预测市场媒介采买：运营方指南与媒介计划模板

预测市场媒介采买有一个前提：您只能在平台有资格投放的渠道和库存中进行采买。

在此基础上，您需要决定在哪里触达交易者、如何采买这些库存、分配多少预算，以及针对哪种交易者行为进行优化。

本指南将按顺序说明这些决策：预测市场可用的渠道、采买本身如何运作，以及如何根据您的获客目标确定合适的渠道组合、采买方式和衡量方法。

您还可以使用我们可下载的《预测市场媒介计划模板》，在上线前规划渠道、预算分配、投放时间和衡量方案。它能帮助您将这些决策转化为可测试、并可依据交易者获客结果持续优化的媒介采买方案。

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什么是预测市场平台的媒介采买？

预测市场平台的媒介采买，是指购买付费广告库存，以触达并获取交易者。

程序化通常是主要渠道：通过 DSP 以实时竞价、私有交易市场、优先交易或直接合作的方式进行采买。

如果运营方符合平台的广告要求，付费搜索同样可行。

无论采用哪种方式，真正的目标都是能推动交易者完成您实际目标的库存，而曝光和点击只是过程指标。实际目标包括：网站访问、注册、账户入金或完成交易。

预测市场可用的广告渠道

再次说明，预测市场广告的两大主要付费媒体路径是程序化广告和付费搜索。

您可以使用哪一种，取决于您的监管状态、目标 GEO 以及广告平台的政策。

如需详细比较可选的服务商，请参阅我们的预测市场广告平台指南。

程序化广告：网页与应用内

借助预测市场程序化广告，您可以通过 DSP 在众多网站和应用中采买库存，覆盖范围超越单一发布商或搜索引擎。例如，Blockchain-Ads 为符合资格的广告主提供展示、原生、视频、应用内和 CTV 库存的程序化采买渠道，可按兴趣、行为和链上活动定向受众，前提是符合我们的合规要求。

与单纯的搜索相比，程序化能提供更丰富的库存组合，但您实际可获取的资源仍取决于 DSP、其供应合作伙伴、您的 GEO，以及您在当地投放广告的资格。

付费搜索：Google 与 Microsoft/Bing

如果您符合资格，付费搜索可以在交易者主动搜索相关市场、事件或平台时触达他们。由于 Google 和 Microsoft 对预测市场广告设有特定的认证和地域要求，其准入门槛高于程序化。

Google 目前允许投放预测市场广告，适用地区为美国（密歇根州、内华达州、纽约州和俄亥俄州除外）。广告主必须获得 Google 认证，并且属于符合资格、经美国商品期货交易委员会（CFTC）授权的指定合约市场（DCM），或是经美国全国期货协会（NFA）授权、提供合格 DCM 产品访问服务的经纪商。

Microsoft 同样要求预测市场广告主遵守其广告网络政策。针对预测市场广告系列，您还必须满足 Microsoft 的 CFTC 或 NFA 认证要求以及现行的州级资格规定。

如果您考虑将搜索纳入媒介组合，请在分配预算前查看 Google Ads 预测市场广告政策，并单独核实 Microsoft 当前开放的州。

如何为预测市场平台采买媒介

确定有资格投放的渠道后，下一步就是决定如何采买这些库存。

Blockchain-Ads 以 DSP 的形式运营，因此本节将深入介绍其中涉及的内容：竞价如何运作、您能以多高的精度定向和追踪交易者，以及广告系列中有多少环节由您自行执行。

DSP 与实时竞价

自动竞价是程序化采买的基础：DSP 会评估各发布商和广告交易平台上的展示机会，并根据您的定向设置、预算和广告系列目标，决定是否对每次展示出价。

除公开竞价外，还有另外三种模式，以部分准入范围换取更高的确定性：

• 私有交易市场仍采用竞价形式，但仅限受邀广告主出价，因此价格保持竞争性，同时准入范围受到限制。
• 优先交易会预先设定固定价格，让您在库存进入竞价之前优先查看，但库存量不作保证。
• 保量交易同时锁定固定价格和既定库存量，让您确切掌握将获得的资源。

受众构建与归因

采买平台的价值，部分取决于您能多精准地定义想要触达的交易者，以及在曝光或点击之后能对他们进行多深入的追踪。

借助 Blockchain-Ads，您可以基于兴趣构建受众，并结合行为、第一方和链上信号，再在支持的库存中激活这些受众。您还可以利用 CRM 上传或 Blockchain-Ads 像素获取的第一方数据，基于网站访客和已转化用户构建受众。

随后，归因应将媒介采买与您关注的交易者行为关联起来。我们支持通过手动安装、Google Tag Manager 或服务器到服务器追踪，对注册或首次入金等事件进行转化追踪，并可选用钱包和交易金额参数，获得更深入的报告。

自助采买或托管采买

如果您的团队已具备足够的时间和专业能力来管理广告系列设置、受众选择、追踪、竞价和优化，就可以在内部执行媒介采买。

Blockchain-Ads 为符合资格的广告主同时提供自助采买和托管服务。我们的托管团队可负责归因设置、广告系列结构、媒介规划、受众选择、创意制作、优化和规模化扩展。

