作者:独立出海联合体 · 2020-11-04
现如今,对于做全球市场的游戏厂商来说,广告变现已然是再常见不过的商业模式,但凡翻开各个地区两个主流手机平台的下载榜,映入眼帘的无不是满目超休闲和休闲游戏,其背后所蕴含的商业价值不言自明。各个主流渠道的大力扶持,加上市场对广告变现的了解在不断加深,让开发者越来越重视到广告变现带来的价值。
在商业模式愈发清晰之下,不少中重度游戏也加入了其中。根据第三方平台数据报告显示,该年度,全球使用“内购+广告变现”的游戏数据量比2017年增加34%,在Top1000的游戏中,近1/5的重度游戏、超过四成的中度游戏加入广告变现,简单来说,结合广告的混合变现模式开始被更多的厂商接受。
数据来源:App Annie&Google《2019中国移动游戏出海深度洞察报告》
曾有业内人士告诉独联体,中重度游戏本身CPM很高,能达到休闲游戏的1.5~2倍,这让它通过广告变现能获得很好的收益。此外,内购虽然是中重度游戏的主要收入来源,但支撑内购收入的往往是头部的10%群体甚至更少,广告变现不失为提高收入的可行方式。
话虽然这么说,做广告变现的方案并没有想象中那么简单,从前期的广告方案设计、三方广告平台选择、到接入聚合 SDK、调通测试,最后到数据分析、持续优化等等多个阶段,对于游戏研发来说,这往往是超出自身经验认知的领域,可能需要专门组建团队,在庞大的数据中钻研很长时间才能有所收获,形成成熟的方法论。另一方面,开发者往往受限于对自身产品的认知,缺少了解行业数据的手段,并不能确认自己的广告变现收益是否合理
因而广告聚合平台成为了很多开发者的选择,作为第三方,他们拥有大量的数据来为运营优化提供支持,在专业领域的持续积累,让他们对产业链上下游熟门熟路。不过随着广告变现模式的逐步升温,竞争也愈发的激烈,过去大流量的打法不再适合现今的节奏。如何精细化运营,成为广告变现收益最大化的最大痛点。
在此情况下,我们最近找到了TradPlus创始人兼CEO王秋实,以及今年爆款游戏《江南百景图》 CEO Wesley,与独立游戏《战魂铭人》的COO 曹侃,请他们结合自身经验,从行里行外来分享一下广告变现收益最大化的方法论。
TradPlus创始人兼CEO王秋实
从黑盒到白盒,
从粗放式运营到高效精准归因优化
这看似是另一个行业的话题,但因为广告变现的需要,它也切实和游戏行业产生了深厚的交集。
在广告变现发展的早期,流量红利依然是行业张口必谈的话题,开发者专心于开发产品,对上下游产业链了解的较浅,只要挣钱就行。在这种需求的驱动下,黑盒模式便产生了。
什么是黑盒?简单来说,就是开发者接入聚合平台后,获得的报表以简单的结果呈现为主,而其中收益的构成、细节变化,作为开发者是无法获取的。而这还是早期工具产品的广告变现,随着时间的推移,工具开发者也慢慢了解到广告变现可以更精细的分析优化,催生出了更多需求。但在游戏行业,广告变现模式兴起的时间并不长,行业上的区隔也导致了工具变现的初期情况,很多游戏开发者并不了解广告变现产业链,更不用提深入的优化、调配策略。
一方面,产业的发展必然会伴随着精细和垂直化,黑盒模式只能满足初级的需求,当粗放式经营阶段过去、不同行业人员逐渐熟悉产业之后,更高的需求必然会被提出来;另一方面,黑盒模式下,中间方可以运作的内容太多,趋利性导致了一些不合适的做法,开发者也有了数据透明的诉求。在这种环境下,白盒模式出现。
不过初期的白盒模式主要是为了透明化的需求,相对于过去的黑盒来说,主要的改变就是接入渠道的账号从平台方提供变为了由开发者自己建立,但服务上依旧是老的一套,开发者虽然能看到每一家渠道的数据,但具体其是否按照自己的需求策略分配流量、分配的情况如何等问题,依旧是处于黑盒状态。
