2025年,OPPO广告推出「OS增长科学」IP,旨在依托OS在场景、产品能力等维度的持续创新,将前沿技术转化为适用于不同行业的科学营销解决方案。
基于此,我们聚焦产品能力,提出「搞定OS增长的9个关键」,从创意生态、数据共建与归因科学三大板块切入,直击用增决策人的三大灵魂拷问:如何打动目标用户?如何挖掘高质用户?如何算准用户成本?本期,我们将围绕数据共建,看OPPO广告投放如何量效双收。
服务商说:
“我们正通过推动旅游客户实施全链路数据回传与质量分接入,精细优化长决策链路,并积极与媒体共建,以解决工具迭代中的挑战,持续提升OPPO旅游广告投放效能”
“通过为游戏客户定制付费口径,以平台数据反向验证其后台效果推动优化并实现增长。此策略可复用于不同产品,以更适配的口径提升跑量与预算效率。”
“游戏行业通常采用多种oCPX竞价方式以满足不同考核需求,部分产品会存在新增GAP值问题,影响买量效果。为此,我们采用“自归因”回传应用付费与注册数据,使其从约50%降至20%左右。”
“当前数据合作中,客户在数据安全与模型效果间会面临两难,正和OPPO广告推广平台一起尝试通过"虚拟样本拓展+分层出价机制"的创新方案,在保障数据安全的前提下,助力客户突破数据共建中的效果瓶颈,实现用户规模与后效价值的精准平衡。”
“我们通过全链路回传,为招聘等B端客户精准锁定高价值人群。当客户有数据保密需求时,我们会启动「质量分」等替代性方案作为精准杠杆,确保在合规框架内持续优化投放效果。”
“数据共建实践中,全链路回传便于运营拆解各个链路节点下的转化率变动,从而更好的对标客户认可数据做正向调整。”
“对信贷用户进行意愿与质量的分层击破可以有效提升ROI;保险行业则可以融入更广阔的数据生态去帮助打破存量竞争、实现可持续增长。”
“在落地中,OPPO广告推广平台侧的人群属性,通过数据共建,与广告主的人群标签打通后,方便广告主精准对目标人群进行出价系数上调,一方面让优质流量获得溢价,也让广告主的效果得到了强化。”
“在数据共建落地过程中,客户因安全疑虑和效果存疑导致开发评估受阻,我们通过联动媒体商务提供安全背书、效果案例及流程讲解解决了问题。虽然初期困难但最终能实际提升效果也让客户信任度更高。”
在OPPO效果广告营销的深水区,无论是“浅层目标与后端转化目标的不协同”,还是成本控制下的“起量难”,核心痛点都指向一点:单一渠道的浅层数据,难以全面描绘用户的真实价值。
一、打破数据孤岛,吹响全域增长号角
在当前广告投放环境下,广告主往往需要同时布局多个平台,导致核心投放数据分散在不同渠道中。各渠道之间的隔离数据形成了一个个“数据孤岛”。
随着广告主对投放效果考核的日益深入,平台算法亟需更丰富的深层转化数据支持来进行精准学习和持续调优。OPPO广告作为媒体平台难以感知广告主后端的深度转化目标(如ROI),数据源的割裂,使得模型难以全面、深入地理解用户,最终制约了广告在“质”与“量”上的双重提升。
为了打破这一困境,OPPO广告推出灵活、安全的“数据共建”解决方案,通过全域数据回传、全链路数据回传两种模式,为广告主构建坚实的数据基建。该方案不仅助力模型更准确地识别高价值人群,提升跑量能力,更能结合广告主后端转化目标,实现投放效果的全面优化,携手广告主共赢增长。

OPPO广告数据共建解决方案
二、重构增长模型,突破增长瓶颈
1. 提升跑量
全网助攻模型,打破数据孤岛,助力规模化增长
优质流量竞争加剧,除了出价,模型的预估也非常关键。但单一渠道样本有限,模型对目标用户的判断也有限,就可能面临跑量难或者成本高的困境。OPPO广告可通过“全网助攻模型”,借助广告主回传的全媒体渠道转化数据(经加密和隐私安全处理),极大丰富模型的学习样本,在不影响考核与成本的前提下,有效提升广告竞争力与跑量能力。

