコアロジックは、“オムニチャネルデータ統合+AI素材分析”で広告配信リンクを再構築することです。手動でデータを統合する必要がなく、マルチプラットフォームデータをワンクリックで配信する必要がありません。素材を盲目的に作成する必要がなく、AIは高実行量広告のコア要素を分解します。競合製品に目を向ける必要がなく、システムはリアルタイムでその配信アクションを追跡します。最適化を遅らせることなく、リアルタイムデータ+戦略的な提案は、投資フローの反復を支援し、広告を“経験主導型”から“データの正確な実行”にシフトさせ、中小規模の投資フローチームからブランドグループまでのあらゆるレベルのニーズに適応させます。

主な機能：

1.コア：4つの機能

（A）マルチプラットフォーム配信データ統合：一目でオムニチャネルビュー

“広告データの分散、グローバルな制御が難しい”という問題を解決し、ビブラートの主流のストリーミングチャネルをカバーします。

* データの収集 ：
- 全チャネルデータ集約：リアルタイム統合“ビッグ広告（ブランドマーケティング）、ビッグ千川（電力変換）、ビッグ星図（マスターマーケティング）、ビッグローカルプッシュ（ローカルドレナージ）”コアデータ、例：ブランドデータは、“ビッグ千川38.71%（100 9.7 W露出）、一般的な広告32.0 7%（1101.5 W露出）、ライブストリーム26.28%（487.3 W露出）、明確な把握チャネルの割合を占めています。
- 主要指標の統一表示：“推定露出（246.8 wなど）、インタラクション（いいね/コメント/共有、Helena広告インタラクション5000wなど）、推定売上、広告数”次元に基づいて、オムニチャネルレポートを生成し、Excelエクスポートをサポートします。
完全にカバーされた ：
- さまざまなマーケティング目標（排水/変換/露出）を満たすために、“ライブ排水広告（フライメロンライブ7日福祉広告）、商品広告（ヘレナグリーン宝瓶エッセンスなど）、CID広告（正確なアトリビューション）、一般広告（ブランド露出）”に適応します。

（2）広告のリアルタイムモニタリングとリスト：業界動向を把握する

“分からないどの広告が走っているか、どの商品の投入流が強い”問題を解決し、業界参考を提供する：

* 高い評価 ：
- 高い広告リスト：“人気広告素材、推定露出、インタラクション量”を毎日更新し、“プラットフォーム（千川/星図）、プロモーションカテゴリー（衣類/美容/食品）”とラベル付けし、例：2025年9月20日のリストでは、Feigua公式旗艦店の広告推定露出量246.8 W、インタラクション量246.8 W;
- 高掲載商品リスト：“商品広告数、推定売上高”を表示し、“人気商品”（Marilly Artonエアロクリーム、Herena Green Bottleエッセンスなど）を識別し、商品の選択と方向を支援します。
* 広告の詳細 ：
- 分レベルのデータ更新：単一の広告の“露出傾向、インタラクティブ変動、関連グループ購入コンバージョン”を追跡します。例：ヘレナグリーン宝瓶エッセンス広告の推定露出6300.4 w、4320w、コメント1289w、関連グループ購入データが同期表示されます。
- 配置の詳細分解：“素材のサイズ（1080×1920など）、リリース時間、プロモーションの達人（ヘレナの公式アカウント、122.8 wパウダーなど）、参照内容（プロモーション活動/製品の有効性/箱の比較）”を表示し、素材作成の参考にします。

（3）実行量素材AI分解：高変換ロジックの高速コピー

“素材作成効率が低く、ランニングロジックがキャプチャしにくい”という問題を解決し、AIを通じて創作のしきい値を下げる。

- 素材タグ抽出：高ランニング素材の“コアタグ”（“感情マーケティング”“製品効果”“物流紹介”など）を自動的に識別し、例：ポータブルWiFi広告タグは“SFパケットメール、高速インターネット、トラフィックの自由”であり、ユーザーの懸念を特定するのに役立ちます。
- スクリプトと逐フレーム図抽出：日抽出420万+広告スクリプト、168万+ビデオ逐フレーム図、解体“最初の3秒キャッチフロー論理（例SF包邮!!）强福祉开始）、中間セールスポイント呈现（製品効能デモ）、终终末転化导（クリックして购入）”;
- 類似素材の推奨：ターゲット素材を入力し、“同じカテゴリの高実行量類似広告”を推奨します（例：“エッセンス広告”を入力し、ヘレナグリーンボトルなどの類似素材を推奨します）。
** データ分析***：
- 多次元スコアリング：素材を“平均ランニングスコア、価格適合性、シーン適合性”に基づいて採点し、“ポテンシャルの高い素材”をスクリーニングします（例えば、80以上の素材を優先します）。
- 配置効果相関：“素材の長さ、ラベルの種類”と“露出/コンバージョン”の相関を分析し（例：“15-30秒、『キャンペーン』ラベル付き素材は、コンバージョン率が通常素材より25%高い”）、素材の最適化を指導する。