如前所述,当还处于流量红利的粗放阶段,这种模式可能还有合理性,但现在的问题在于单一的流量红利已经过去,必须要从粗放的运营模式转向精细化运营,以求实现收益的最大化。
关于精细化运营带来的价值,独联体从椰岛游戏与凉屋游戏的口中得到了一些答案。
椰岛游戏早在其知名作品《超脱力医院》上线后便开始思考广告变现,经历了自建聚合平台和寻找专业聚合平台的过程。2019年,椰岛游戏和TradPlus接触并开始了尝试合作。在双方的努力下,《黑暗料理王》APRU提升了20%。而今年的爆款《江南百景图》更为出色,经过两周左右的全面优化,收益有100%以上的增长。
对于凉屋游戏来说,这种提升也非常明显。
以往凉屋游戏的作品偏单机体验、内购内容较少,因此早在2017年《元气骑士》上线后,他们便开始尝试广告变现。但他们表示,作为独立游戏团队,彼时的他们受限于人力等相关资源,并没有太多精力专门处理广告变现工作。很长一段时间,广告变现都是交给聚合平台协助完成,不过在整体调优的过程中,总会面对一些信息延迟的问题。后来,凉屋在朋友的介绍下接触到了TradPlus,并开启了合作。在TradPlus的帮助下,《元气骑士》在一周时间内ARPU提高了20%,《大家饿餐厅》提高了17%。如今,凉屋游戏的新作《战魂铭人》也选择了 TradPlus 作为广告变现合作伙伴。
《战魂铭人》广告设计页面
精细化运营只是一种结论性的说辞,从运作原理上来说,能实现这种成绩,其原因在于TradPlus的数据漏斗模型。
何谓数据漏斗模型?
凭空说明可能不太容易理解,可以想象一下沙漏或者筛子,它们的运作逻辑非常简单易懂,通过一些很小的孔将东西一点一点“筛”下去,数据漏斗模型与之类似,就是观察每一步的流失比例,分析原因,定位问题,优化结果,最终实现最优解。
数据漏斗模型有多重要?
试想一下缺乏漏斗筛错的场景,开发者遇到问题后,开始凭感觉去猜测哪里的数据出现了问题,然后再根据猜测的结果制定优化方案,接着反复跑A/B test,可能最终的出来的结果比较好,但问题也很明显,其一,这种方法实现周期很长,其二,因为无法严格控制变量,归因困难。
数据漏斗模型的重要意义就在于,它能迅速帮助开发者找到问题的点,实现问题的精准定位。
漏斗模型不是TradPlus的“专利”,现有聚合平台也有自己的漏斗模型,不同点在于细节。
比如市面上常见的数据漏斗模型,主要包含四个节点:请求第三方广告平台、第三方广告平台返回广告、广告展示、广告点击,可以大致分为三方广告平台填充率、展示率、点击率这三项指标。
市面上常见的数据漏斗模型
而TradPlus数据漏斗模型展示了数据漏斗模型用以归因的9个重要指标,包含用户覆盖率、请求成功率、第三方广告填充率、聚合SDK填充率、用户触达率、广告Ready率、广告触发率、播放完成率、退出率和点击率。虽然已经足够细致,但这也只是TradPlus数据漏斗模型中的部分判断依据,在多达38个埋点的系统支持下,这个数据漏斗模型能够以非常精准的定位到变现过程中出现的问题,进而辅助开发者施行针对性的调整。
TradPlus的数据漏斗模型
比如开发者发现变现过程中用户人均展示偏低,那么就可以直接寻找影响它的因素,请求广告的时机是否正确、缓存是否合理、用户是否达到了广告场景、用户达到广告场景的时候广告是否已经准备好等等,然后根据排查结果进一步思考解决方案。
王秋实告诉独联体,他们的思路是从搭建之初便确定好要做精细化数据漏斗模型的目标,在几年中不断思考设计漏斗模型,将广告过程完整地提供给开发者,达到精准定位问题、优化问题的目标。
