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广告和游戏广告变现全面解析

广告和游戏广告变现全面解析

作者: 一枚游戏干饭人 | 来源:发表于2022-11-01 19:09 被阅读0次

    基础名词

    1.广告需求方及相应的服务平台——DSP、TD

    需求方平台(Demand Side Platform,DSP)

    采购交易平台(Trading Desk,TD),如B站的花火、抖音的抖加

    广告需求方提供精准的广告投放和管理投放策略。例如,广告主可以在DSP上设置广告的目标受众、投放地域、预算、出价、创意等,实现精准的广告投放。

    2.流量供给方及相应的服务平台——SSP、ADN

    供应方平台(Supply Side Platform,SSP),大多数广告平台会自建SSP

    在线广告联盟(AD Network,ADN),如穿山甲、优量汇等

    为了最大化媒体的收益。例如,SSP帮助媒体进行流量分配管理、资源定价、广告请求筛选,使媒体更好地管理自身资源和定价,最终优化营收。

    3. 联接广告需求方和流量供给方的广告交易平台——ADX

    广告交易平台(AD Exchange, ADX),穿山甲等

    SSP和ADX是类似的,因此可以统称为广告交易平台

    4.数据服务方——DMP

    数据管理平台(Data Management,DMP),如热云,友盟

    DMP把多方分散的数据进行整合纳入,然后整理加工成可直接利用的数字资产,与DSP一起更好地服务广告主。例如,DMP能管理广告库存购买和出售的数据。

    一、广告基础介绍(变现模型)

    头条广告

    用户和客户

    百度百科

    1. 用户:某一种技术、产品、服务的使用者,使用某种产品的人。

    2. 客户:指用金钱或某种有价值的物品来换取接受财产、服务、产品或某种创意的自然人或组织。

    互联网广告

    1. 用户:使用产品、贡献流量的主体,一般为自然人;

    2. 客户:通过支付费用购买流量/服务的主体,包括企业和个人;

    客户(广告主)维度

    1. 新开数:来源于销售线索* 成单率或者新开销售数* 单销售签单数

    2. 留存率:留存率相关指标是投放体验,投放ROI,增值销售

    3. ARPU: Average Revenue Per User,取决于平台流量质量,投放体验,优化能力等...

    用户(流量)维度

    1. ADPU:AD Per User,即每用户平均广告展现量;

    2. RPM:Revenue Per Mill,即千次展现收入;

    用户主要行迹

    广告就是购买用户注意力

    用户(流量)维度——开屏(品牌广告)

    1. 单用户开屏数:单用户打开次数;

    2. 填充率:广告售卖出去的占比,填充率=广告平台返回广告次数/广告请求数

    3. CPM:Cost Per Mill,即千次展现收入,人工定价(依据行业、定位等);

    用户(流量)维度——信息流(效果广告)

    1. IPU: Impression Per User,即每用户信息消耗量;

    2. AdsLoad:广告负载量,AdLoad=Send/(Send+Impression),即广告曝光量/产品信息流VV总量,最终代表的是广告的库存;

    3. Show/Send:展示发送比;

    4. CTR,Click Through Rate,点击率

    5. ACP(CPC),Average Click Price平均点击成本;

    6.CPM:Cost Per Mill,即千次展现收入;

    百度搜索广告

    • PV:Page View

    • CPM1:cost per thousand1 按每千次检索收益;

    • PVR:Page View Rate,出广告的检索量/ 检索量;

    • CPM3:cost per thousand3 平均每千次有广告展现的检索请求收入;

    • ASN:Average Show Number。平均展示数;

    • CPM2:cost per thousand2 按每千次展示收费;

    • CTR2:基于展示的点击率;

    • ACP:Average Click Price 平均点击价格,总消费/总点击

    二、广告系统

    平台:指如穿山甲、MTG、优量汇这样的广告平台,最求平台的客户占有率和变现效率最大化

    客户:指如莉莉丝、37等进行买量的公司,可以以游戏来做称呼,追求ROI回报和投放效果

    用户:指通常看到广告的我们,关注的是内容的体验

    三、广告投放

    广告触发流程(以信息流举例)

