中重度游戏买量:如何在视频渠道精细化投放

4月27日,Mintegral携手旗下的创意工作室Mindworks,在GMIC的线上直播间为大家分享如何运用精细化投放提升游戏买量效果,从投放策略到优质素材,解锁手游获客的更优解法。其中Mintegral中重度游戏客户商务负责人王宇 AJ带来了在视频渠道如何通过精细化投放,帮助中重度游戏客户提升买量效果的分享。

By 罗斯基2020-04-28

目前受新冠疫情影响,用户宅在家中的时间大幅度变长,娱乐方式相对而言变得更加单一,导致移动游戏行业的下载量与收益都出现了大幅增长,由此广告的投放以及获取用户就成为了新的商机。

4月27日,Mintegral携手旗下的创意工作室Mindworks,在GMIC的线上直播间为大家分享如何运用精细化投放提升游戏买量效果,从投放策略到优质素材,解锁手游获客的更优解法。其中Mintegral中重度游戏客户商务负责人王宇 AJ带来了在视频渠道如何通过精细化投放,帮助中重度游戏客户提升买量效果的分享。以中重度游戏客户是如何在Mintegral进行精细化投放为例,对Playable在中重度项目上的运用以及未来中重度游戏客户的买量趋势等内容进行讲解。

以下为活动内容整理:

2020年受到疫情影响,各行各业都发生了翻天覆地的变化,而游戏行业相比较其它行业而言会显得过的稍好一些,而这种好也仅仅是短期的,长期来看任何行业都一定会有影响。

Mintegral作为一个AI驱动的程序化互动式广告平台,于2015年开始孵化,现在Mintegral在全球有10个办公室,超过200+的员工,一半以上的员工来自研发团队。并且Mintegral还有全栈式的程序化广告产品体系和大数据及AI能力。在最新的一期Appsflyer《广告平台综合表现报告》中,Mintegral斩获了以下的成绩:增长指数全球第二,北美第三,大中华区第二,日韩第三;游戏综合实力指数里是全球第七;全球综合实力榜是第六。

一、中重度游戏买量的渠道格局及现状问题

无论是在国内还是海外市场,中重度游戏买量的投放力度都很大。在投放格局方面,国内有头条的巨量引擎以及腾讯广告;出海的话,有Facebook、Google,这是大家都会投的巨头媒体。

巨头之后的买量渠道,我们称之为第一梯队,如中国的快手、百度、Mintegral、阿里、有道;那么在海外包括像Snapchat、Twitter、TikTok、Unity、ironSource等等。那么第一梯队如果买完的话,还有第二梯队的选择,如一些当地的直媒,还有一些网盟等。

中重度游戏公司在买量的过程中会面临的几个问题

1、对于头部大媒体,因为大家都要去买,所以竞争非常激烈,并且大厂垄断优势非常明显。无论从游戏的品质到人才的素质以及资金储备方面,大厂的买量竞争优势都十分明显。在这种情况下,大厂基本上把头部媒体垄断了,流量基本也都抢占的差不多了;

2、很多公司以及游戏广告主会去找投放公司,而投放公司的优化师首先是水平参差不齐,就以一线的带头优化师,他们的年薪可以从最低的十几万到几十万不等,如果是自投,有一个问题就是自家的素材的水平以及效率容易跟不上,因为买量需要频繁更换素材;

3、第一梯队流量质量没问题,但各家特别各异,中小客户在这一梯队经常面临着一个无人服务或者没有本地化团队的支持,也就是在当地可能没有办公室。

4、长尾联盟渠道流量质量难以把控。

所以选择来源透明,可信度高,有专人服务的投放优化且有素材团队支撑的本地化SDK渠道,是中度游戏厂商不可忽视的获客渠道。

二、中重度游戏如何进行精细化投放

抛出两个定论:第一个定论就是中重度游戏投放在中重度开发者上,效果更好;第二个就是同类型游戏,投放在同类型开发者上,效果更好,当然精细化投放也分为几部分。

1、流量类型区分和标签化

作为游戏广告主,要知道你的游戏类型,有些广告主甚至不知道自己的游戏类型,就知道一个RPG一个SLG,这是不够的。一款游戏的类型其实有很多的维度,比如说一个SLG是战国题材还是三国题材;RPG是单机的还是MMO RPG,是不是二次元的等等,以及产品在哪一类的Publisher上表现会比较好。

我们对自己的流量,对所有的Publisher其实都要标签化。尤其是把中重度的流量会单独的放到一边, Mintegral投放到中重度游戏的时候会有一条link是专门投放在这些中重度Publisher里面;我们还秉承着垂类去投垂类,比如三消就要在去投在三消的Publisher上,slots投在slots的Publisher上;会针对广告主给出的其他渠道类型做定向投放。

2、USER level 的标签化

USER level 的标签化是为了针对目标人群的投放最有效果。因为大家买量都是希望touch到目标人群,那么首先把我们的user也去进行了很细的一些分类。所以广告主需要做的是:了解游戏的目标人群画像,其实很多广告主并不精准知道甚至有时候会是错的,投下来跟目标用户刚好相反,所以在投放前需要明确产品的目标人群画像是什么,那么我们就会针对人群画像去进行精准投放,并进行反馈。