哪种方式更合适，取决于您希望在内部保留多少执行工作，以及希望由采买平台承担多少管理工作。

如何规划预测市场媒介采买

您的媒介计划应将可投放的渠道，与需求可能上升的时间、可获取交易者的位置，以及广告系列各阶段所需的预算联系起来。

我们可下载的《预测市场媒介计划模板》包含预算分配和事件日历框架。您可以用它规划可投放的渠道、目标 GEO、投放时间窗口、预算分配和转化目标，从而获得一份可用于上线、衡量和调整的实用计划。

从资格入手：您的预测市场可以投放哪些渠道？

先从您的监管状态和目标 GEO 所允许的渠道入手。程序化可以让您通过符合条件的 DSP 采买网页和应用内库存，而付费搜索仅向满足 Google 或 Microsoft 平台特定要求的已认证美国运营方开放。

如果某个目标市场暂不开放付费搜索，您需要在确定预算之前相应调整媒介组合，由程序化预算承担更多获客任务。

建立事件日历

预测市场的需求由事件驱动，因此应围绕最有可能带动交易者活跃度的事件，分波次规划媒介投放。

事件日历通常包含三个阶段：

• 事件前预热：在关注度达到峰值之前扩大触达，将潜在交易者引入漏斗，并建立重定向受众池。
• 事件高峰：在交易者意向最强时加大获客投入。需求高峰期间，CPM 可能达到正常水平的 2–3 倍。
• 事件后重定向：重新触达尚未完成您所优化行为的访客和已注册交易者。

事件日历还应指导投放节奏：将预算集中在事件最有可能影响交易活动的时间窗口，并为这些时段预留充足的投放资金。

按漏斗阶段分配预算

媒介计划的初始预算分配建议如下：

• 品牌认知：20–30%
• 用户获取：50–60%
• 重定向：10–20%

请将这些区间作为可灵活调整的规划框架。随着广告系列数据显示哪个阶段能以可接受的成本带来已入金交易者和交易，您的最终分配也应随之调整。

如果您无法使用美国付费搜索，请将更多获客预算转向程序化库存，确保每一笔预算都投入到可用的渠道中。

确定 GEO 的合规性与经济效益

选择 GEO 时，除了考虑预测市场在哪些地区受到关注，您还需要了解能否在当地合法提供并推广您的产品、有哪些可用库存，以及获客经济效益是否值得投入。

在 Blockchain-Ads 上，GEO 和市场的监管状况会影响 CPM，定向深度、创意质量以及同一受众的竞争程度同样会产生影响。我们的广告政策还要求广告系列仅定向广告主产品可合法提供的地区。

预测市场广告的最佳 GEO 是美国，其次是新加坡、阿联酋、韩国、加拿大、澳大利亚和英国。请将需求和可投放性作为两个独立的问题来评估：某个 GEO 的交易者兴趣浓厚，并不自动意味着您的平台可以在当地合法运营或投放广告。

媒介采买的成本及衡量方法

预测市场媒介采买的成本因渠道、GEO、受众、库存、竞争程度以及您所优化的转化事件而异。作为实用基准，BCA Labs Institute 的数据显示，CPC 为 $22–$50，单次转化成本为 $197–$304。

将这些基准与您希望推动的交易者行为进行对比时，其参考价值最大。只有当流量能够进一步转化为注册、入金或交易活动时，较低的 CPC 才代表更好的媒介采买。

以交易者活动衡量采买成本

除流量外，还应衡量获取对平台真正有价值的活动所需的成本。

您的主要转化事件应与广告系列目标保持一致：

• 品牌认知：访问和注册
• 用户获取：入金后的首笔交易
• 事件广告系列：针对该事件的下单交易

在此基础上，衡量这些交易者产生的活动，包括已入金交易者、下单交易数和交易量。如果能将交易金额归因到广告系列，您还可以进一步评估收入或 ROAS，衡量初始转化之后的完整价值。

请参阅我们的预测市场广告系列效果衡量指南，了解如何在整个获客漏斗中追踪已入金交易者、交易活动、归因和广告系列回报。

付费媒体之外的策略

媒介采买是预测市场获客的一部分。内容、社区、推荐计划、联盟营销、KOL 和合作伙伴关系同样可以帮助您触达并获取交易者，拓展付费库存之外的获客来源。

这些策略不属于本文所述的媒介采买计划，但它们可以创造更多获客路径，并帮助您在付费投放窗口之间维持需求，从而为该计划提供支持。我们的预测市场营销策略指南介绍了如何将这些渠道与付费获客结合使用。

围绕可投放的渠道构建预测市场媒介采买

出色的预测市场媒介采买，始于您的平台实际可以投放的渠道，再从您希望推动的交易者行为倒推规划。这意味着选择符合资格的渠道、让库存与广告系列目标相匹配、在合适的事件窗口集中投放，并衡量点击之后的效果。

如果程序化是该组合的一部分，Blockchain-Ads 可让您在同一个 DSP 中规划、采买、定向和优化预测市场广告系列。我们的平台融合受众洞察、归因和实时优化，帮助您围绕设定的获客目标管理这些决策。

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