    CPT:Cost Per Time,按时长付费,包时段投放广告的一种形式,广告主选择广告位和投放时间,费用与广告点击量无关

    GD:Guaranteed delivery,保量投放,广告主在投放广告时已经向媒体确认投放一定量广告,并且媒体已经确认会播放这些广告,并且在广告投放前已经约定好广告的价格和投放量

    广告匹配

    广告排序

    CPT&GD广告:按照优先级排序

    注:先展现优先级高的广告

    竞价广告:按照每次展现的潜在收益排序

    频率控制

    以下为头条某一年的信息流广告频控配置

    广告计费

    CPM:是一种按照展示计费,是按照广告每展示1000次收费,例如头条每1000次广告展示是4元,则CPM=4。这种广告形式,只要广告被展示了,广告主就必须付费。

    CPT:是一种按照时长来计费,如“一个星期、一个月某个广告位费用是固定的”这种模式来收费,就相当于以固定价格买断某一段时间的某个广告位展示。这种计费模式也是单纯按照展示来计费,媒体放是不对后续转化负责的。

    CPC:是按照点击计费,是根据广告被点击的次数来决定,例如某个广告单次点击价格为0.7元,则CPC=0.7。此计费形式相当于竞价,出价可自主决定。只不过,这种计费形式可能产生他人的恶意点击。

    CPA:是按照行动付费,一种按广告投放实际效果计价方式的广告,这里的行动指表单、咨询、注册、下载、下单等行为,只要用户发生广告主与媒体/代理商约定好的行为,就会收取广告费用。

    CPD:是一种下载付费广告,根据广告被下载的次数来收费,如应用商店、积分墙、流量联盟都是比较常见的。如广告主定价下载一个APP是10元,被下载了10次,就需要收取100元。

    CPI:按照安装付费,以某个手机app为例,只要有人安装,广告主就必须付费,而且是只管安装而不管用户到底使不使用。

    CPS:CPS是一种以实际销售额来计算广告费用的广告,可以理解为销售额提成。比如你的销售额是1000000万,CPS比例是2%,那么广告费就等于20000,也就是说广告主投放的广告销售额达到1000000万时,按照比例提成付费给平台。

    广告投放

    投放的整体流程

    落地转化

    数据收集

    转化数据利用(oCPC/CPA)

    ocpc:目标转化出价功能,经过优化的cpc

    四、广告变现

    广告预算角度

    广告行业重点服务广告主!预算强则联盟强!不针对单一游戏优化!

    广告联盟游戏广告投放

    穿山甲大盘预算情况

    游戏广告cpm:广告行业中,重度游戏广告出价是远高于其他行业的,一个不争的事实是:重度游戏转化越好,ecpm越高。对于游戏行业非网赚媒体来说,高达90%以上的预算来自于游戏行业,游戏行业预算变化对cpm影响非常大

    穿山甲游戏行业现状:2020年全年,穿山甲的游戏消耗日均x千万,其中重度游戏日均百万量级,游戏行业主要以休闲游戏为主,且主投次留,cpm不高

    重度游戏在生命周期内的投放

    游戏是有生命周期的,重度游戏广告的投放也是伴随着游戏生命周期来进行,

    测试期-> 新游预约->游戏大推->成熟期稳定投放->衰减期回收

    其中对cpm有影响的为大推和稳定投放期,游戏进入大推,游戏一般周期为1周,消耗量级能够达到亿级,广告主对成本和ROI考核较松,以增量和留存为主,而进入稳定投放期,广告主开始严格考核成本和ROI,会进行计划的调价和预算的缩减,保证ROI,对于休闲游戏来说,降低出价和预算缩减对cpm影响较大,尤其是大型广告主

    补充说明,如巨量引擎上的游戏高cpm的游戏不是玩家公认的优质游戏,但一定是重氪游戏,越是优质的游戏,投放竞价的占比会越少,例如原神,在巨量上只投cpc,拒绝回传更深入的游戏数据

