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消费广告

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中间有多个环节和影响因素

发布时间:2019-06-24

  4月25日,由UPLTV、Facebook联合举办、罗斯基作为媒体支持的游戏出海论坛在北京召开。活动邀请了业内多位游戏出海专家分享交流。演讲内容涵盖海外游戏市场,休闲游戏、重度游戏的研发发行及海外市场的游戏买量变现、数据分析等多个方面。

  在活动上,UPLTV的研发与技术合伙人刘攀带来《UART-用户级广告收入追踪》的分享,并指出这可能是2019年移动广告行业最重要的产品变革。在技术条件成熟、渠道开放等多种因素影响下,越来越多的开发者开始关注广告效果分析,并应用在休闲游戏的广告变现中。

  在海外发行休闲游戏,广告变现越来越重要。然而广告变现一直无法像内购一样对数据进行归集。

  以美国为例,买量投放时很多用户进入游戏,但是每个美国用户的价值都一样吗?在CPI之外我们还要考虑留存,这个渠道留存怎么样,从哪个渠道推过来多少用户,但是留存等于收入吗?根据统计,以内购为主的游戏通常是3%的用户贡献100%的收益;而以广告变现为主的游戏则是10%的用户贡献80%的收益。

  长期以来,休闲游戏只能依靠CPI和留存做渠道优化,很难优化广告ROI。2019年前,业界标准是平均算法,广告平台以日期、广告位、国家等维度给出收益,按DAU/展示/点击均分。2019年起,多家平台开始推出精准的广告收益拆分产品,包括UPLTV也在进行。UART 用户级广告收入追踪解决了如何识别广告精准用户以及把广告收益拆分到用户级从而提高变现效率的问题。

  那么UART的难点在哪里?广告平台没有动力向厂商提供细节数据。实际上,广告平台完全能分清每个用户产生了多少广告收益。但由于各种原因,平台不会提供这些数据。

  如图,从三个渠道分别获得了六个用户,而变现用的不同广告平台,这样中间是有一个交叉关系,那么到底哪个用户展示的广告要比哪个广告点击的收益多呢?不是简单可以统计的。传统意义上的追踪分析工具多数以中重度为主,广告的客户并不是他们最核心的目标客户,没有深入到广告细节。而广告聚合平台让这件事成为可能,但依然非常难。

  那么为什么我们今天有可能解决这个问题。因为一些广告平台,包括Facebook,他们在越来越多地提供这种透明度的可能性。甚至广告平台会提供一段时间里面的转化数据,但这类广告平台比较小众。还有一些广告平台可能会给到小时级的数据,在一天中可以把细分条件从日期、国家、广告位再往下拆到一个小时等。同时,厂商对数据的需求越来越强烈,对于精确分析广告投放到广告变现整个过程的数据追踪越来越有需求。需求越强烈,又越有透明的机会。另外还有很多技术的成熟,如机器学习和大数据的应用已经成为标配。行业的状况和技术的发展让解决这个问题成为可能。

  在解决这个问题的过程中,我们遇到过很多的困难。但通过努力都得到了克服和一定程度的解决。如果要做广告数据分析这件事,拆分只是其中一部分,正式说法应该是追踪一些广告数据,并通过这些广告数据算出背后的收益。再把这些收益和用户关联起来,实现从推广上获取的用户到收益的整个过程。

  在广告收益的构成上,我们列举了一些常见的广告平台。大体可以分为:CPC、CPM、CPI。

  以在Facebook投放为例,广告竞价模型是基于oCPM与Pacing算法,所以变现收到的钱也是以展示计费。不同平台的广告计费模式有差异,如果去投 Google AdWords的广告会以CPC计费,而多数其他广告平台则是按CPI投放。广告平台提供的收入数据基于日期、国家、广告位、收入,而请求、填充、展示、点击等每个平台都不一样,广告收入拆分和计费模式密切相关。从展示到点击再到安装激活,中间有多个环节和影响因素,我们能做的一方面提供优质的产品内容吸引用户增加DAU,另一方面提供丰富广告内容与互动展示形式,在用户需要的时候推送,来形成变现收入。

  对广告效果分析来说,重要的是测试框架,第一步就是去构建一个测试框架,帮助我们获得一个“标准答案”。如图有三个渠道,我们会在用户进来的时候打上标签,给不同来源的用户分配不同的广告key,让广告收益和来源产生关联。而一个非常快的分析系统和一个动态分配广告key的机制保障了分析系统的顺畅和有效运作。

  现在追踪的用户级别收益拆分准确率超过87%,可以很好的帮助我们的追踪效果分析。在休闲游戏广告变现中,10%的用户贡献了80%的广告收益,而更让大家想象不到是,在以CPI为计费的平台上54%的广告展示0收益。也就是说广告展示了但是没有产生点击,当然也就不会有安装和激活,自然没有收益。即使同一个国家的广告展示价值差距也可以达到10万倍以上,具体和特定时刻的广告主投放有关,比如全球黑五的电商广告主给出的价格就非常高。

  此外,当天新增的用户的广告价值是长期留存用户的5倍,很容易理解,新增用户有一些探索性,愿意尝试一些新的东西。对不同的广告平台,首次展示和后续展示的价值变化曲线差异非常大。通过优化推广,广告eCPM可提高30%到100%,同时CPI成本和留存没有明显变化。

  实际上,平均拆分和非平均拆分的区别,更大的差异是在于对广告价值最高的top1%的人群识别。在拆分时,我们注意到激励视频有些人看到二十次,有人能看五十次甚至反复去看。有些产品在设计变现策略时追求数量,认为只要量大了还是有点收益的,这种想法是错的。如果是以CPI为主的平台其实只展示不点击不转化是不会有收益的,这个情况广告平台没办法收广告主的费用,所以平均拆分的误区就是把展示当成有效的价值。

  第二,调整广告策略,可以提高广告位质量评分和eCPM展示。有些开发者会觉只要加上广告就可以赚钱,在这种情况下可能会有很多无效的展示量拉低评分。还不如找精准广告,展示给那些真正价值高的人群。这样总量是控制住,但是收益没有下降反而提升了,广告位质量也高,能让整体广告收益提升。

  第三,定义虚拟事件(或借助标准事件),并通过Facebook 和 Google 提供的事件优化功能来做买量优化。这个虚拟事件是非常值得大家去尝试的,原因是其中的很多道理是通过内部的转化和学习从而减少许多外部流通过程产生的损耗。此外导出广告高价值用户,对它进行相似的受众投放,可以获得很多同类的用户,这个也会起到很好的效果。

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