3、机器学习+人工优化的混动优化

机器学习:顾名思义就是让机器去学习,以Mintegral为例,客户在Mintegral的流量池里是自由竞争,优胜劣汰的;

人工优化:Mintegral现在有超过30人的demand AM团队,会精细化的服务每一个大客户和潜力客户;

4、提升效果之“效

学会提问

如何帮助中重度广告主提升买量效果,那么什么是“效果”,其实就应该分为“效”和“果”。“效”就是效率,首先很多时候我们碰到还不太专业的广告主,当然这个也可以理解,因为每年我们都会有很多的新人加入到这个行业里面。如经常遇到广告主劈头盖脸的就问你们家一个SLG一个成本多少钱:有一个仙侠,那我在中国10块钱能不能买到量?

这是一种没有效率的问法,比如说10块钱仙侠游戏中国iOS能不能买到量,我们可以很负责的告诉你,能,不光10块钱,1块钱也能买得到。每一家的流量,每一个广告平台都有自己的流量洼地,里面有很低价的流量。如果在不考虑效率的情况,真的可以用很低的价格在每一家都能买到量,但是很没效率,买的很慢也买的很少。这其实与买量变现的公式有关。

eCPM(竞争力)=Bid(出价)*IPM(千次展示安装数)

=Bid*CTR(点击率)*CVR(点击转化率)*1000

定价

实际上,广告主能不能买到量和三个因素有关,一是出价、二是素材、三是点击转化率(跳转有无问题、描述页是否吸引用户)。

至于出价方面,如何做到最有效率就是与平台方多交流买量经验,无论是素材还是价格。

渠道自己的投入产出比

所谓的效率,每一个渠道都有自己的投入产出比,举个例子:2018年一个专门做养成类的想买港澳台的流量的客户,而当时Mintegral在港澳台并不是优势地区,而客户又非常配合我们不停的发素材让我们去测试,当时都是通过人工换素材,历时1个月把这个客户1天不到100个的量级优化到1天可以买到1000多个的量级。

这件事对于渠道而言的投入产出比是很低的,但是也侧面的说明了精细化投放是非常有效果的。

5、提升效果之“果”其实是ROI

(超)休闲游戏广告主买量的时候关注的是什么呢?基本上就是留存,关注次留,像三日留存关注的都非常少,只要次留达标就可以继续买,所以我们也就针对次留进行优化。

中重度广告主关注的就很多,包括留存的次留至七留,LTV的三日、七日,ROI的几日,像付费率、注册率和创角率等等。

实际上,广告主唯一应该关心的只有ROI。这里举个例子,比如一家推广渠道所有的数据都不好,但是ROI非常好,要不要选择这家渠道?而另一家推广渠道所有的数据都非常好,只有ROI非常不好,要不要屏蔽这家?

中重度客户买量最终应该看的KPI就是ROI::我们是专门针对ROI进行优化的,系统会根据客户的ROI goal by子渠道进行自动出价,加上我们的人工优化混动出价。

三、未来中重度游戏客户买量趋势

说到买量投放,就不得不提广告形态,相比banner、激励视频。试玩广告是在2018年的6月,也就是voodoo兴起之后出现的概念,那么试玩广告要比传统的视频+静态End card素材效果要好么?是的!

举两个例子:

1)今年3月我们帮莉莉丝的《万国觉醒》做了一个playable,之后的量级大概有4倍的提升,ROI也有比较明显的提升。

2)卓航的《放置奇兵》,我们也是帮客户做了一个playable,效果也有比较明显的提升。

不过试玩广告的制作成本相对会比较高,目前重度游戏在买量时尝试较多。

另外,在未来中重度游戏客户买量趋势中,一些广告主已经在自建DSP在各家渠道买量。那么他们是如何进行买量合作的呢?这里以Wildlife与Mintegral的买量合作案例进行分享。

Wildlife是自己建了一个DSP,然后他们对接了Mintegral的ADX(流量池),每当我们有广告请求的时候,就会去询问它是否需要这个用户,然后他们就会带着他们的CPM的价格来进行一个RTB的买量。

这样做的好处有5点:

1)非常的有效率;

2)非常精准,所有的目标用户都是它想要的;

3)减少人力,不仅减少广告主的人力,同样也减少了渠道方的人力;

4)数据保密,不仅仅是用户数据,而是一切的数据广告平台都无法知道;

5)一劳永逸,多款游戏收益。

核心问题:

对广告主的技术和数据、算法能力要求较高,折中的解决办法就是用Marketing  API,前面的过程都类似,只是Marketing API不会实时竞价,这个竞价还是由我们去帮它出价,效果比传统的方式还是有所提升。

以上就是今天的分享内容。

原文链接https://mp.weixin.qq.com/s/86r8g5NSATPUIOBoN3i1_Q

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