    广告投放策略

    主要以ecpm计算方式(以穿山甲为例)

    Markdown

    #广告主每次广告展示花的钱:Ecpm1 = 1000*rank_bid*pctr*pcvr

    # cost = Σ(ecpm1)

    # tac为穿山甲的分成比,不设置底价的代码位tac一般是固定值,设置底价的值不固定

    主要影响eCPM的五大因素

    对于游戏行业,广告主有多种投放策略可以选择,不同出价产品,对应到的cpa_bid出价会不同,由此cpm也会不同,且ctr、cvr都是预估的,付费转化行为极少,因此模型高低估均会出现,造成cpm不稳定

    广告系统主要对广告主负责,对于一条计划的出价,ROI等,广告系统尽量保证和广告主诉求一致,超出成本会给广告主赔付,对于某一个广告主,可能存在高估或低估,但一般不会所有广告主同时高估或低估

    投放系统无法在保证预算侧广告主的成本和ROI同时保证单个rit的cpm,某个rit出现高估,cpm偏高,一般会造成某些rit低估,cpm偏低

    bid:bidding,竞价模式

    rit:广告计划

    流量角度

    1. 广告填充率:广告平台一般情况下会对流量进行各种门槛限制

    精排ecpm门槛 :每一次广告按照投放的ecpm排序逻辑胜出后,平台也会设置一个ecpm门槛,不让劣质流量消耗广告主的钱,对填充率有一定的影响(少量)

    预估付费率门槛:回到上面的预算侧,由于平台保护广告主的ROI,对于预估付费率低于门槛值的代码位会不填充(少量)

    Cpm target门槛:设置了cpm target,低于ecpm门槛的广告不展示,只展示达到门槛的代码位

    反作弊门槛:各种反作弊的触发,反复请求不展示、频繁的展示/点击、模拟器展示/点击等,触发反作弊机制

    2. 模板渲染(动态布局,提升广告的效率)

    把样式渲染能力收敛到广告SDK,且支持开发者微调布局的一种样式拼接方案,业内的很多联盟SDK,例如admob、mintegral等等都有此功能,对联盟SDK来说,收敛样式渲染能力,统一处理好后提供给开发者,会更有效率,但也无法避免badcase

    聚合变现

    聚合变现实际上的作用是丰富预算,引入多家联盟方参与竞价,同时设置底价,对提升cpm有明显的作用

    广告联盟各家ADN对比情况

    a. 巨量引擎的预算依旧是市面上游戏行业最强势的预算,腾讯优量汇仅次之,腾讯有大量重游,所以会有重游内广广告,且优量汇存在暗投的(穿山甲游戏行业预算是无站内暗投的),其他家均无强势重游预算

    b. 各家联盟可能会在不同品类上占有一定优势,例如Mintegral在超休闲游戏预算较好,sigmob有一些重游和网赚,快手联盟在安卓网赚游戏不错,Unity对接多家dsp,且由于是是游戏行业的开发引擎,游戏预算广,高价有一些填充

    c. Mintegral虽然休闲游戏预算多,且变现不错,但是广告体验一般,Unity、Sigmob是当前体验较好的,在素材、广告button上优化较好

    bidding很重要(其实就是一个广告代码位)

    现在普遍的广告联盟都除了bidding,在海外是非常普遍,国内也在逐步建设和普及。其本质是以竞争方式确定交易量及其价格的过程,类似拍卖一样的形式。

    在 Bidding 加瀑布流的混合模式下,精细化运营广告源有这几点需要注意:

    1,一个中介组中,同一家广告平台,仅配置一个 Bidding 广告源即可;

    2,尽量多配置不同广告平台的 Bidding 广告源,让广告得到充分比价和竞争。

    Bidding 的使用并不总是带来正面效果,某些时候使用 Bidding,eCPM 会出现下滑的情况,此时我们需要借助 Bidding 底价和 Bidding 保留数这两个功能,来解决该问题。