这套漏斗模型的设计基础是对广告变现业务环节的拆解,基于对整个产业的熟悉程度和对产品的思考维度,TradPlus通过拆解广告变现过程中影响变现收入的环节,设计了完善的数据漏斗模型。通过这个模型,开发者在前端能够看到大量过往产品很少提供的数据,透过这些数据的变化,开发者能够了解到变现过程中哪些地方出现了问题,从而思考出针对性的优化方案。
而跟TradPlus合作过的椰岛方面也表示这种数据漏斗模型效果显著。
在采访中,我们从椰岛游戏CEO Wesley(鲍嵬伟)处得知,《江南百景图》上线的头一个月,椰岛先采用了自己的聚合产品,优化数据的流程也为市面上常见的方式:即分析三方广告平台提供的粗粒度的请求、填充、展示等数据,并基于此猜测数据提升的方向、做A/BTest验证观察结果。但这种方式不但运营周期很长且需要投入很大人力,对结果也难以进行准确的归因。
而在接入TradPlus观察了两天数据后,双方详细分析了数据漏斗模型,确认每一次请求的三方平台的表现(填充率,未填充原因,响应时长等指标),以及用户到达广告场景之后的表现(广告是否加载成功,是否触发广告等指标),并按用户分组定制了Waterfall 的优化方案。经过优化后,《江南百景图》在广告变现方面的收益提升了100%。
双方合作设计的《江南百景图》变现方案
以漏斗模型为基准的全流程服务,
即便是“新手”也能在广告变现上得95分
得益于这种极度细分的漏斗模型设计,TradPlus的工作高效很多,也让其能够围绕这个模型提供更为优质的服务。
在聊天的过程中,王秋实的话语中始终离不开“服务”二字。他认为,市面上并不缺乏聚合SDK产品本身,缺乏的是提供标准化优质服务的变现方案提供商。不过,重要的是,早在游戏广告变现还在“野蛮生长”的蛮荒阶段,TradPlus就将服务带到游戏行业中。
前文提到过,广告变现早在工具App时代便已有之,到了手游时代,这种模式被传递了下来,这也就正好解释了为什么如今市面上诸多超休闲游戏,其变现的基本逻辑和工具App的逻辑如出一辙。
但在TradPlus看来,二者有明显的不同。不同于工具类App,游戏广告变现被重视也还是近几年的事儿,广告变现模式在游戏行业中大热以后,游戏厂商开始互相了解,希望去建立一个广告变现的全局逻辑。但在这个过程中,不少业者的理解还是接入SDK、弹出广告,变现成功。
因此TradPlus将向游戏厂商们阐述清楚广告变现逻辑这点放在了第一位。“首先要让游戏厂商明白,广告变现的过程是怎样的、需要关注哪些指标,然后再继续推进接下来的接入服务。”
在采访中,凉屋游戏的COO 曹侃向独联体介绍,在跟TradPlus的接触中,对方不论是在问题解决还是在实际操作调整的过程中都很专业和细致,针对版本的测试和对接都很顺畅,而且提出的产品上的需求能够很快地实现。比如之前遇到了广告缓存过期的问题,TradPlus能够快速响应并提出解决办法,2个星期内就有可以满足定制化需求的SDK。为凉屋提供了完整而优质的广告变现解决方案。
在接入的过程中,TradPlus也力求让服务更加简单便捷。
如何做到这一点?简单来说,在说明白了广告变现是怎么回事儿之后,TradPlus会基于漏斗模型提供的大数据,帮助用户匹配一套95分的“答卷”,按照这份“答卷”进行方案的嵌套便可。
虽然说起来简单,但对于服务的提供方TradPlus来说,拿出这样的方案需要经过一个非常全面、系统的思考。
首先,需要根据产品对应的上线区域、目标用户来划定广告的的用户范围,在这个前提下,后续的针对性的变现方案才能顺利推进。确定好目标之后,便开始了广告场景的设计,什么样的场景适合投放广告?如何触发广告?广告出现的频次如何?激励的金额有多少,等等的要素都需要考虑进来。
