聚合廣告變現調優的常見誤區

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廣告投流時,產品的eCPM很低,這種情況,如何確定問題點和進行優化?作者分享了他的案例和操作方法,希望能對大家有用。

近期,有開發者朋友找我咨詢瀑布流調優的問題,說是有幾款應用的eCPM很低,代碼位的底價設置的很高了,但高價層幾乎沒填充。讓我幫忙看看什么原因。

我跟他語音溝通了背景,并通過聚合平臺的子賬號(用的是穿山甲Gromore)看了數據和瀑布流配置,發現問題非常多!

經過2天的調整,目前ARPDAU已經較之前提升25%,后續等數據更充分一些,會再優化瀑布流配置,到時有進展也會跟大家同步。

有些問題非常典型,也是新手開發者容易遇到的,這里逐個介紹下。

問題一:只顧優化eCPM,忽略流量填充率

流量填充率:應用每次向聚合SDK發起請求后,有廣告填充的比率。能在一定程度上衡量你的流量利用率。

我們知道,衡量調優效果一般看ARPDAU。

ARPDAU=(廣告場景PV *流量利用率*eCPM/ 1000) /DAU

可以看到,流量利用率和eCPM都是影響因素。

這位開發者對Gromore摸索了幾個月,是明白這些指標含義的。但是在看到eCPM持續下降的情況下,只顧著不斷提高底價,結果eCPM沒漲多少,流量利用率卻下降到了33%,白白浪費了很多流量。如果是激勵視頻,用戶看不到廣告,還會影響游戲的進程和留存。

那到底是先優化eCPM,還是先優化流量利用率呢?

我的建議是先穩定流量利用率,起碼達到90%以上,再去優化eCPM。

原因是eCPM的高低缺少明確的衡量標準,而且自身波動比較大,穩定周期相對較長。

特別對新手開發者而言,可能對eCPM有不切實際的高追求,優化之路更加漫長。即使后面eCPM到達了要求,再去提升流量利用率,eCPM又會降下來。

你看,轉了一圈又回來了,這不是浪費時間么?

而流量利用率的衡量標準很明確,100%就是100分。對國內和海外T1/T2國家,廣告填充很充足,填充率達到90%以上是不難的。

所以,先把流量都利用上,然后再逐步優化eCPM,同時要緊盯ARPDAU的變化,探索出最佳配置。

問題二:頻繁調整瀑布流,形成惡性循環

有些新手開發者在應用剛上線數據量還很少時,就迫不及待配置很多代碼位,每一層吃到的量很少,可能一天只有幾個幾十個展示。然后剛跑出一點數據還沒穩定下來,又是一頓操作猛如虎。

如此反復,惡性循環……

如果數據量小,廣告平臺對你的流量還不了解,模型和出價還不穩定。這時候你基于一個不準確的數據做調整,結果會適得其反。最好先讓子彈先飛一會。

一般來講代碼位跑個幾千的展示量,數據才相對穩定一些,這時候再分析各層的填充率、收益占比等指標就比較靠譜了。前期瀑布流可以少配置一些,讓代碼位充分跑一跑,然后再逐步加減層。對開屏類型,瀑布流層數一般5~7層;對激勵視頻、插屏,原生和橫幅類型,瀑布流層數一般15~30層。

問題三:信息流類型是重災區

在幫這位開發者優化的過程中,發現有些信息流代碼位的填充率和展示率異常。經過排查,原因如下:

1. 選錯渲染類型

優量匯的信息流是模板渲染,但是他在Gromore創建代碼位時選的是“無需區分渲染類型”,導致沒有填充。改成“adn提供渲染”后,填充率開始恢復。

變現調優和技術對接往往不是同一個人,如果溝通不到位,就會出現兩邊不一致的問題。建議穿山甲對可能影響收益的選項,明確告知用戶”what/why/how”。

再說下【模板渲染】和【自渲染】的區別:

  • 模板渲染:指利用廣告平臺提供的固定模板來展示廣告素材,無需開發者自行設計,可提高接入效率和減少設計成本。
  • 自渲染:開發者自行控制廣告的元素布局、交互邏輯和動態效果,實現廣告的個性化展示,更加靈活。但是處理不當,可能導致用戶體驗問題,或者違反平臺政策。

大的趨勢是【模板渲染】,有些廣告平臺已停止支持自渲染功能,但同時也提供了豐富多樣的模板供開發者選擇,盡量滿足對各種廣告場景的適配。

2. 無效展示

某自定義adn信息流的填充率都正常,但沒有展示。開始以為是競價能力弱,沒有得到展示機會。后面填充量起來了,展示數仍然為0。

通過《漏斗分析報表》發現,對應信息流廣告位的【有效展示率】只有30%左右,而插屏【有效展示率】為90%+。

再進一步,信息流廣告位的【展示成功率】接近100%,可以得出結論:觸發展示后,廣告確實展示出來了,但是廣告平臺僅認為其中30%有效。

Gromore沒有披露廣告網絡/代碼位層級的【有效展示率】,但是僅該自定義adn沒有展示,其他廣告網絡都能正常展示,所以基本斷定是該自定義adn出了問題。已經提給技術排查,大概率是廣告植入問題。

雖然很多廣告平臺已經支持bidding,但是仍然需要配置瀑布流來抬高出價,促進競爭,還沒有達到全面競價和智能優化的地步。

而廣告策略的配置,如底價、請求策略和時長等的調整,都會對收益有影響?;诳孔V的數據識別優化點,并及時作出調整,持續優化你的收益。

本文由 @馬修聊廣告變現 原創發布于人人都是產品經理。未經作者許可,禁止轉載

題圖來自Unsplash,基于CC0協議

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