    例:

    某休闲游戏在第一阶段,仅使用瀑布流,eCPM 是$2.37。

    在第二阶段,产品使用 Bidding 加瀑布流,由于 Bidding 价格普遍位于瀑布流的低层,低价广告占用了缓存池,没有触发重复加载,获得了较多展示,eCPM 下降32%。

    到第三阶段,该游戏使用 Bidding 底价功能,舍弃低于 Bidding 底价的广告,中高价广告获得了较多展示,eCPM 比第一阶段提升61%,比第二阶段提升140%。

    3. waterfall设置方式

    现状:鉴于海外基本主流的adn都已经切换为bidding,waterfall是一个逐渐式微的做法,鉴于国内的环境,bidding+waterfall双重是目前主流做法

    waterfall:瀑布流定价层级

    waterfall设置方式:waterfall的设置不是不变的,且需要基于运营同学对于各家adn在各种游戏类型上的变现和预算情况有一些了解,一般该信息可以来自于对接的AM,以及运营同学在实操过程中累积的经验

    配置层级:遵循高、中、低三个价位层,根据各家ADN的表现情况进行配置

    对于waterfall的调整,需要根据填充率情况和预算变化配合AM及时调整,对于高价层的头层是各adn必争的位置,需要根据实际变现效率来定,根据实际情况来确定是否需要设置并行请求或者串行请求(topon可以设置)

    Markdown

    # 假设来了一条优质流量

    # cpm_target = 200 高门槛值,高价流量,分成比会偏高

    # 原始cpm = 250,统一tac = 0.75,ecpm = 187.5 无法填充

    # 原始cpm = 250,实际tac = 0.9,ecpm = 225,填充,提高tac,获得竞价成功率

    # 原始cpm = 300,实际tac = 0.7,ecpm = 210,填充,降低tac,利润多15

    # 假设来了一条低质流量

    # cpm_target = 20 低门槛值,分成比会偏低

    # 原始cpm = 40,统一tac = 0.75,ecpm = 30 填充,但是给多了

    # 原始cpm = 40,实际tac = 0.6,ecpm = 24,填充,降低tac,利润多6

    流量的高低本质是由用户决定的:

    如果一个用户经常在游戏内充值,充值额度较高,或者一个用户经常高消费的购买商品,那么当他看到一条广告时,他就会被定义为高价值的流量人群,从而该流量的ecpm就高。反之亦然。

    但是当一个高价值用户经常去看广告,不进行实际的支付,他的ecpm会降低,比如在休闲变现游戏中,频繁的通过广告来获取游戏收益,但是并没有进行付费购买,那么期初一个高价用户会被定义为高价,当看多了广告之后ecpm会在当前的app中下降,所以流量的ecpm会动态变动。

    聚合变现案例《A游戏》

    广告数据变化

    配置方面:

    首层设置聚合前ecpm均值的2倍,做阶梯降序,最后低价保持聚合前均值;

    配置2天后实时观察展示集中的区间,删除低填充平台,从集中区间细分;譬如一开始120 100 80 60;然后发现集中展示都是在80左右,或者80左右的填充率特别高,120基本填充很低。就可以尝试在对应区间细分为90 85 80 75 这样

    兜底广告位设置2~3层,避免统计错误拉不到广告的情况;

    各平台穿插进行配置,例如:

    聚合变现对ecpm提升有明显帮助,影响到上线与放量规模。超休闲、ecpm明显偏低的游戏,可以尝试接入聚合变现,即时调整配置多尝试。

    五、游戏广告设计

    收入关联指标

    在游戏中进行广告变现的:

    核心就是把内购项顶替程广告项

    在不愿意进行付费的用户中实现低成本收益,增加低投放成本的广告

    收入=DUA*ARPU

    ARPU=人均广告次数*ECPM/1000

    在游戏设计上能够提升的就是广告展示次数和广告渗透率,和提升付费率和付费arpu是同样的道理

    案例1《B游戏》

    数据表现

    广告整体情况:

