作者:Adjust 首席產(chǎn)品官 Katie Madding

Apple 推出 iOS 14.5+ 隱私新規(guī)后,歸因領(lǐng)域發(fā)生了巨大的變化。隨著越來越多的營(yíng)銷人員和開發(fā)者調(diào)整策略和運(yùn)營(yíng)方式,移動(dòng)游戲生態(tài)圈也在繼續(xù)振蕩。在與眾多廣告主和廣告渠道對(duì)話后,我們清楚地了解到廣告營(yíng)銷對(duì)行業(yè)的意義比以往更加重要了。然而當(dāng)下的問題是:在效果營(yíng)銷方面我們?cè)撊绾瓮七M(jìn)?如何找到高效的方法獲取高質(zhì)量的用戶,并持續(xù)為用戶提供優(yōu)質(zhì)的個(gè)性化體驗(yàn)?

如今,可靠而精確的數(shù)據(jù)減少,近年來已經(jīng)被棄用的憑借猜測(cè)的營(yíng)銷方法現(xiàn)在又浮出了水面。對(duì)于移動(dòng)營(yíng)銷人員來說,這意味著需要使用模型和上下文來了解哪些渠道能獲得高生命周期價(jià)值 (LTV) 的新用戶。對(duì)于 SKAdNetwork 來說,安裝后的最初 24 小時(shí)最為重要,您可利用這個(gè)窗口獲得優(yōu)勢(shì)。然而很多應(yīng)用的關(guān)鍵應(yīng)用內(nèi)操作并非集中發(fā)生在最初的 24 小時(shí)內(nèi),而是分布于安裝后的一周內(nèi)。這更加說明,營(yíng)銷人員需要轉(zhuǎn)換焦點(diǎn),關(guān)注以前可能未留意的行為和事件。

行為交互和黃金 24 小時(shí)窗口

在使用 Apple 的 SKAdNetwork 時(shí),應(yīng)當(dāng)在初始 24 小時(shí)窗口內(nèi)充分利用一切可用的行為數(shù)據(jù),發(fā)揮出數(shù)據(jù)的最大潛力。通過強(qiáng)大的轉(zhuǎn)化值策略進(jìn)行優(yōu)化后,收到的安裝量數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)與 iOS 14 前相差無幾。獲得了滿意的安裝數(shù)量,就該轉(zhuǎn)而聚焦于質(zhì)量,理解初始 24 小時(shí)窗口內(nèi)的哪些應(yīng)用內(nèi)行為能帶來高質(zhì)量的用戶。

SKAdNetwork 允許營(yíng)銷人員使用轉(zhuǎn)化值收集用戶的應(yīng)用內(nèi)行為信息。轉(zhuǎn)化值是一種 6 比特位安裝后數(shù)字,是從 0 到 63 的不同值。如果安裝后初始 24 小時(shí)窗口內(nèi)沒有發(fā)生轉(zhuǎn)化值更新,那么第二個(gè)上限為 24 小時(shí)的歸因窗口就會(huì)開始計(jì)時(shí)。在這 24 小時(shí)窗口內(nèi),SKAdNetwork 會(huì)隨機(jī)返回歸因數(shù)據(jù),模糊安裝時(shí)間,避免應(yīng)用內(nèi)事件觸發(fā) (包括登錄、購買等) 被關(guān)聯(lián)到用戶個(gè)人。

轉(zhuǎn)化值策略是在 SKAdNetwork 中獲得成功的關(guān)鍵。

雖然我們?cè)僖矡o法根據(jù)用戶數(shù)據(jù)提供與以往相同水平的定向體驗(yàn),但我們依然能推動(dòng)相同數(shù)量的安裝。此后,您便有了足夠的條件進(jìn)行廣告優(yōu)化,并不斷獲取高 LTV 用戶。雖然整個(gè)過程或許看起來與之前有些差異,但其結(jié)果可能同樣優(yōu)秀。

制定恰當(dāng)?shù)霓D(zhuǎn)化值策略

不同的應(yīng)用類別和規(guī)模,其轉(zhuǎn)化值系統(tǒng)會(huì)有所差異。在較為簡(jiǎn)單的轉(zhuǎn)化值系統(tǒng)中,您可以將 6 種不同事件映射到轉(zhuǎn)化值,每個(gè)轉(zhuǎn)化值比特對(duì)應(yīng)一個(gè)事件。這種轉(zhuǎn)化值系統(tǒng)適用于多數(shù)情況,但卻無法滿足所有應(yīng)用的需要。

如果您想在初始 24 小時(shí)窗口內(nèi)跟蹤盡可能多的行為交互或事件,就應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)關(guān)注數(shù)量和值的范圍,這樣,廣告主就能從更精細(xì)的層級(jí)上分析用戶行為。例如,您可以考慮關(guān)注會(huì)話數(shù)量、事件數(shù)量、應(yīng)用內(nèi)購買收入或廣告收入 (亦可隨意組合這些指標(biāo)),并將其范圍關(guān)聯(lián)到特定轉(zhuǎn)化值。

要制定高效的轉(zhuǎn)化值策略,我們推薦您采取下列步驟:

