哈乐沃德变现喻久港:休闲游戏广告变现收入提升心得
12月10日,由罗斯基联合Topon、钛动科技共同主办的《游戏赛道新机会》主题系列沙龙在武汉举办。活动邀请了国内外多家业内知名公司的负责人到场分享,现场嘉宾分别从自己擅长的领域出发,通过数据分析,案例复盘等多个维度方向进行讲解与经验分享。
在活动上,哈乐沃德变现负责人喻久港带来了《休闲游戏广告变现收入提升心得》主题分享。其详细讲解了广告变现的原理,各项关键数据指标以及广告变现的优化方法,希望可以帮助到开发者。
以下为分享内容整理
大家好,今天我的分享将围绕提升广告变现收入展开。主要分为三部分
1.多看—关注市场变化
2.多想—思考背后的原因
3.多测—该怎么做
多看—关注市场变化
大家都知道,休闲游戏的商业化本质就是LTV>CPI,关于LTV可以接着拆分,LTV是每日ARPU和留存相乘得来,是整个生命周期的总价值,ARPU值可以拆分为eCPM和广告频次。
变现主要是讲eCPM和广告频次,至于留存就是提升玩法深度和整个游戏的方向。所以接下来主要讲一下提升eCPM和广告频次。
先来看一下休闲游戏的演变过程。《Flappy Bird》是2013年前后火的,日赚5万美金。如果各位把自己的游戏拿到2013年,都可以做到这样的成绩,因为2013年没有那么多游戏,当时游戏接的广告变现没那么多要求,有广告就行。
2014-2015年的时候《2048》火了,这个时候的广告变现已经有多家广告平台,所以他们把这套逻辑跑通之后,在2014-2015年发展的比较好。2017年Voodoo出现,做了《Helix Jump》等游戏,他们在广告变现中接了多家广告,并且在不同产品之间相互导量,在用户流失之前,从这个游戏导到另一个游戏去。所以他们的买量成本非常低,并且广告变现的手段更丰富。
2019年春节期间,《消灭病毒》出现,这个时候广告变现是穿山甲独家。2020年iOS14出来后,Facebook宣布了两个事情,一个是12月3日后不再对新创建的广告ID填充waterfall广告,另外就是2021年3月31号后,不再填充传统广告,只填充bidding广告。所以这两个时间节点要注意。
接下来讲一下人均视频数。因为ARPU值等于eCPM*人均视频数,人均视频数我提炼了一下,主要是两点。
一是场景到达率。大家做游戏时都知道,复活要做,签到要做,可能游戏中做了很多激励视频点,但是用户不买账。这时就要分析,是用户不知道有激励视频,还是用户知道但是不点。这就是场景到达率,有多少用户到了激励视频场景。如果到达率太低了,那么可能场景的引导有问题,用户根本不知道这个位置,需要加强引导。
二是用户到达了场景,但是不愿意点。这时需要判断是不是激励不够,比如说用户觉得双倍金币可有可无,那他当然不点。那是不是可以把两倍变成三倍,甚至是四倍,当然前提是不影响游戏内数值。另外就是激励视频的弹窗按钮放左边还是右边,用什么颜色,都是有优化空间的。一定要结合自己的产品做AB测试,提升场景到达率和用户点击率,只有这两个提升了,对应的视频数据才会提升。
分享一些内部数据。场景到达率低于50%,那么场景设计可能有问题。要尝试加强更多引导,所以说广告埋点一定要想一下,在用户行为轨迹上做埋点,可能更有价值,这样人均视频数才有可能提高。
多想—思考背后的原因
刚刚讲了市场的变化,当然具体情况要根据自己的产品来判断。其中提到接多家广告平台,下图是做的数据模拟。假设只接一家渠道A,每天有1万次请求,第一层填充率30%,第二层全部无底价。这时以1万次请求来算一下收益。
第二种是依旧接一下,拆分成三层。那么在第二层填充率只有20%。那么经过计算对比可以看到,分三层相对两层可以提升8.37%。可能数据有些绕,简单来说就是,商户进货猪肉是整只来的,卖给客户的话会分不同的部位不同价格,这样利润会更高。那流量也可以这样分,优质的给谁,次一点的给谁,这样的话整体eCPM就有提升空间了。
当我们在一家渠道之外再接入一家渠道B,那么进过理论上的计算后发现,分四层比三层可以提升1.72%。每多加一层提升一点,这样整体的提升空间会很大。
一个小彩蛋,为什么举例的数据第一层填充率都是30%?经过我们内部测试数据发现,当整个waterfall层级低于10,第一层的填充率控制在20%-40%是比较合理的。因为收入的大头都在头部,只有头部有更多的填充,对应更多的展示次数,整个的ARPU才能是正向的。
有的时候做聚合,填充的层数有30层-50层,那么第一层的填充率可以相对的往下调,最低不能低于1%。这里有一个参数是,每一层的展示次数最少保证5000次每天,尽量到达1万次每天。我们自己最多的层数达到40层,这是根据自己聚合请求的决定的。因为假设每层请求消耗10秒钟,40层需要400秒,用户在游戏中就10几分钟,就看不了几次广告了。所以要根据自己的产品以及请求逻辑判断具体分多少层。