（4）競合他社広告追跡：差別化機会を探すためのベンチマーキング戦略

“競合製品の展開が不透明で差別化が難しい”という問題を解決し、リアルタイムでライバルのダイナミクスを把握する。

完全な競争力 ：
- 配信戦略の分解：競合ブランド/アカウントを入力し、“配信チャネルの割合（20.5 7%を占める大規模なローカルプッシュなど）、広告更新頻度（1日あたり12広告など）、コア商品（ブランドの主な靴やバッグ、広告数154など）”を確認します。
- 隠れた動画キャプチャ：競合製品の“ホームページに隠された広告動画”（未公開のストリーム素材）を監視し、“未公開のランドロジック”を発見します（例えば、競合製品の隠された動画が“箱からの比較”で実行されるなど）。
トレンドを設定 ：
- 露出と変換の比較：“自社と競合製品の推定露出（競合製品18 0 9.7 W対自社1000Wなど）、相互作用量、推定売上高”、ポジショニングギャップ（競合製品Qianchuanの割合が高いなど、独自のQianchuan予算を調整することができます）を比較します。
- 新製品の追跡：競合製品が新製品を宣伝する場合（“Marilyaton冬虫草エアクッション”など）、リアルタイムで“流入強度、材料方向、優遇戦略”を監視し、迅速に対応計画を策定する（類似製品の流入を事前に増やすなど）。

典型的な応用シナリオ

ブランド広告の最適化 ：ある美容ブランドは“素材AI分解”を通じて“高実行量エッセンス広告にはすべて“製品効果デモ+SF包メール”ラベルが含まれている”ことを発見し、自分の素材を調整して“緑宝瓶エッセンス修理効果デモ+翌日配送物流”に加入し、投入後の推定露出は3000wから6300wに増加し、相互作用量は70%増加した。
* 電力供給フロー調整 ：“競合商品追跡”を通じて、ある食品事業者は“競合他社が大規模なローカルプッシュ（20.5 7%）に依存してローカルグループ購入変換を推進する”ことを発見し、ローカルプッシュ予算を10%から25%に引き上げ、店舗の償却率を35%増加させました。
タレントのマーケティングセレクション ：あるMCNは“星図データ統合”を通じて“ヘレナなどのブランド協力の高コンバージョンタレント（122.8 wパウダー）”をスクリーニングし、美容タレントに協力することを推奨し、タレントの広告シェアを40%増加させました。
CID広告最適化 ：ある3C企業は“データ統合”を通じて、“CID広告のクリック数は高いが、取引数は低い”ことを発見し、AI分析により“素材はネットワーク速度が速いではない”と述べ、詳細ページを最適化した後、ROIは1 2.5から1 4.2に向上した。

適用対象者の集団

群衆の種類	痛みのシーン。	飞瓜易投解決策は	コア機能の使用
広告担当者	データの分散、材料の実行が困難、盲目の最適化	マルチプラットフォームデータ統合+AI素材分解+リアルタイムモニタリング	キャストカンバン、素材スコアリング、コンバージョンファネル分析
* マーケティングチーム	競合製品の不透明な投入、低ROI	全次元追跡+カスタムかんばん+専用コンサルタント	競合製品の戦略的解体、新製品投入モニタリング、ROI早期警戒
*MCN/運営者	タレント広告効果の評価が難しく、ブランド協力が少ない	星図データ統合+タレント配信リスト+類似広告の推奨	达人広告データ、ブランド提携マッチング、素材参考
中小企業	予算が限られ、どの商品を選ぶかわからない。	高投入商品リスト+低コスト素材提案+ローカルプッシュ最適化	商品フローランキング、ローカルプッシュデータ、小予算戦略

差別化要因類似の広告ツールとの比較

マルチプラットフォームデータ統合が高い ：“大規模広告+千川+星図+ローカルプッシュ”を同時に開く唯一のツールは、“データを見るために4つのバックグラウンドを切り替える”ことを避け、ストリームデータ統合効率を60%向上させます。
素材分析の深さリード ：AIはスクリプトを抽出するだけでなく、“フレームごとのグラフ+感情ラベル+ランニングスコア”を分解することができ、素材を見るだけのツールよりも“3秒のキャッチフローロジック”をキャプチャし、素材作成効率を50%向上させます。
競合製品追跡の包括性 ：“隠れたビデオ監視+配信チャネル分解”をサポートし、公開広告を見るだけのツールよりも30%多くの競合製品戦略を習得し、差別化配信機会を40%向上させます。
ストリームシーンの完全なカバレッジ ：“ブランド露出（大規模広告）、電力供給者の変換（千川）、マーケティング（星図）、ローカルドレナージ（ローカルプッシュ）”から、複数のツールを切り替えることなく、シーン全体に適応します。
初心者フレンドリーなデザイン ：組み込みの“ランニング素材テンプレート”（“福祉開始+効果デモンストレーション”など）、“フロー戦略ガイド”（“小予算優先ローカルプッシュ”など）、初心者は1週間以内に使用でき、試行錯誤コストを70%削減します。

注意事項について

データリファレンスノート ：プラットフォームの“推定露出、推定売上高”は、業界データモデルに基づいて計算され、非公式の正確なデータは、独自のバックオフィスの実際のデータ調整戦略と組み合わせる必要があります。
有料プランは必要に応じて選択 ：中小企業は“中小投資チーム版”を選択することができ、ブランド/広告会社は“競合製品フルトラッキング+排他的アドバイザー”のロックを解除する必要があります。
素材コンプライアンスの管理 ：素材を参照する際には、“コピースクリプト/画像”を避け、自社ブランドの特性を組み合わせて2回作成し、侵害のリスクを避ける必要があります。
リアルタイムデータ遅延 ：広告データの更新には1-3分の遅延があり、ピーク時（プロモーションなど）の遅延は5分に達する可能性があり、調整バッファ期間を確保する必要があります。
アカウント権限管理：複数のチームが協力する場合は、データセキュリティを確保するために“サブアカウント権限レベル”を有効にすることをお勧めします（投資フロー担当者がデータを表示し、管理者が予算を変更するなど）。