產(chǎn)品 | 顛覆傳統(tǒng)游戲買量模式？種子用戶還可以這么用

獲取用戶級廣告收益數(shù)據(jù)截圖

UPLTV在通過大量產(chǎn)品測試后得出兩個結論：1）極少部分用戶貢獻了絕大部分廣告收入；2）觀看廣告次數(shù)最多的用戶并非廣告價值最高的用戶。因此，分清楚用戶之間的差異，尋找到種子用戶是提升廣告收益的關鍵之一、UART具備了將廣告收益精準拆分到用戶級別的能力，因此具備有效篩選出“高廣告價值種子用戶”的能力，用于廣告變現(xiàn)類游戲產(chǎn)品的推廣，進一步助力優(yōu)化Campaign，實現(xiàn)ROI躍升。具體它是怎么做到的呢？

根據(jù)用戶的行為模式，游戲內(nèi)的用戶通?？梢苑譃槿悾河脩?，普通用戶，核心用戶，其中核心用戶是對游戲廣告/內(nèi)購收益貢獻最高的用戶群體。種子用戶則是依據(jù)某些針對性特征（例：付費頻次高，付費金額高，游戲分享頻率高等），從核心用戶群體中精細篩選出來的用戶。因此種子用戶除了具備核心用戶的活躍度高和生命周期久等特點外，還具備了篩選的針對性特征；通常會被利用在定向投放的廣告平臺上獲取“相似受眾”，即更多相似用戶群體。

該功能原理類似，我們通常在內(nèi)購（IAP）游戲中“高付費種子用戶”的相似受眾，只不過篩選條件由貢獻更多內(nèi)購的用戶，變?yōu)樨暙I更多廣告收益的用戶。

目前UART中的種子用戶功能可免費使用，幫助市場推廣人員獲取廣告中的高價值用戶，提升買量效果，助力實現(xiàn)最大化變現(xiàn)，形成買量和變現(xiàn)雙向正循環(huán)。

種子用戶功能的三大特點：

UPLTV種子用戶功能可以排除廣告互動中的隨機或偶然的用戶行為，篩選出真正有價值的廣告用戶。

在廣告互動行為中存在：用戶主動型廣告（用戶主動點擊觀看的激勵視頻廣告）和用戶被動型廣告（用戶被動觀看的Banner或部分插屏廣告）。而在深度的廣告互動行為中，我們不排除有用戶錯點或無意中觸發(fā)廣告行為的存在，進入商店頁，并無后續(xù)下載或付費的隨機或偶然行為。種子用戶功能可以通過數(shù)據(jù)平滑處理這些隨機或偶然行為，選取出必然行為，進而篩選出真正的高價值用戶。

篩選深層互動行為

在生成Lookalike Audience（類似受眾定位）投放廣告中，種子用戶功能還可以幫助循環(huán)擴大類似受眾或遷移更新目標受眾，并不斷高效獲取類似的高廣告價值用戶。

循環(huán)擴大類似受眾

遷移更新目標受眾

種子用戶功能可以每日自動更新優(yōu)化種子用戶，并通過接口每日自動同步到Facebook后臺。

Facebook聯(lián)動更新的兩大優(yōu)點: 

1) 自動同步，大大降低操作所需的時間和人力成本；

2) 保持長期優(yōu)化種子用戶的投放效率。

Facebook聯(lián)動更新截圖

使用種子用戶功能，市場推廣人員可以不斷篩選，擴大及更新不斷高效獲取類似的高廣告價值用戶，優(yōu)化Campaign，實現(xiàn)游戲買量效果的提升。

在實際操作中，UART內(nèi)種子用戶功能是否真的可以有效提升ROI呢？我們來看三組實踐案例。

UPLTV選擇了已接入的ABC三款休閑類移動游戲來測試，游戲均包含內(nèi)購（IAP）和廣告變現(xiàn)（IAA）的混合盈利模式。在廣告素材、廣告形式和推廣時間等因素保持一致的前提條件下，創(chuàng)建Campaign，按照3-4組不同的標簽分組，比較每個組別之間ROI和LTV的數(shù)據(jù)表現(xiàn)差異。

經(jīng)過UPLTV的測試發(fā)現(xiàn)，單一的高價值用戶標簽的表現(xiàn)效果不穩(wěn)定，不足以應對復雜因素的變化。原因是在實際推廣中，廣告收益受到諸多復雜因素的影響，主要可分為三大類：游戲的品類，推廣的周期和推廣維度。而標簽設置越豐富化，則可以應對復雜因素的影響，越適用于實際的定向和投放。因此，測試中UPLTV采用了以下兩類用戶標簽：

1）“高eCPM” 用戶標簽：眾所周知，eCPM是指用戶每（千）次看廣告帶來的平均收益，以“高eCPM”為導向目的是為了獲取eCPM貢獻較高的用戶，一般該類型用戶存在點擊下載或支付行為。市場推廣人員需要注意，用戶的eCPM與每個廣告平臺對用戶價值的算法密切相關，不同的廣告平臺在算法上存在差異。

2）“高Revenue”用戶標簽：即獲取LTV 優(yōu)質(zhì)用戶為最終目的，以“高Revenue”為導向的目的是為了獲取總體收益貢獻較高的活躍用戶，UART采用了革命性的非平均拆分邏輯，有效識別用戶的每次廣告展示或互動行為的價值，進而篩選出總體收益貢獻最高的用戶。

滿足以上測試條件后，UPLTV對ABC三款游戲進行了測試并得到以下數(shù)據(jù)。

游戲A的測試數(shù)據(jù)結果發(fā)現(xiàn)，兩種高價值用戶標簽（“高Revenue”和“高eCPM”）的ROI和LTV數(shù)據(jù)均高于其他標簽組別。

游戲B的測試數(shù)據(jù)結果發(fā)現(xiàn)，“高Revenue”價值用戶標簽的ROI和LTV數(shù)據(jù)表現(xiàn)最佳。

游戲C的測試數(shù)據(jù)結果發(fā)現(xiàn)，“高eCPM”價值用戶標簽的ROI和LTV數(shù)據(jù)表現(xiàn)最佳。另一個導致數(shù)據(jù)差異巨大的原因是，相比其他標簽組別，“高eCPM”價值用戶標簽組的內(nèi)購收益較高。

通過以上三款游戲測試數(shù)據(jù)結果，我們發(fā)現(xiàn)，普遍情況下兩種高價值種子用戶標簽的ROI和LTV表現(xiàn)都優(yōu)于傳統(tǒng)種子用戶標簽，而其中必然存在一組表現(xiàn)突出的高價值用戶標簽，例如游戲B的“高Revenue”用戶標簽和游戲C的“高eCPM”用戶標簽。數(shù)據(jù)上的差異也證明了，使用UART內(nèi)的種子用戶功能可以有效捕捉到高價值用戶，實現(xiàn)ROI和LTV的提升。

推薦算法：Facebook Split Test拆分對比測試

值得一提的是，UPLTV在本次測試中使用了Facebook工程師推薦的Split Test拆分對比測試算法，來測試不同廣告組之間的表現(xiàn)，從而發(fā)現(xiàn)效果最理想的廣告方案。本次測試中Split Test功能的工作原理是，通過創(chuàng)建多個廣告組，在將目標受眾作為測試變量，而其他因素保持一致的條件下，比較每個廣告組之間的表現(xiàn)差異。通過使用Split Test功能，幫助市場推廣人員改善后續(xù)游戲廣告的表現(xiàn)，并在廣告管理工具中重新投放勝出的廣告組。

總結