说完waterfall来看bidding。Bidding的逻辑是每一次展示都给予最高的价格,举个例子,假设有A,B,C三家平台,在不同的时间节点请求,对应的价格都不一样。可以看到,如果按照传统瀑布流,那可能A在前边,或B在前边,或C在前边,永远都是一家在前边。你就无法知道谁高谁低。
而bidding的话,会反馈每一次当前最高价格,所以你可以知道整个曲线中最高的一个点。不管外边怎么变动,你的eCPM都是最高的。所以这就是bidding比waterfall更先进的原因。
关于eCPM,罗斯基在知识星球中进行了详细的总结。
在提升人均观看次数方面,下面列举了几个注意事项。
一是看激励视频前,一定要让用户知道,看这个激励视频可以获得的奖励。如果在视频前没有展示具体奖励的话,这就违规了。
二是激励视频的UI,一定要做AB测试,到底是2倍还是3倍,用什么颜色,放左边还是右边,都可以测。
三是奖励倍数要结合游戏数值以及产品的结构做AB测试。
四是用户看完激励视频要给用户强烈的特效提醒,让用户知道看完激励视频可以获得什么奖励。如果用户看完不知道获得了什么,以后可能也不会再看了。
五是一个心理学相关的,让用户觉得激励视频不看就亏了,那么视频的点击率会更高。比如打boss到80%失败了,用户就愿意看激励视频复活。如果是20%可能更愿意重新打。
六是关于奖励物品的参考价格。为了平衡激励和内购,激励奖励的价格要和最小SKU内购的价格进行匹配,建议是1/5-1/10。
多测—该怎么做
以上分享的内容只是适用于我们内部,具体情况还算需要各位自己测试。分享一些测试的经验。
首先是借助第三方,顺势而为。假设某家公司在穿山甲月收益100万,那么现在穿山甲推出了新兴助推计划,超过30万补贴10%,超过150万补贴20%,超过600万补贴30%。我建议有国内流量的开发者可以申请,是对开发者的额外补贴。
此外还有腾讯优选计划。如果产品能到达次留标准和产品测试标准,参加优选计划可以得到额外扶持。
第二是用好聚合。如果是自己做聚合,要注意请求完一个广告之后,多长时间再请求下一个广告。这个时间间隔如果太长,会导致广告分层,或者整个广告请求一轮的时间变长,所以建议大家用聚合。
第三是利用好已有数据。要把数据和变现打通,如果有BI,可以更好的通过数据做决策。现在市面上已经有很多新工具,比如基于广告回收来买量。我们内部做了一个工具,基于不同渠道,甚至细化到compaine买回来的用户带来的回收占比,这样我们可以知道是赚钱还是亏钱。亏钱立刻停止,赚钱继续扩大。因为有这样的工具可以更好的指导我们买量,如果没有工具可能只能算平均值。有了这些工具,可以把数据拆分的更细,更有利于指导我们基于数据做决策。所以建议大家将能拆分的数据都拆分。
关于eCPM的几条建议。在海外市场建议接优势渠道,Facebook和Admob肯定是要接的。在国内,穿山甲,优量汇这些优势渠道都接,能申请的补贴都申请。
用好激励视频,用好bidding。刚才提到,2013年的风口是有游戏,有广告变现就行,现在更倾向于bidding。所以站在这个时间节点,更早接受新技术,可以获得更多优势。
用好AB测试。不管别人给你什么样的建议,都可以测试一下,用数据说话。别人的建议不一定适合自家的产品,所以都要基于数据做判断。
关于人均视频数的总结,就是分析场景展示率和用户点击率,这两个数据解决了,人均视频数就不会太差。
大家知道Playrix是做三消最大的厂商之一,他们的玩法就是“三消+X”。现在三消买量成本很高,所以做“三消+X”玩法。三消用户买的差不多了,那么就把“X”玩法放前边,用副玩法吸引用户进来,然后他玩三消。这样一方面降低了成本,同时扩大了用户规模。所以说,如果大家的产品有两个功能,那建议先做主要功能推广。如果CPI很高,做不下去了,可以尝试用第二功能吸引用户,这样可以扩大用户范围。
将投放和变现数据打通,如果有能力就自己搭建BI,如果没有就借助第三方。
向自动化看齐。现在变现用bidding了,投放也是AEO或者UAC2.5买量都推出了,所以投放变现都尽量向自动化看齐,解放人力。
学习广告原理。如果不懂广告原理,可能只知道别人这样做,但是不懂原因。以后遇到类似的产品怎么调还是不知道。只有完全了解广告流程,通过哪些方法,在哪些地方提升,才更有可能把ROI调正。
最后推荐两个学习渠道,《计算广告》这本书我看完了第一版,收获很大,第二版是近期新出的。这本书读起来有些晦涩,主要是讲互联网广告的整套逻辑,教的是底层逻辑还有算法。如果大家觉得看书晦涩难懂,可以加入罗斯基的知识星球,了解更多一手消息。
了解更多关注罗斯基公众号
近期评论