2020/06/10

广告优化专栏丨游戏应用类广告主,如何精准获取高价值用户?

  • 游戏优化

大家好!我是猎豹移动-Facebook游戏优化师 火火,今天的专栏内容是游戏应用类的广告如何精准获取高质量的用户,对于刚入行不久、有些许投放运营经验的广告主会有一定的借鉴意义。下面开始我今天的内容分享!
在游戏和应用类广告投放优化的过程中,广告主或者优化师大多以两大目标为导向:单个下载成本或者付费率。单个下载成本的优化目标主要是Install,Facebook后台指标为cost per install,即CPI,优化形式主要是以优化素材,或者受众定向等形式降低单价,提高素材点击率,获客买量。这里我将从以下几个方面来详细解释一下:

明确广告投放目标

当以付费率为主要优化目标时候,那么我们的目标很明确,就是获得高价值用户,提高游戏的内购比例,主要关注的指标为ROAS&ROI。

在这里我们必须明确两个概念——ROI和ROAS,看似相似的两个概念,其实还是有很大的差异,并且有很多的广告主将这两个概念的意义弄混,虽然都与付费相关。

ROI Return on investment(投资回报率),广告投放效果回报和成本投入比。

计算方式:ROI=(总收入-成本投入)/成本投入*100%简要概括就是:总利润/总成本,大于0就是赚钱。投入总成本(投资)包括:产品成本+广告费+税费+运费+人工+……

ROAS Return on Advertising Spend,总收入/广告支出。

比如,广告主花了1000美金,带来了5000美金收入,那么ROAS=5000/1000=5

ROAS和ROI主要区别:

1.ROAS使用销售额去计算,而非利润;

2.ROAS仅考虑直接广告支出,不考虑其他相关费用;

3.ROI的利润通常把人工,物流等成本都算进去,不仅只是算产品成本

但事实情况是,大多数人心中衡量的ROI实际上多数是指ROAS, 因为很多人把这两个数据混在了一起,当作了一个概念,为了凸显规范性,咱们这就只讨论ROAS的指标。因为通常在Facebook 的后台我们能看到的指标就是ROAS,对于在做Facebook广告投放的广告主,这次我们重点分析的ROAS指标将更具指导作用。那关于ROI各个大佬都有自己的一套衡量体系和标准了,这里不再赘述。

获得高价值用户要精准掌握的基础知识

那么如何通过广告获得高价值用户或者大R用户来提高自己产品的付费率呢?我们主要从受众和优化目标两个维度来考虑。众所周知,广告是通过不同的受众定向展示给不同的人群,Facebook有数十亿的用户,早已被打上了各种标签来追踪用户的行为。而高价值的用户必然是Facebook这个大用户池中的一小部分人群,我们要做的就是把这一小部分人群捞起来,给他们投放、传递广告内容和产品信息,引导其成为我们的付费用户。

Facebook的受众分为3种,第一种是泛定义受众,即不设置受众的投放方式,无差别投放,大家雨露均沾,不分彼此,因为最宽泛,所以也最不精准。

第二种便是兴趣受众,增加兴趣标签,关键词,来锁定一部分具有此类标签的人群,算是比较精准的一种定向方式,当然,兴趣关键词选的好才算真的精准,因为Facebook库里可供选择的标签成千上万,想要定位精准还要费一番周折。

第三种便是类似受众,是最精准的受众定位方式。类似受众简单理解就是通过创建行为种子源的方式来找到和此类行为具有相似行为的那部分受众。可以在创建过程中选择类似受众的规模。受众规模越小,与源受众的匹配度越高。虽然创建较大规模的受众会增加潜在覆盖人数,但会降低类似受众与源受众之间的相似度。一般情况下,我们推荐的源受众规模为 1,000 到 50,000 人之间。

另外,源受众的质量也非常重要。比如广告主创建了一个付费金额超过50刀的源受众,然后去定义5%受众规模去匹配源受众,就可以对这5%的受众进行投放广告。可供选择的规模为1%~10%,1%是最精准的规模。一个最经典的图来解释受众便是洋葱头模型:

为达到您的投放目标,一定要上手的优化事件

除了受众,我们来看优化目标,在投放广告的过程中,install为常用的优化目标,除此之外,我们还可以选择Install下面的应用事件优化(app event optimization),即AEO优化模式。

AEO模式下主要有14种优化事件,其中一种也是用的最多一种模式:purchase。当我们选择优化目标为purchase,Facebook会着重把广告投放给那些更容易表现为付费行为的玩家,当然这也是基于这些玩家在其他app中表现的行为得出。当然了,广告投放的初期是不建议直接用AEO进行投放的,因为系统没有收集到足够的数据支持,此类事件的发生次数太少。

所以说,在这种情况下,根据线性事件的发生漏斗,我们就选择这件事件(purchase)的前一个转化事件(install)。当下载数据足够,投放了一定时间之后,开了AEO,又积累的一定的付费数据,那么下一步我们就可以开启VO投放了,VO是获得高价值用户的最高级优化目标。

VO,就是value optimization,表示广告主希望我们的广告投放系统将广告投放给可能最大程度提高广告所产生价值的受众。此优化简单直接,从概念上就已经阐述的十分明确,就是针对优化付费价值用户的一种优化方式。所以在选择竞价设置的时候,有一个广告花费回报就是我们前文说过的ROAS设置可供选择。如果不输入广告花费回报控制,广告主将使用最高价值竞价策略,就相当于自动出价方式。输入保底广告花费回报控制金额时,可在确保广告花费回报 (ROAS) 超过所输入竞价的同时,实现广告花费回报 (ROAS) 的最大化。

这里要说明的是,广告花费的最低回报比率必须在0.001到1000之间。选择一个合理的值特别重要,如果过大,比如999,可能用户池中只有一两个这样的用户,所以没有办法正常的投放出广告,花出预算,因为要求太高,目标太难获取了。

还要说明的是,VO投放的触发需要一定的条件,新账申请下来后,当有100次的花费事件被触发的时,VO才会开启,而AEO则没有这种触发条件。

关于成效单价方面,中国有句老话“物以稀为贵”,既然VO和AEO都是优化高价值用户,VO是优化超高价值用户的,那么他们的获客成本一定是比较高的,一般会高于下载的单价十几倍甚至几十倍,素材的点击率也会更低一些,在VO或者AEO的投放中,虽然我们关注的是付费成效,但是同样也会产生下载数据,但是不会太多,因为不是主要优化目标。

用一个特别形象的模型来展示的话:

受众定位+优化事件的组合拳仍然有效

好了,既然介绍完了受众以及优化目标的三种方式,那么如何搭配受众形式与优化目标才能使成效最优化,价值最大化呢?

对于付费游戏来说,相似受众(lookalike)定位无法把量级较小的超R用户精准分离出来,而是将他们和普通大R混在一起,那么用价值导向的类定义(VBLAL),超R与大R能在定位上更精准被分离出来。

所以用相似受众搭配VO的投放模式是捞取超R的必胜手段。那么AEO怎么搭配受众呢?其实AEO直接搭配通投即不设置受众的形式就好了,因为AEO本身是捞取中小R的,本身就锁定了中规中矩的受众规模,再给限制其兴趣受众的话就容易受众过窄,何况如果非要搭配相似受众的形式,为何不用VO呢?所以AEO大可通投进行。如果是Install的话,买量受众就视产品而定吧!