在设计好变现方案后,便需要结合三方平台特点、政策、适合的广告类型和自身的产品类型、优势国家的CPM等要素对其进行筛选,确定好三方平台后便进入平台开户、设计Waterfall的环节。
这些都准备好了后,才开始对接聚合SDK,进行接入后的测试。到了这一步,服务的第一个阶段完成。
第二个阶段对于相对步骤较少,根据现有的方案构建数据漏斗模型,然后漏斗模型开始审查方案并寻找影响因素。第三个阶段和第二个阶段紧密相关,根据漏斗模型发现的问题设计优化方案,通过A/B Tset验证问题的精准性和方案的可行性,而后进行持续观察和循环优化,以求变现收益的最大化。
在流程中,第一个关键问题是让用户了解到广告变现的逻辑,只有在这个基础上,后续的合作才能顺利进行;第二个关键在于整个漏斗模型的运作,在这个环节中,细致埋点起到了很大的作用,它让整个分析的过程能够像选择题一样成为一个完整的系统,进而实现精准排查和高效优化。
虽然看上去流程很长,但在整个过程中,需要开发者自己去系统思考的环节并不多,更多的时候,开发者可以像看到标准答案一样直接将其誊到自己的试卷上。
总的来说,TradPlus帮助开发者实现广告变现收益最大化的逻辑并不难理解,即在仔细拆解了变现产业链业务的前提下,对产业链上的环节进行了拆解和结构处理,让其形成了一个看上去异常复杂,但实际运转起来却非常自动的系统,围绕着这个系统,TradPlus的前置优质方案和后续方案的改进才成为可能。
虽然说起来简单,但模型关键节点的选择、思维的全面、优化方式的可行性的思考,是非常复杂的工程。
不过就结果而言,前序的工作都是值得的,精细的漏斗模型让TradPlus构建出了足够的行业壁垒,而基于此的服务则让其壁垒成为了帮助游戏厂商实现广告变现收益最大化的优秀答案。
作者:独立出海联合体
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独立出海联合体 · 2020-11-04
现如今,对于做全球市场的游戏厂商来说,广告变现已然是再常见不过的商业模式,但凡翻开各个地区两个主流手机平台的下载榜,映入眼帘的无不是满目超休闲和休闲游戏,其背后所蕴含的商业价值不言自明。各个主流渠道的大力扶持,加上市场对广告变现的了解在不断加深,让开发者越来越重视到广告变现带来的价值。
在商业模式愈发清晰之下,不少中重度游戏也加入了其中。根据第三方平台数据报告显示,该年度,全球使用“内购+广告变现”的游戏数据量比2017年增加34%,在Top1000的游戏中,近1/5的重度游戏、超过四成的中度游戏加入广告变现,简单来说,结合广告的混合变现模式开始被更多的厂商接受。
数据来源:App Annie&Google《2019中国移动游戏出海深度洞察报告》
曾有业内人士告诉独联体,中重度游戏本身CPM很高,能达到休闲游戏的1.5~2倍,这让它通过广告变现能获得很好的收益。此外,内购虽然是中重度游戏的主要收入来源,但支撑内购收入的往往是头部的10%群体甚至更少,广告变现不失为提高收入的可行方式。
话虽然这么说,做广告变现的方案并没有想象中那么简单,从前期的广告方案设计、三方广告平台选择、到接入聚合 SDK、调通测试,最后到数据分析、持续优化等等多个阶段,对于游戏研发来说,这往往是超出自身经验认知的领域,可能需要专门组建团队,在庞大的数据中钻研很长时间才能有所收获,形成成熟的方法论。另一方面,开发者往往受限于对自身产品的认知,缺少了解行业数据的手段,并不能确认自己的广告变现收益是否合理
因而广告聚合平台成为了很多开发者的选择,作为第三方,他们拥有大量的数据来为运营优化提供支持,在专业领域的持续积累,让他们对产业链上下游熟门熟路。不过随着广告变现模式的逐步升温,竞争也愈发的激烈,过去大流量的打法不再适合现今的节奏。如何精细化运营,成为广告变现收益最大化的最大痛点。