    DAU维度广告人均次数在18-35,第3天后广告次数平均保持在25次。看广告人数占比65%-76%

    新增玩家人均次数在13-18次

    在线时长平均65分钟

    二测版本平均广告次数对比一测版本增加了15次

    各模块贡献情况:局内贡献最大,其次是商店模块,养成模块虽然贡献最少,但防御塔突破单项人均次数最高

    核心广告位:英雄/防御塔突破、锦囊3选1、开局buff、战中宝箱、胜利结算翻倍

    根据玩家在线时长分布,制定广告策略

    广告次数与时长成正比,对于中重度的策略游戏,局内的人均在线时长占比一定是大头,广告场景设计要遵循玩家的游戏行为习惯,尽量将侧重点倾向局内。

    注重玩家的心流体验,在合适的时机制造广告场景

    局内关卡通过波次的难度设计,给玩家营造心流曲线,在波峰波次开始前投放roguelite随机能力,让玩家在感知上更容易接受广告。

    广告设计思路

    局内

    塔防玩法的波次概念,提供了局内嵌入广告的可能性

    锦囊(roguelite):通过波次设定拉长单局时长,加入“锦囊战术”这个随机养成维度,以及更多的随机事件空间 ,将广告与策略相互融合,在心流体验的波峰处进行投放,降低玩家抵触情绪。

    开局buff&结算翻倍:利用开局前和关卡结算这两个“非体验打断”时间,通过核心养成资源奖励以及一次性非再生资源奖励(功勋)的吸引,提高玩家的广告观看意愿。

    战中宝箱:新将领碎片是游戏内稀缺资源,在设计上,局外商店宝箱作为凸显新卡价值的锚定,这样可以很大程度上刺激玩家开启战中宝箱的欲望。

    局外

    通过单线进阶式的养成模式,最大化榨取英雄/防御塔的广告价值

    卡牌/防御塔突破:游戏在数值设计上整体拉大了养成空间,在高频率的养成升级中,插入广告场景,结合新卡获取周期慢的特点,最大程度的拉高了单个卡牌带来的广告收益,通过突破概念的包装,降低玩家的阻断体验,玩家更容易接受。

    增设vip系统,全面提升广告次数

    通过高级卡、资源翻倍、额外次数增加、便利性功能等vip权益,刺激玩家主动追求等级的提升,一定程度上带动了所有模块中广告的观看意愿。

    案例2《C游戏》

    广告场景数据

    采用的广告设计大部分在局外,局内的时间比较短,养成线的广告设计点位更适合

    变现设计

    局内:参考的是方块君的局内广告设计,核心点位在自动合成

    局外:游戏已经通过打boss传达了开宝箱的价值,局外宝箱成了玩家顺理成章的追求。小宝箱用于看广告直接开箱,大宝箱作为日常大目标,给玩家各处收集钻石的需求

    像攻击加倍、收益加倍、道具卡加倍等等是为了满足用及时性需求,塑造短线需求和满足用户的及时性游戏体验

    变现优化

    通过游戏的优化也可以调节CPM,并不是广告次数越高越好

    小兵刚上线的版本,CPM从的400+快速掉到260左右,已经不是数值塔防的正常值。经过各种分析和验证发现,过高的广告次数(27次)导致了CPM的快速衰减。后续通过游戏设计降低广告次数,cpm回到450左右,整体arpu从6提升至8.5

    arpu=广告次数*ecpm,广告次数和ecpm呈负相关,所以需要找到次数和ecpm的平衡点,使得arpu最大化

    经过数据分析师拟合,广告19次是arpu区间的极大值,但仍然小于27次广告时的arpu

    游戏内调节广告点收益,AB测试验证CPM变化。19次广告使得cpm提升,并且整体arpu高于之前,并且由于玩家看广告压力减小,游戏体验更好了,整体留存也提升了1个点左右

    线上版本整体切换至实验组,ecpm260→450,arpu6→8.5

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