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广告归因的基本逻辑和方法系列分享(五)

作者:PMCoder之路 · 2022-05-26

广告归因优化目标的标准化非常重要

经过几十年的发展,互联网广告主的投放目标,已经从最初的相对统一的优化目标口径,比如曝光(CPM)、点击(CPC)、下载(CPI)、激活(CPA)、付费(CPP)等,发展到更多自定义的优化目标,比如关键行为。广告归因优化目标的标准化非常重要,但也需要存在部分自定义的关键行为作为优化目标。

广告归因的基本逻辑和方法:广告优化目标的数据口径说明

统一的数据口径目标,有以下几个优势

  • 首先,统一数据口径的优化目标有利于中长尾广告主通过大盘相同的转化目标数据特征的泛化,让广告模型更好的理解这个优化目标对应用户的特征,从而更好的达成广告主的优化目标。比如广告激活的优化目标,存在很多中小广告主由于本身转化数据稀疏(即转化数据很少),那么这个时候,可以将这个广告主的特征,泛化到相同品类的产品(也称回退或者回溯,表达的都是单独细项数据不足,往上一层进行评估的逻辑),以此来让模型获取更多转化数据。因此,统一的转化目标数据口径,可以很好地帮助这类的广告主冷启动,优化模型对于中长尾广告转化的理解。

广告归因的基本逻辑和方法:广告优化目标的数据口径说明


  • 其次,广告归因转化生态中,还存在第三方归因平台,统一转化的数据口径,有利于提升接入效率和异常分析的效率。对于广告归因SDK,也同样适用。

  • 再次,标准化的数据口径,行业标准统一以及数据分析口径也统一,能更方便行业信息的流通以及多团队之间沟通口径和考核指标的统一。比如,新增激活,产品的次日留存,基本都有相对统一的口径。否则,大家对于这个事情的理解都是不一样的,势必会导致信息的混乱以及沟通的低效。

当然,随着广告投放的越来越深入,对于优化目标的逻辑确实也越来越“个性化”。最近流行的关键行为投放,就是这样。从广告主的需求来看,这里有点像产品增长策略的“啊哈moment”,找到了这个关键行为,用户才会更好的增长。比如,IAA 游戏会以IPU(impression per user:人均广告观看次数) 来定义“关键行为”。

关键行为的优化目标,这里又会有两种发展趋势。一种是,逐步发展成标准的行为,比如IPU,一种是适用于头部广告主的个性化关键行为。由于头部广告主自定义的关键行为数据量级足够模型理解,所以广告投放相对好起量。但是,对于中小广告主来说,自定义的关键行为并没有很好的统一口径,同时数据又比较稀疏,广告模型实际上是很难理解这样的广告行为,也就是说,对于中小广告主,投放“关键行为”可能存在起量难的问题。


常见相对标准化的优化目标(转化目标)


  • 激活,应用或者游戏的第一次启动通常被认为是激活,对应的是应用广告的新增用户数据。2021年11月个保法生效后,激活的标准行为则是应用启动后且用户同意隐私法规后才是激活。激活的统计口径一般是按照设备ID,根据历史所有数据进行去重或者按年去重。也就是说,同一台手机设备,在一定的时间范围内(比如一年)重复安装后启动应用,最终只计算第一次的激活效果。

广告归因的基本逻辑和方法:广告优化目标的数据口径说明

  • 注册行为和表单提交:这两个优化目标,考核的信息主要是手机号码是否已有记录。针对注册和表单提交这两种优化行为,必须是填写手机号才算完成,基本已经跟手机号码强绑定了。游戏的注册还需要进行身份验证。注册和表单提交,通常是按照手机号/身份证号+ 某个广告标的物(即注册的站点或者提交表单对应的广告)进行历史所有时间的去重。

  • 下单和付费,从行为上来理解,广告主考核的行为都是用户支付完成这个动作,本质上是一个东西。只是,付费主要是针对游戏这里的行为。而下单,更多是适用于电商行业。广告优化目标的下单和付费,通常没有覆盖整个用户生命周期的下单和付费,只包含在一定时间范围的数据,比如首次下单(首次付费),7日内的下单(付费)或者30日的下单(付费)。时间拉得越长,数据的时延越长,数据也越稀疏,非常不利于模型的理解和优化。