在此情况下,我们最近找到了TradPlus创始人兼CEO王秋实,以及今年爆款游戏《江南百景图》 CEO Wesley,与独立游戏《战魂铭人》的COO 曹侃,请他们结合自身经验,从行里行外来分享一下广告变现收益最大化的方法论。
TradPlus创始人兼CEO王秋实
从黑盒到白盒,
从粗放式运营到高效精准归因优化
这看似是另一个行业的话题,但因为广告变现的需要,它也切实和游戏行业产生了深厚的交集。
在广告变现发展的早期,流量红利依然是行业张口必谈的话题,开发者专心于开发产品,对上下游产业链了解的较浅,只要挣钱就行。在这种需求的驱动下,黑盒模式便产生了。
什么是黑盒?简单来说,就是开发者接入聚合平台后,获得的报表以简单的结果呈现为主,而其中收益的构成、细节变化,作为开发者是无法获取的。而这还是早期工具产品的广告变现,随着时间的推移,工具开发者也慢慢了解到广告变现可以更精细的分析优化,催生出了更多需求。但在游戏行业,广告变现模式兴起的时间并不长,行业上的区隔也导致了工具变现的初期情况,很多游戏开发者并不了解广告变现产业链,更不用提深入的优化、调配策略。
一方面,产业的发展必然会伴随着精细和垂直化,黑盒模式只能满足初级的需求,当粗放式经营阶段过去、不同行业人员逐渐熟悉产业之后,更高的需求必然会被提出来;另一方面,黑盒模式下,中间方可以运作的内容太多,趋利性导致了一些不合适的做法,开发者也有了数据透明的诉求。在这种环境下,白盒模式出现。
不过初期的白盒模式主要是为了透明化的需求,相对于过去的黑盒来说,主要的改变就是接入渠道的账号从平台方提供变为了由开发者自己建立,但服务上依旧是老的一套,开发者虽然能看到每一家渠道的数据,但具体其是否按照自己的需求策略分配流量、分配的情况如何等问题,依旧是处于黑盒状态。
如前所述,当还处于流量红利的粗放阶段,这种模式可能还有合理性,但现在的问题在于单一的流量红利已经过去,必须要从粗放的运营模式转向精细化运营,以求实现收益的最大化。
关于精细化运营带来的价值,独联体从椰岛游戏与凉屋游戏的口中得到了一些答案。
椰岛游戏早在其知名作品《超脱力医院》上线后便开始思考广告变现,经历了自建聚合平台和寻找专业聚合平台的过程。2019年,椰岛游戏和TradPlus接触并开始了尝试合作。在双方的努力下,《黑暗料理王》APRU提升了20%。而今年的爆款《江南百景图》更为出色,经过两周左右的全面优化,收益有100%以上的增长。
对于凉屋游戏来说,这种提升也非常明显。
以往凉屋游戏的作品偏单机体验、内购内容较少,因此早在2017年《元气骑士》上线后,他们便开始尝试广告变现。但他们表示,作为独立游戏团队,彼时的他们受限于人力等相关资源,并没有太多精力专门处理广告变现工作。很长一段时间,广告变现都是交给聚合平台协助完成,不过在整体调优的过程中,总会面对一些信息延迟的问题。后来,凉屋在朋友的介绍下接触到了TradPlus,并开启了合作。在TradPlus的帮助下,《元气骑士》在一周时间内ARPU提高了20%,《大家饿餐厅》提高了17%。如今,凉屋游戏的新作《战魂铭人》也选择了 TradPlus 作为广告变现合作伙伴。
《战魂铭人》广告设计页面
精细化运营只是一种结论性的说辞,从运作原理上来说,能实现这种成绩,其原因在于TradPlus的数据漏斗模型。
何谓数据漏斗模型?
凭空说明可能不太容易理解,可以想象一下沙漏或者筛子,它们的运作逻辑非常简单易懂,通过一些很小的孔将东西一点一点“筛”下去,数据漏斗模型与之类似,就是观察每一步的流失比例,分析原因,定位问题,优化结果,最终实现最优解。
数据漏斗模型有多重要?
