11月29、30日,第八届·灵眸大赏Morketing Summit在中国·上海成功召开。
第八届灵眸大赏以「回归」为主题,围绕“深耕国内市场·回归”与“放眼全球战略 · 未来”两大主题日,共设7个分会场,开展了为期两天的议程。大会聚集近80位全球营销商业生态高管进行主旨分享和panel讨论,参会者高达2000+行业从业者。
据CNNIC第52次中国互联网络发展状况统计报告显示,截至2023年6月,我国网络游戏用户规模达5.50亿人,较2022年12月增长2806 万人,占网民整体的51.0 %。游戏行业不断发展,国内游戏也不断以较高的品质获得用户青睐,并积极探索出海路径。
这个过程中,相较于以往传统Waterfall的广告投放方式,Bidding在海外的使用也已经非常成熟,它能够让出价最高的平台获得展示机会,并将价格反馈到整个流程。“变现自动化的当下,头部的广告渠道几乎都在Bidding,或者已经实现了Bidding,再或者在去往Bidding的路上。”喻久港分享。
那么,在这样的情况下,应该如何破局,流量增长又有何方向?
11月30日,在第八届 Morketing Summit 灵眸大赏游戏专场上,哈乐沃德商业化负责人喻久港以《Bidding时代,流量破局的方式》为题进行了演讲, 以具体的计算和案例为契,给大家带来了干货十足的分享。
以下为演讲实录:
精细化运营怎么做?各家有各家的打法,在过去几个月当中,我们也踩过一些精细化的坑。接下来,希望结合我们公司自己的一些“事故”,给大家带来一点故事。如果今天的分享能给大家对于LTV的提升,以及未来流量增长方向有一点启发和帮助,我就觉得实现了个人今天分享的意义。01
目前,流量有这样的几个困局。第一,对于开发者来说,买量成本越来越高,但是变现的eCPM却在下滑;第二,买量越来越自动化,1.0、2.5、3.0、 AEO/VO、IAA ROAS、IAP ROAS、IAA+IAP ROAS等各种各样的名词天花乱坠;第三,变现自动化的当下,头部的广告渠道几乎都在Bidding,或者已经实现了Bidding,再或者在去往Bidding的路上;第四,规模小时,ROI是正的,扩大后ROI却变负。接下来,我会针对这四个现状,站在开发者的视角,阐述一下背后的原因。![](https://cdn.morketing.com/upload/image/wechat/2023-12/17036717241621272569933320.jpg)
首先,为什么买量的CPI升高了,但是eCPM却下降了?假设一款产品不考虑人工成本,花费和收益,ROI目标做到100%,我们按照CPI是1美元,点击率2%、转化率50%的理论值简化计算,买量CPM是10美元。对于一个用户的生命周期来说,假设生命周期留存和是5,如果一个用户每天看10个广告,他需要eCPM做到20美元才能回本,相当于流量价值要做到翻倍。但现在的现状是,留存越来越难,示例说明,留存和大概率做不到5,可能是4。这个时候,eCPM要达到25美元,相当于买用户的时候eCPM是10美元,卖给平台的时候要达到20美元甚至25美元才能回本,还要在平台不抽成,不考虑人力成本,ROI是100%的前提下。如此,就出现了一个很大的冲突。对于现在买量的ROAS,CPI有可能是2美元、5美元或更高。这是因为,这些CPI涨幅远大于变现eCPM的增幅,所以大家的感受就是CPI变高了,但是eCPM却下滑了,这就导致了第一个冲突:买量CPI变高,但是eCPM增速没有那么快。这个点该如何破局?有一个方式就是增加内购,把内购加上去以后,可以弥补广告部分收益减少的损失,弥补ROI。获取用户方面,对于开发者来说,有四种用户。第一种,是既付费也看广告的用户,这种用户谁都想要。第二种,是付费但是不看广告的用户,也可以接受。第三种,是不付费但是只看广告的用户,这样的用户也无法避免。第四种,是大家都不喜欢的,既不付费也不看广告的用户。对于开发者来说,最喜欢的就是第一种,第二、第三种可以接受,第四种最好不要来我的游戏里面。开发者有这样的诉求,平台便有一套对应的工具。UAC1.0是买安装,所有用户都丢给你;UAC2.5是买事件;UAC3.0是买价值,要什么样的价值,就买对应付费的价值,直接买第一类的用户。这个时候CPI涨了,但是用户更精准了。平台就是基于这个逻辑,把流量的价值推得更高,所以做了这样的改变。但这个过程中,3.0对应的用户是非常小的,只有中间一小块,所有人都想要。但是如果想获取这个用户,就必须付出更高的价格。平台做这种改变,背后的本质就是为了将他的流量价值最大化。开发者为了获得精准的流量,使得用户可以看到自己最适合的广告。如果用户有个性化的画像,他看到的广告也就是他很喜欢的类型的广告。比如,最近很火的“我被某某包围”了,里面的视频和平时刷到的短视频几乎没什么差别,就是因为他获取了用户的一些信息,为之匹配了视频,让广告跟平时看到的视频差不多,这就是个性化广告背后的本质。02
