价格最高相差15万倍 游戏如何做好用户获取与变现

　　3月14日，由UPLTV、Facebook、优晨泛娱乐国际加速器联合举办，罗斯基作为媒体支持的游戏出海论坛在成都举办。活动邀请了业内多位游戏出海专家分享交流。演讲内容涵盖海外游戏市场，休闲游戏、SLG游戏的研发发行及海外市场的游戏买量变现、数据分析等多个方面。

　　本次活动上，UPLTV商务VP蔡以民带来了“如何做好休闲游戏用户获取”的主题分享内容，为大家详细解读了游戏买量与效果分析方面的相关问题。

　　以下为演讲内容整理：

　　用户获取的本质就是花钱买用户，更简单粗暴的说，就是买流量，也就是我们俗称的“买量”。那么既然有买方就会有卖方，买方希望物美价廉，卖方想要奇货可居，于是出现了广告平台作为公开透明的流量交易市场。对于买方来说，优化的目标就在于如何花更少的钱买到更多、更好的量。

　　一、买量优化的核心：提升流量竞争力

　　一个完整的效果广告路径包括展示-点击-下载-安装/激活-登陆/注册，这个层层递进的转化过程中，每一个环节都有相应的衡量指标。其中市场人员最为关注的是CPI，广告主都希望以更低的价格获量。

　　但在市场经济体系下，无论以何种计价模式，广告平台所出售的资源源头实质是展示，因此广告平台更为关注的并不是广告主最关心的CPI，而是eCPM（千次广告展示成本），它决定了在整个广告平台竞价系统当中所产生的价值是什么。广告平台在决定展示哪个广告时的最基本原则就是：谁的eCPM高，就展示谁的广告。因此这是买方获得广告展示机会的关键数据。比如说在美国市场，不管出价如何，但eCPM小于10美金就很难拿到量。

　　所谓流量的竞争力其实就是在同等展示的出价或者说略微低的出价上，能够让广告得到更多的展示机会。或在同样的展示数量下，能够让转化率更高从而优化目标效果成本。要提高竞争力，最简单的方法就是直接提高出价。但是，对于那些预算有限的CP来说，并不是能够接受的方式，因此大多数买量人员唯一能做的就是“苦逼”的优化转化，提升流量的质量。

　　所以整个广告的优化就是合理的运用竞价策略，优化每个环节的转化率，以提升广告eCPM，进而获得更多展示机会和流量，这是买量优化的核心。

　　二、广告投放优化三板斧：素材、受众、出价和预算

　　在广告投放上，素材的优化非常重要，主要是广告内容和广告数量方面。对于休闲游戏来说，我们不可能花重金去做非常昂贵的精美视频，所以广告的内容要重于广告的技术。而休闲游戏覆盖的人群非常广泛，竞争种类也繁多，人群可能很快就厌烦某一组广告素材，所以在数量上要尽可能的多，并且要用好的广告素材尽可能的去覆盖整个人群。由于不同广告平台、广告位对于素材的尺寸要求各不相同，这就更加加剧了对素材数量的要求。

　　在投放受众上，优化的是定位人群，这些受众定向（包括人群属性、兴趣、付费习惯等）对大数据有极高的要求。用户属性定位越精准，用户的规模就会越小，用户质量会越高，反之也异然。因此我们在确定投放受众时，应该首先明确投放的目标，是希望获取大量便宜用户在上线初期冲榜？或是获取高价值的用户提高回收？只有明确了目标，才能有的放矢的选择合适的受众进行投放。

　　最后是出价和预算的优化，我们需要根据各组广告的表现及KPI不断地调整竞价策略，但不管以什么样的买量策略出价，我们的最终目的还是回收。归根结底， 广告的投入需要结合回收，也就是买入用户的LTV，使得投放ROI为正。

　　对重度游戏来说，我们可以很非常容易的得到每一个用户的回收。通过内购数据可以很容易算出每一个用户的LTV，进而计算ROI。

　　而以广告变现为主的轻度休闲游戏，或是加入广告变现的中度游戏，它的分析就没有那么简单了。虽然广告营收占比在整个营收的比重不断加大，却很难得到每个用户准确的广告收入数据。

　　针对广告变现收入，我们虽然可以通过归因工具明确知道用户来源，但收益数据来自于不同的广告平台。广告平台和用户之间是一个多对多的关系，也就是说每一个用户可能都会看了广告平台的广告，一个广告平台也可能给多个用户展示了广告，在这些错综复杂的关系当中，就没有办法很明确的去区分出每一个用户贡献的广告收益到底是什么样子，进而也不好去判断每一个渠道，甚至每一个用户的LTV到底如何。

　　三、通过收入拆分模型预测休闲游戏的广告变现LTV

　　那么为什么广告的LTV如此重要？因为针对以广告变现为主要收益的休闲游戏，无法衡量LTV就无法衡量回收。在没有广告变现的情况下，我们能够测算的数据是哪个渠道的量便宜，哪一个渠道留存质量好。但是能依靠这个建立LTV的模型计算各个渠道的ROI吗？并不能。

　　而对于包含广告的中重度游戏来说，广告变现收入同样重要。广告部分LTV的收益可以大大提高出价的范围，这也是为什么广告的LTV对于重中度游戏同样的值得我们去探讨。

　　那么谁知道用户的广告LTV呢？广告平台是知道各个用户所创造的广告收益的，但是广告平台出于种种的原因不会透漏这类数据。

　　因此，我们只能通过各个广告平台的收入情况，去反向推算出各个用户或者各个渠道之间广告收益情况。在这里面会有一系列的参数，包括广告平台的收入、广告位、用户的国家地区分布、用户数量、展示数量、会话数量、点击、以及预估转化率和预估出价等，通过对这些参数的建模，对广告收入进行拆分。

　　目前市面上主流的对广告收入拆分的方法，其实都是以平均的方式，有的是按照DAU的方式拆分广告收入，哪个渠道进来的用户多，广告收入就多；有一些是按照Session，会话的次数或时长越多，广告收入就越多；有一些是按照实际展示量的平均，展示越多收入就越高。

（编辑：顺游网_765游戏网）

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