试想一下缺乏漏斗筛错的场景,开发者遇到问题后,开始凭感觉去猜测哪里的数据出现了问题,然后再根据猜测的结果制定优化方案,接着反复跑A/B test,可能最终的出来的结果比较好,但问题也很明显,其一,这种方法实现周期很长,其二,因为无法严格控制变量,归因困难。
数据漏斗模型的重要意义就在于,它能迅速帮助开发者找到问题的点,实现问题的精准定位。
漏斗模型不是TradPlus的“专利”,现有聚合平台也有自己的漏斗模型,不同点在于细节。
比如市面上常见的数据漏斗模型,主要包含四个节点:请求第三方广告平台、第三方广告平台返回广告、广告展示、广告点击,可以大致分为三方广告平台填充率、展示率、点击率这三项指标。
市面上常见的数据漏斗模型
而TradPlus数据漏斗模型展示了数据漏斗模型用以归因的9个重要指标,包含用户覆盖率、请求成功率、第三方广告填充率、聚合SDK填充率、用户触达率、广告Ready率、广告触发率、播放完成率、退出率和点击率。虽然已经足够细致,但这也只是TradPlus数据漏斗模型中的部分判断依据,在多达38个埋点的系统支持下,这个数据漏斗模型能够以非常精准的定位到变现过程中出现的问题,进而辅助开发者施行针对性的调整。
TradPlus的数据漏斗模型
比如开发者发现变现过程中用户人均展示偏低,那么就可以直接寻找影响它的因素,请求广告的时机是否正确、缓存是否合理、用户是否达到了广告场景、用户达到广告场景的时候广告是否已经准备好等等,然后根据排查结果进一步思考解决方案。
王秋实告诉独联体,他们的思路是从搭建之初便确定好要做精细化数据漏斗模型的目标,在几年中不断思考设计漏斗模型,将广告过程完整地提供给开发者,达到精准定位问题、优化问题的目标。
这套漏斗模型的设计基础是对广告变现业务环节的拆解,基于对整个产业的熟悉程度和对产品的思考维度,TradPlus通过拆解广告变现过程中影响变现收入的环节,设计了完善的数据漏斗模型。通过这个模型,开发者在前端能够看到大量过往产品很少提供的数据,透过这些数据的变化,开发者能够了解到变现过程中哪些地方出现了问题,从而思考出针对性的优化方案。
而跟TradPlus合作过的椰岛方面也表示这种数据漏斗模型效果显著。
在采访中,我们从椰岛游戏CEO Wesley(鲍嵬伟)处得知,《江南百景图》上线的头一个月,椰岛先采用了自己的聚合产品,优化数据的流程也为市面上常见的方式:即分析三方广告平台提供的粗粒度的请求、填充、展示等数据,并基于此猜测数据提升的方向、做A/BTest验证观察结果。但这种方式不但运营周期很长且需要投入很大人力,对结果也难以进行准确的归因。
而在接入TradPlus观察了两天数据后,双方详细分析了数据漏斗模型,确认每一次请求的三方平台的表现(填充率,未填充原因,响应时长等指标),以及用户到达广告场景之后的表现(广告是否加载成功,是否触发广告等指标),并按用户分组定制了Waterfall 的优化方案。经过优化后,《江南百景图》在广告变现方面的收益提升了100%。
双方合作设计的《江南百景图》变现方案
以漏斗模型为基准的全流程服务,
即便是“新手”也能在广告变现上得95分
得益于这种极度细分的漏斗模型设计,TradPlus的工作高效很多,也让其能够围绕这个模型提供更为优质的服务。
在聊天的过程中,王秋实的话语中始终离不开“服务”二字。他认为,市面上并不缺乏聚合SDK产品本身,缺乏的是提供标准化优质服务的变现方案提供商。不过,重要的是,早在游戏广告变现还在“野蛮生长”的蛮荒阶段,TradPlus就将服务带到游戏行业中。
前文提到过,广告变现早在工具App时代便已有之,到了手游时代,这种模式被传递了下来,这也就正好解释了为什么如今市面上诸多超休闲游戏,其变现的基本逻辑和工具App的逻辑如出一辙。