選擇將交互或收入作為重點(diǎn)

如果重點(diǎn)在收入,請(qǐng)了解當(dāng)前用戶的收入范圍。

如果重點(diǎn)在交互,請(qǐng)了解這些用戶在初始 24 個(gè)小時(shí)內(nèi)的交互行為 (獨(dú)立于用戶獲取渠道)。如果您能輕松找到差異,就應(yīng)當(dāng)考慮在轉(zhuǎn)化值設(shè)定中加入專門針對(duì)交互的跟蹤。否則,請(qǐng)了解缺失的數(shù)據(jù),思考該怎樣獲得所需的數(shù)據(jù)點(diǎn)。

啟用并觀察已觸發(fā)的轉(zhuǎn)化值如何分布。在最好的情況下,您可以清楚地看到表現(xiàn)的高峰和低谷,而不是一張分布均勻的圖表。

尋找廣告大 R并將其關(guān)聯(lián)至具體來源越來越難。因此,您應(yīng)當(dāng)圍繞初始 24 小時(shí)窗口打造策略,這樣才能找到表現(xiàn)最好的用戶群和分組。制定高效的初始 24 小時(shí)策略既是優(yōu)化的途徑,也是優(yōu)化的目標(biāo)。

小心避開陷阱

廣告主希望充分利用轉(zhuǎn)化值,因此就會(huì)集中精力設(shè)計(jì)特定算法,以收集盡可能多的信息。一般來說,這是使用 SKAdNetwork 收集數(shù)據(jù)最高效的辦法。但這種辦法也存在陷阱,需要小心避開。

即使在強(qiáng)大的模型中,如果特定關(guān)鍵事件或關(guān)鍵事件范圍并未以 24 小時(shí)為單位循環(huán)發(fā)生,(例如需要跟蹤的關(guān)鍵事件在安裝 24 小時(shí)后才被觸發(fā)),那么轉(zhuǎn)化值就不會(huì)再發(fā)生更新。在這種情況下,無論算法有多么智能,都無法為您搜集所需信息。因此,請(qǐng)務(wù)必找到初始 24 小時(shí)內(nèi)能被高效監(jiān)測(cè)到的行為交互,以此為基礎(chǔ)打造策略。

積極推動(dòng)交互

SKAdNetwork 發(fā)送給您的數(shù)據(jù)僅來自初始 24 小時(shí)內(nèi)完成的應(yīng)用內(nèi)操作。簡(jiǎn)而言之,您需要在這 24 小時(shí)內(nèi)提取盡可能多的信息。為此,可以嘗試下列幾種做法:

使用高強(qiáng)度推送通知策略以重新激活用戶,使其不斷返回應(yīng)用,完成更多操作。

打造更有說服力的用戶體驗(yàn),鼓勵(lì)用戶注冊(cè)。

集中精力捕捉不同的數(shù)據(jù)點(diǎn),幫助實(shí)現(xiàn)用戶分群。此類辦法常包括游戲化處理的問卷調(diào)查或免費(fèi)試用等。

無論您選擇怎樣的策略,都需要進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證,避免整體應(yīng)用內(nèi)點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化率受到負(fù)面影響。具體方法很大程度上要視應(yīng)用類別而定,但基本原則是不變的:每一個(gè)收集到的新數(shù)據(jù)點(diǎn)都能幫助營(yíng)銷人員了解,在初始 24 小時(shí)中,哪些交互行為預(yù)示著用戶能提供更好的長(zhǎng)期 LTV 表現(xiàn)。借此,您就能打造優(yōu)化的轉(zhuǎn)化值設(shè)置,并在未來創(chuàng)建更先進(jìn)的預(yù)測(cè)模型。

歸根結(jié)底,營(yíng)銷人員是否能充分利用初始 24 小時(shí)窗口內(nèi)收到的數(shù)據(jù),決定其能否通過 SKAdNetwork 取得成功。在這 24 小時(shí)窗口內(nèi)與盡可能多的用戶交互,獲取數(shù)據(jù)點(diǎn),才能收集和劃分高 LTV 用戶。我們相信,要制定合理的轉(zhuǎn)化值,精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和評(píng)估已獲取用戶的質(zhì)量,關(guān)鍵在于收集此前被忽略的初始 24 小時(shí)內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn),并深刻理解其背后的用戶行為。

關(guān)于 Adjust

Adjust 是一款移動(dòng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析平臺(tái),深受全球增長(zhǎng)驅(qū)動(dòng)型營(yíng)銷商的信賴,能提供多種推廣活動(dòng)監(jiān)測(cè)、優(yōu)化以及用戶數(shù)據(jù)安全解決方案。以內(nèi)置智能和自動(dòng)化為基礎(chǔ),快速響應(yīng)的全球客戶服務(wù)為支撐,Adjust 是成千上萬應(yīng)用的強(qiáng)大助推。

AppLovin 于 2021 年收購了 Adjust。AppLovin 是一家領(lǐng)先營(yíng)銷軟件公司,可為開發(fā)者提供強(qiáng)大的集成式解決方案套組,幫助移動(dòng)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)。要更多地了解 Adjust,敬請(qǐng)?jiān)L問 www.adjust.com。