他山之石可以攻玉,我们可以看一下传统行业。通过观察传统行业的营销,看他们如何获取用户,可以思考怎么借鉴到游戏行业当中。100年前,福特是怎么在全世界范围内火起来的?是因为做了流水线。之前是一个工人做一台车,后面改为这个工人做底盘,那个工人做车轱辘等,全部拆开,产能大大提升,效率大大提高。50年前,宝洁是怎么在全世界范围内火的?是因为他有非常多的渠道,只要日化品牌上了他的渠道,马上可以接触到一线用户,这是渠道和营销的力量。如今,“遥遥领先”大火,一说华为就知道是科技的代表。如果哪家游戏贴了品牌,你会自然而然地下载,这是免费的自然量,这就是品牌的力量。如果大家的开发者账号有品牌的权重,或者有自己的品牌,对应的自然量会给你带来不错的收益。这个时候,建议大家维护好自己的主账号,会有意想不到的收益。当前形势下,基于我们自己的认知,觉得有两个方向可以突破:![](https://cdn.morketing.com/upload/image/wechat/2023-12/1703671726126986491404985.jpg)
1、算准模型方面,一是只有将每个渠道,每个campaign的ROI算准,把平均值打破,才能知道哪个campaign带来的收益是正向的,哪个campaign带来的收益是负向的。二是Google Paly的税,这个是我们内部踩的坑,因为我们没有把它算准,所以导致了一个事故。2、提升产品LTV方面,只有LTV提升了,能承受的CPI就更高,可以买量的空间也更大,做一些事情就对应的有一些折腾的空间。假设算一个LTV模型,如果按照传统的算法,就是ARPU值乘以留存和,大家都这么算。但这么算对吗?ARPU值是稳定的吗?留存和是稳定的吗?eCPM是稳定的吗?这些问题都经不起推敲。如果按照幂函数拟合留存,如图一, R的平方值是0.996,可信度也非常高,留存和只能做到这么多。这个看似没问题,但如果按照图二怎么办?如果有两天这个点偏高,曲线便画不出来,R平方值只有0.81,可信度是非常低的。对于这种情况该怎么办?实际上有办法,将留存累加之后就变成了图三,这个时候再来拟合留存的时候,就是累计的LTV,这时候对应背后算模型有三种方式:幂函数、对数函数、指数函数。只有把三种函数都用上,再看一下哪个R的平方值更接近于1,才能用模型拟合留存,这个只是在LTV等于ARPU值乘以LT模型基础上打破了一点平均。另外,eCPM平均怎么打破?这个时候需要用到一些技术的手段。因为现在Bidding的渠道越来越多,每次广告展示时,将这里面的每次价值通过技术手段,通过第三方,归因到每个campaign对应带来多少回收,把这个数据算出来,你的模型就又更加完善了。关于ROAS的买量就涉及到内购了,这是一个真实的事故案例。对于谷歌的内购收税,大家可能想到的是15%或者30%的分成比例,这么算对吗?用户充值了10美金购买了内购项,开发者可以收到多少钱?对于韩国用户、美国用户、欧洲用户,结果是不一样的。这个问题研究下来非常有意思,可以看到收税的过程。第一步,用户充值以后,当地国家或地区会收第一笔税。这个时候叫VAT,在不同地区比例是不一样的。韩国VAT为10%,欧洲大部分国家地区是20%左右。第二步,是谷歌的分成。一种是小于100万的,可以申请优惠,等于15%,一种是超过100万的,优惠变成了30%,这个时候是开发者和平台分。第三步,是增值税WHT。例如新加坡地区,该地区在2024年1月1号以后变成9%,2024年1月1号之前是8%。不同地区之间有所差异,巴西则是25%。不同地区的公式不一样,对应税收的价格也不一样。为什么研究这个事情?是因为,之前比如用户累计充值1万美金,我们按照简单算法算自己认为收到了七千,实际上可能只有六千,这就导致ROI的计算错误。量级越大,差距也会越来越大。这个案例拿出来与大家分享,希望大家吸取经验。接下来和大家分享精细化运营的一个案例——《SSSnake》。这个游戏在不同的时间,会定期举办一些活动,会给玩家看当地的排名,前三名奖励是什么也完全让玩家看到,刺激玩家冲刺排名。这样一来,对应的充值金额也越来越高。通过定期活动可以大幅度拉升内购,将这一点在自己的产品当中应用,会有不少的收获。另一个案例——《王者荣耀》。这个游戏的打折不会告诉你具体的规则,而是让你自己抽卡,好不容易得到抽卡,再给你一个倒计时,几天之内要赶紧用,不用就可惜,用这一点拿捏玩家的心理。差异化定价的策略,也建议大家尝试一下。还有我们内部的一个案例,这是一个产品当中购买次数曲线分布图。大部分接近2/3的用户只购买过一次,如果能将这2/3的用户购买次数往上提升一点,购买金额往上拉升一点,你的内购LTV又是不一样的结果。对于这些,数据越往下深挖,是越有意思的事情。这里面就涉及到怎样引导用户付费,特征是什么,怎么挖掘出来等问题。我的分享就是这些,希望给大家带来一点收获,谢谢大家!
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