OPPO广告全网助攻模型
▎能力拆解
● 核心逻辑
将广告主在多方验证过的转化样本(如在其他渠道发生的转化数据)提供给OPPO广告平台模型,模型通过分析这些跨渠道的“成功案例”,更全面地理解目标用户画像和拓展模型的寻找边界,更好的挖掘此前在OPPO渠道未被识别的高潜力人群并且进行精准定位。
● 平台优势
用于助攻模型的全渠道回传数据,不计入OPPO渠道的正式考核与成本计算,无后顾之忧,为广告主提供了无风险的增量优化机会;针对每个客户1V1专属建模,确保用户画像高度契合,以及保障数据安全。
● 支持业务
支持OPPO信息流广告、OPPO联盟广告、OPPO展示优选等场景,并支持该场景已支持的全部转化类型。
▎客户价值
该模型使广告主在OPPO渠道以更稳定的成本获取更多转化,实现全域营销效果的最大化。
▎合作案例
某小说客户,投放渠道分散,将全渠道转化数据进行回传,样本量增加200%,模型学习和预估效果显著提升。在投放上,给客户带来的收益是,次留率不变的情况下,新用户量级增加80%。

小说行业客户投放OPPO广告的案例
2. 提升后效
全链路回传,驱动“浅层转化”到“深度价值”的提升
在考核加深后,投放时浅层数据一片繁荣但深层目标却无法达到预期,根源在于系统模型只能看到对于浅层目标的需求,无法辨识一个意向用户的“价值度”。OPPO广告支持灵活安全的深度数据回传链路,通过后效优化模型辅助投放,使广告主在投放浅层目标时,能够优化更深层次的商业目标,实现从流量获取到用户价值挖掘的跃迁。

OPPO广告全链路回传逻辑示意图
▎能力拆解
● 产品原理
广告主投放浅层oCPX类型,考核更深度的目标时,可以基于深度行为回传相应用户质量分/关键行为,策略进行后效优化建模,优化深度目标。
● 回传后效目标数据
当广告所选的oCPX类型无法覆盖更后端的考核目标时,广告主可补充回传后端目标数据,平台进行针对性模型优化。如,回传后端关键行为和付费流水等数据。平台算法模型将学习这些深度转化样本,自动优先寻找与目标用户相似度更高的人群,从源头上提升用户质量。
● 质量分
当后效数据敏感时,也可按照用户的价值或行为梯度(如:付费金额,授信金额)打分后回传,将用户价值量化成一个通用标准的质量分,平台算法模型根据质量分的高低进行学习,并持续探索和投放分数更高的用户,高效优化深层ROI。
▎客户价值
后效优化建模使广告主能够超越浅层转化的竞争,直接优化关乎业务增长的核心指标,从而在竞价中建立差异化优势,以更科学的成本获取高价值、高潜力的核心用户,实现营销效率与效益的双重提升。
▎合作案例
某金融客户,投放时考核的是授信成本。授信是个较为深度的转化行为,前置的还有注册、完件这些关键行为事件,客户回传完件等行为数据后,加入模型学习。在OPPO广告投放上的结果是,授信成本下降10%,但授信转化量提升18%。

某金融客户投放OPPO广告的案例
数据共建,是技术的升级,更是增长思维的进化。通过数据共建,OPPO广告与广告主实现了经验驱动到科学驱动的转变。OPPO广告期待与更多广告主携手,通过数据共建夯实增长地基,共同迈向量效双收的可持续增长之路。
以上就是关于OPPO广告「数据共建」产品能力的介绍,对于一些决策链路较长的行业像是金融行业广告来说,OPPO广告推广平台只考虑了单一的千层数据,更倾向于为广告主寻找一些意愿高的客户,缺少对综合质量高用户的挖掘,因此看似到达投放目标但最终经营目标还是不理想的,通过「数据共建」全面描绘了用户的真实价值,助力广告主不错过高质量用户;如您想了解更多关于OPPO广告开户的相关问题,可以拨打电话:400-960-2809,详细咨询。
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