  • ROI:ROI(Return on Investment)一般指投资回报率,在广告行业中,ROI 通常应用在游戏广告的投放中。代表的是整个游戏广告投放生命周期的投入产出比,比如投入了100块,赚了150,那么ROI 就是1.5。由于数据回流周期长以及越后端数据越稀疏等原因,广告模型无法理解并优化整个生命周期的效果数据,另一方面,广告主也没有这个耐心等待整个游戏生命周期之后才去考核广告的效果,因此ROI 广告投放会缩短到首日ROI或者7日ROI。

  • 首日ROI,指的是投放广告当天付费的金额/当天广告的总投入(即广告费)的一个比例,一款游戏首日ROI 达到30%,就是非常不错的游戏了. 7日ROI的数据口径同理.

  • 投放ROI的广告有非常严格的数据要求,首先,付费数据要充分,某个游戏应用ID在7天内的付费次数大于某个值(比如100)以及付费金额要大于某个值(比如5000),这里的次数和金额值,不同的广告平台不同。感兴趣的可以分别看看不同广告平台对于阈值的设置;

  • 其次,付费数据准确,数据准确表示尽量回传原始数据,比如需回传真实付费金额,不可添加系数,近7个自然日不可出现金额为0或金额加系数的付费行为回传,若游戏内有打折或优惠券或汇率等逻辑,需修改为回传档位原始值。

  • 再次,数据的需要完整,表示需要全量回传iOS和安卓端产生的付费数据&金额,若仅回传单平台数据或某一平台数据回传比例过低,通常也是无法投放ROI广告的。

以上,是广告归因不同优化目标的说明。实际的广告活动中,还有很多的优化目标,对于模型优化来说,都是会尽量的打造标准化,准确和完整的数据回传逻辑。


作者:PMCoder之路

本文经授权发布,不代表APP干货铺子立场。如若转载请联系原作者。

原文链接如下:https://mp.weixin.qq.com/s/mMC8mfQR-pChFT_ZthKEeg


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经过几十年的发展,互联网广告主的投放目标,已经从最初的相对统一的优化目标口径,比如曝光(CPM)、点击(CPC)、下载(CPI)、激活(CPA)、付费(CPP)等,发展到更多自定义的优化目标,比如关键行为。广告归因优化目标的标准化非常重要,但也需要存在部分自定义的关键行为作为优化目标。

广告归因的基本逻辑和方法:广告优化目标的数据口径说明

统一的数据口径目标,有以下几个优势

  • 首先,统一数据口径的优化目标有利于中长尾广告主通过大盘相同的转化目标数据特征的泛化,让广告模型更好的理解这个优化目标对应用户的特征,从而更好的达成广告主的优化目标。比如广告激活的优化目标,存在很多中小广告主由于本身转化数据稀疏(即转化数据很少),那么这个时候,可以将这个广告主的特征,泛化到相同品类的产品(也称回退或者回溯,表达的都是单独细项数据不足,往上一层进行评估的逻辑),以此来让模型获取更多转化数据。因此,统一的转化目标数据口径,可以很好地帮助这类的广告主冷启动,优化模型对于中长尾广告转化的理解。

广告归因的基本逻辑和方法:广告优化目标的数据口径说明


  • 其次,广告归因转化生态中,还存在第三方归因平台,统一转化的数据口径,有利于提升接入效率和异常分析的效率。对于广告归因SDK,也同样适用。

  • 再次,标准化的数据口径,行业标准统一以及数据分析口径也统一,能更方便行业信息的流通以及多团队之间沟通口径和考核指标的统一。比如,新增激活,产品的次日留存,基本都有相对统一的口径。否则,大家对于这个事情的理解都是不一样的,势必会导致信息的混乱以及沟通的低效。

