愛奇藝奇麟oCPX 升級(jí),LTV優(yōu)化助力游戲客戶付費(fèi)增長
隨著游戲行業(yè)的競爭不斷加劇,買量的成本節(jié)節(jié)攀升,產(chǎn)品的變現(xiàn)周期逐步拉長。為了應(yīng)對日趨激烈的競爭,游戲客戶的廣告投放考核重點(diǎn)逐步從用戶數(shù)量的增長轉(zhuǎn)移到營收利潤的提升。ROI是廣告投放效果考核的一個(gè)重要指標(biāo),用來對宏觀的投放效果進(jìn)行評(píng)估。而具體到用戶粒度,游戲客戶大多選擇LTV(即用戶生命周期價(jià)值)對流量質(zhì)量進(jìn)行判斷。通過LTV的高低可以直接反映用戶付費(fèi)情況的好壞,推算后續(xù)產(chǎn)品的回本周期。LTV指標(biāo)與付費(fèi)率、次留率、首日ROI、獲客成本等都有緊密聯(lián)系,是流量質(zhì)量的直接體現(xiàn),因此愛奇藝奇麟針對游戲行業(yè)上線了一系列功能來優(yōu)化投放產(chǎn)品的LTV。

功能一:智能分發(fā),聚焦高LTV場景投放
游戲產(chǎn)品千差萬別,而不同廣告場景的背后對應(yīng)的是多樣的用戶,只有在與產(chǎn)品最匹配的場景上才能找到對應(yīng)優(yōu)質(zhì)用戶,獲取最好的投放效果。為此,愛奇藝奇麟上線了自適應(yīng)的智能分發(fā)功能,通過游戲客戶回傳的付費(fèi)金額計(jì)算各個(gè)場景的LTV,并在投放中實(shí)時(shí)調(diào)整,強(qiáng)化匹配場景的投放,為游戲客戶匹配高價(jià)值的用戶群,提升整體投放的LTV。

例如某游戲客戶使用了自適應(yīng)的智能分發(fā)功能后,深層成本偏差顯著收斂,付費(fèi)率提升了30%。自適應(yīng)的智能分發(fā)大幅提升了流量利用率,并且?guī)砹碎L期效果的提升,上線后全站游戲的7日LTV大幅提升了46.9%,極大加快了客戶的回本周期。
功能二:付費(fèi)優(yōu)選,根據(jù)目標(biāo)付費(fèi)率選擇合適流量
基于歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)表明,付費(fèi)率與LTV是正相關(guān)關(guān)系。相對來說,付費(fèi)率高的流量往往后續(xù)付費(fèi)的意愿強(qiáng)烈,LTV也更高。對于投放中的游戲,找出付費(fèi)率相對更高的流量對提升LTV至關(guān)重要。但不同游戲由于類型和題材的差別,在付費(fèi)率上天然存在差異。愛奇藝奇麟上線了基于目標(biāo)付費(fèi)率的流量優(yōu)選功能,可以通過游戲客戶的淺層和深層出價(jià),計(jì)算出期望的付費(fèi)率,優(yōu)先獲取高于期望付費(fèi)率的流量,減少低于目標(biāo)付費(fèi)率的流量,在提升付費(fèi)率的同時(shí)可以帶來LTV的上漲。

付費(fèi)率流量優(yōu)選功能重點(diǎn)關(guān)注游戲客戶的出價(jià)表達(dá)?;谀繕?biāo)付費(fèi)率篩選符合游戲客戶預(yù)期的流量。功能上線后,大盤付費(fèi)率提升40%,LTV提升30%。
功能三:模型升級(jí),提升全鏈路勝出機(jī)會(huì)
重度游戲客戶的付費(fèi)出價(jià)遠(yuǎn)超其他行業(yè)的出價(jià)水平,但由于轉(zhuǎn)化率和點(diǎn)擊率偏低,在排序時(shí)容易被過濾。為此愛奇藝奇麟升級(jí)了召回和粗排模型,將重游廣告的深層出價(jià)和深層轉(zhuǎn)化率納入全鏈路排序,極大地提升了重游廣告在全鏈路排序的勝出機(jī)會(huì),為重游行業(yè)客戶贏得了更多的曝光機(jī)會(huì)。

基于模型升級(jí)的對比實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)組付費(fèi)類廣告的深層轉(zhuǎn)化數(shù)明顯提升,深層成本偏差收斂13個(gè)百分點(diǎn),LTV提升77%。實(shí)驗(yàn)組在召回階段的曝光機(jī)會(huì)額外增加了2個(gè)百分點(diǎn)。
功能四:大R觸達(dá),有效探索付費(fèi)優(yōu)質(zhì)用戶
游戲投放中新游的首發(fā)冷啟動(dòng)是至關(guān)重要的環(huán)節(jié),前期完整的數(shù)據(jù)積累可以幫助構(gòu)建更加準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)模型。有了冷啟動(dòng)的積累,后續(xù)通過設(shè)定目標(biāo)ROI投放可以持續(xù)穩(wěn)定帶來收益。然而投放初期,付費(fèi)人群積累十分困難,游戲客戶往往為此需要投入大量成本進(jìn)行試錯(cuò)。為此,愛奇藝奇麟在游戲行業(yè)提供了大R人群觸達(dá)策略,通過人群畫像分析找出付費(fèi)意愿最強(qiáng)的用戶,在新游戲首發(fā)階段優(yōu)先觸達(dá)高價(jià)值用戶,在潛在的大R人群上獲得大量曝光,輕松完成首批付費(fèi)數(shù)據(jù)的積累。

策略上線后,大R人群觸達(dá)率提升了60%,在優(yōu)質(zhì)用戶上快速贏得大量曝光。某客戶在上新過程中達(dá)成首日ROI考核要求的同時(shí)保持高速消耗,當(dāng)天完成冷啟動(dòng),實(shí)現(xiàn)首發(fā)階段的量質(zhì)齊升。

以上四個(gè)系列功能上線后,游戲的后端付費(fèi)有了極大提升,更多的付費(fèi)也意味著更快的消耗和曝光,從而帶來新的付費(fèi)增長,最終形成正向循環(huán)。與此同時(shí),付費(fèi)用戶的質(zhì)量也有顯著提高,投放中頻頻爆R,后續(xù)付費(fèi)源源不斷。這些優(yōu)化邏輯的背后是平臺(tái)在基于游戲的付費(fèi)情況不斷調(diào)整適應(yīng)分發(fā)模型,為此需要游戲客戶配合,只有及時(shí)準(zhǔn)確地回傳完整的付費(fèi)行為和金額,才能更好地驅(qū)動(dòng)算法模型尋找高價(jià)值用戶,帶來LTV和消耗的雙重提升,助力付費(fèi)增長。