但在TradPlus看来,二者有明显的不同。不同于工具类App,游戏广告变现被重视也还是近几年的事儿,广告变现模式在游戏行业中大热以后,游戏厂商开始互相了解,希望去建立一个广告变现的全局逻辑。但在这个过程中,不少业者的理解还是接入SDK、弹出广告,变现成功。
因此TradPlus将向游戏厂商们阐述清楚广告变现逻辑这点放在了第一位。“首先要让游戏厂商明白,广告变现的过程是怎样的、需要关注哪些指标,然后再继续推进接下来的接入服务。”
在采访中,凉屋游戏的COO 曹侃向独联体介绍,在跟TradPlus的接触中,对方不论是在问题解决还是在实际操作调整的过程中都很专业和细致,针对版本的测试和对接都很顺畅,而且提出的产品上的需求能够很快地实现。比如之前遇到了广告缓存过期的问题,TradPlus能够快速响应并提出解决办法,2个星期内就有可以满足定制化需求的SDK。为凉屋提供了完整而优质的广告变现解决方案。
在接入的过程中,TradPlus也力求让服务更加简单便捷。
如何做到这一点?简单来说,在说明白了广告变现是怎么回事儿之后,TradPlus会基于漏斗模型提供的大数据,帮助用户匹配一套95分的“答卷”,按照这份“答卷”进行方案的嵌套便可。
虽然说起来简单,但对于服务的提供方TradPlus来说,拿出这样的方案需要经过一个非常全面、系统的思考。
首先,需要根据产品对应的上线区域、目标用户来划定广告的的用户范围,在这个前提下,后续的针对性的变现方案才能顺利推进。确定好目标之后,便开始了广告场景的设计,什么样的场景适合投放广告?如何触发广告?广告出现的频次如何?激励的金额有多少,等等的要素都需要考虑进来。
在设计好变现方案后,便需要结合三方平台特点、政策、适合的广告类型和自身的产品类型、优势国家的CPM等要素对其进行筛选,确定好三方平台后便进入平台开户、设计Waterfall的环节。
这些都准备好了后,才开始对接聚合SDK,进行接入后的测试。到了这一步,服务的第一个阶段完成。
第二个阶段对于相对步骤较少,根据现有的方案构建数据漏斗模型,然后漏斗模型开始审查方案并寻找影响因素。第三个阶段和第二个阶段紧密相关,根据漏斗模型发现的问题设计优化方案,通过A/B Tset验证问题的精准性和方案的可行性,而后进行持续观察和循环优化,以求变现收益的最大化。
在流程中,第一个关键问题是让用户了解到广告变现的逻辑,只有在这个基础上,后续的合作才能顺利进行;第二个关键在于整个漏斗模型的运作,在这个环节中,细致埋点起到了很大的作用,它让整个分析的过程能够像选择题一样成为一个完整的系统,进而实现精准排查和高效优化。
虽然看上去流程很长,但在整个过程中,需要开发者自己去系统思考的环节并不多,更多的时候,开发者可以像看到标准答案一样直接将其誊到自己的试卷上。
总的来说,TradPlus帮助开发者实现广告变现收益最大化的逻辑并不难理解,即在仔细拆解了变现产业链业务的前提下,对产业链上的环节进行了拆解和结构处理,让其形成了一个看上去异常复杂,但实际运转起来却非常自动的系统,围绕着这个系统,TradPlus的前置优质方案和后续方案的改进才成为可能。
虽然说起来简单,但模型关键节点的选择、思维的全面、优化方式的可行性的思考,是非常复杂的工程。
不过就结果而言,前序的工作都是值得的,精细的漏斗模型让TradPlus构建出了足够的行业壁垒,而基于此的服务则让其壁垒成为了帮助游戏厂商实现广告变现收益最大化的优秀答案。
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