当然,随着广告投放的越来越深入,对于优化目标的逻辑确实也越来越“个性化”。最近流行的关键行为投放,就是这样。从广告主的需求来看,这里有点像产品增长策略的“啊哈moment”,找到了这个关键行为,用户才会更好的增长。比如,IAA 游戏会以IPU(impression per user:人均广告观看次数) 来定义“关键行为”。

关键行为的优化目标,这里又会有两种发展趋势。一种是,逐步发展成标准的行为,比如IPU,一种是适用于头部广告主的个性化关键行为。由于头部广告主自定义的关键行为数据量级足够模型理解,所以广告投放相对好起量。但是,对于中小广告主来说,自定义的关键行为并没有很好的统一口径,同时数据又比较稀疏,广告模型实际上是很难理解这样的广告行为,也就是说,对于中小广告主,投放“关键行为”可能存在起量难的问题。


常见相对标准化的优化目标(转化目标)


  • 激活,应用或者游戏的第一次启动通常被认为是激活,对应的是应用广告的新增用户数据。2021年11月个保法生效后,激活的标准行为则是应用启动后且用户同意隐私法规后才是激活。激活的统计口径一般是按照设备ID,根据历史所有数据进行去重或者按年去重。也就是说,同一台手机设备,在一定的时间范围内(比如一年)重复安装后启动应用,最终只计算第一次的激活效果。

广告归因的基本逻辑和方法:广告优化目标的数据口径说明

  • 注册行为和表单提交:这两个优化目标,考核的信息主要是手机号码是否已有记录。针对注册和表单提交这两种优化行为,必须是填写手机号才算完成,基本已经跟手机号码强绑定了。游戏的注册还需要进行身份验证。注册和表单提交,通常是按照手机号/身份证号+ 某个广告标的物(即注册的站点或者提交表单对应的广告)进行历史所有时间的去重。

  • 下单和付费,从行为上来理解,广告主考核的行为都是用户支付完成这个动作,本质上是一个东西。只是,付费主要是针对游戏这里的行为。而下单,更多是适用于电商行业。广告优化目标的下单和付费,通常没有覆盖整个用户生命周期的下单和付费,只包含在一定时间范围的数据,比如首次下单(首次付费),7日内的下单(付费)或者30日的下单(付费)。时间拉得越长,数据的时延越长,数据也越稀疏,非常不利于模型的理解和优化。

  • ROI:ROI(Return on Investment)一般指投资回报率,在广告行业中,ROI 通常应用在游戏广告的投放中。代表的是整个游戏广告投放生命周期的投入产出比,比如投入了100块,赚了150,那么ROI 就是1.5。由于数据回流周期长以及越后端数据越稀疏等原因,广告模型无法理解并优化整个生命周期的效果数据,另一方面,广告主也没有这个耐心等待整个游戏生命周期之后才去考核广告的效果,因此ROI 广告投放会缩短到首日ROI或者7日ROI。

  • 首日ROI,指的是投放广告当天付费的金额/当天广告的总投入(即广告费)的一个比例,一款游戏首日ROI 达到30%,就是非常不错的游戏了. 7日ROI的数据口径同理.

  • 投放ROI的广告有非常严格的数据要求,首先,付费数据要充分,某个游戏应用ID在7天内的付费次数大于某个值(比如100)以及付费金额要大于某个值(比如5000),这里的次数和金额值,不同的广告平台不同。感兴趣的可以分别看看不同广告平台对于阈值的设置;

  • 其次,付费数据准确,数据准确表示尽量回传原始数据,比如需回传真实付费金额,不可添加系数,近7个自然日不可出现金额为0或金额加系数的付费行为回传,若游戏内有打折或优惠券或汇率等逻辑,需修改为回传档位原始值。

  • 再次,数据的需要完整,表示需要全量回传iOS和安卓端产生的付费数据&金额,若仅回传单平台数据或某一平台数据回传比例过低,通常也是无法投放ROI广告的。

以上,是广告归因不同优化目标的说明。实际的广告活动中,还有很多的优化目标,对于模型优化来说,都是会尽量的打造标准化,准确和完整的数据回传逻辑。


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