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來源：OPEMTA優(yōu)化研習(xí)社
在《一篇文章學(xué)會(huì)廣告變現(xiàn)聚合》這篇文章中，給大家分享了，一般為了提升自己APP的eCPM和填充率，會(huì)使用的聚合工具，同時(shí)分析了聚合工具的原理與功能，也介紹了目前比較常用的聚合工具，忘記的小伙伴可以自行查看。
雖然每個(gè)聚合工具的底層邏輯是差不多的，但是聚合之間也有區(qū)別，如：支持的廣告平臺(tái)、對接的廣告位類型、平臺(tái)的計(jì)算方法、廣告加載方式、是否支持廣告平臺(tái)的競價(jià)模式，如Vungle、Pangle在部分聚合平臺(tái)只支持Waterfall，在其他聚合支持Bidding，具體要如何挑選適合自己產(chǎn)品的聚合工具是個(gè)非常困難的事。正巧有產(chǎn)品近期也陷入了變現(xiàn)收益優(yōu)化的瓶頸，能夠接入的廣告平臺(tái)和調(diào)優(yōu)也都試了個(gè)遍。最后決定跳脫出當(dāng)前的聚合工具，開始嘗試更多新的可能。本文將我的測試過程總結(jié)并分享給大家。
在切換聚合工具的測試中，最主要的目的就是想要看新的聚合工具能否提高用戶的變現(xiàn)收益，過程中某些AdNetwork也從傳統(tǒng)Waterfall模式用上了一些平臺(tái)的Bidding模式，圍繞著大家可能比較關(guān)心的問題，分為以下4點(diǎn)做了些總結(jié)：
如何進(jìn)行聚合工具的A/B測試和數(shù)據(jù)跟蹤？
在不同聚合平臺(tái)上，用戶整體的收益表現(xiàn)如何，主要影響因素有哪些？
不同聚合平臺(tái)用同一家AdNetwork的Bidding模式，效果是否有差異？
同一家AdNetwork的Bidding模式和傳統(tǒng)Waterfall模式，效果是否會(huì)有差異？
方法一：通過Google Play后臺(tái)的“灰度發(fā)布”功能，將產(chǎn)品分成2個(gè)版本，每個(gè)版本分別對接不同的聚合，再進(jìn)行灰度發(fā)布，一般為了更好的測試數(shù)據(jù)，灰度發(fā)布時(shí)，優(yōu)先設(shè)置發(fā)布百分比為：10%-20%的水平，在逐步判斷新的聚合工具對于產(chǎn)品的留存，人均時(shí)長沒有影響之后提升至50%對比真正的效果，后期根據(jù)聚合的數(shù)據(jù)效果再去動(dòng)態(tài)調(diào)整對應(yīng)的灰度發(fā)布比例。
這種方式的好處在于比較好操作，技術(shù)門檻較低，只需要發(fā)布兩個(gè)版本即可實(shí)現(xiàn)A/B測試和用戶分量。但劣勢在于，發(fā)布新版本需要等待玩家更新或者新買入更多的用戶，才能真正對比聚合效果，老用戶不更新可能又會(huì)導(dǎo)致用戶行為不一樣，數(shù)據(jù)不夠置信的問題。
方法二：在產(chǎn)品里同時(shí)聚合兩個(gè)聚合工具的SDK和對應(yīng)的廣告調(diào)用邏輯，在產(chǎn)品最開始初始化的時(shí)候，通過自身開發(fā)的SDK或者三方A/B測試工具，在云端動(dòng)態(tài)調(diào)整用戶所啟用的聚合工具。通過這種方法，產(chǎn)品可以實(shí)現(xiàn)不讓玩家更新的情況下動(dòng)態(tài)調(diào)整自己的分量策略，調(diào)整效果非常及時(shí)。但弊端在于技術(shù)門檻較高，不同的廣告聚合邏輯在一個(gè)包里可能會(huì)導(dǎo)致應(yīng)用崩潰，產(chǎn)品的分量邏輯也需要自己去寫，十分復(fù)雜。此外，需要同時(shí)在一個(gè)包里額外集成一套聚合工具SDK，廣告平臺(tái)的適配器（Adapter），會(huì)導(dǎo)致包體增大很多。
1. 為了后期更方便進(jìn)行數(shù)據(jù)跟蹤和數(shù)據(jù)拆分，需要為不同聚合分別創(chuàng)建他們所使用的廣告單元層級(jí)。同時(shí)在層級(jí)命名備注上聚合工具，如：聚合A-廣告平臺(tái)-廣告類型-地區(qū)-底價(jià)。
2. 為了避免聚合平臺(tái)自身的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)邏輯或者API數(shù)據(jù)拉取的機(jī)制有問題。建議查看變現(xiàn)收益效果的時(shí)候，更多的可以看廣告平臺(tái)上的數(shù)據(jù)表現(xiàn)而不是聚合平臺(tái)的數(shù)據(jù)。通過前期的差異化命名，在后期數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)，可以直接篩選聚合A/B的所有廣告單元，查看聚合A/B的收益和eCPM表現(xiàn)。
3. 建議使用三方的分析工具，對于產(chǎn)品的廣告行為進(jìn)行埋點(diǎn)。去統(tǒng)計(jì)場景應(yīng)該展示廣告的實(shí)際與廣告真正展示出來的情況，統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品真實(shí)的廣告展現(xiàn)情況。
在開始具體案例之前，我們需要知道，判斷產(chǎn)品整體變現(xiàn)收益的好壞，通常是通過對比用戶的平均廣告變現(xiàn)的LTV來直觀看到單用戶價(jià)值的變化，而用戶LTV又可以被拆分為以下幾個(gè)維度：
1. ARPDAU（日活躍用戶的平均收益，廣告ARPDAU可以更直觀的體現(xiàn)產(chǎn)品變現(xiàn)能力——當(dāng)活躍用戶總量一定的情況下，廣告ARPDAU越高，代表廣告收益就越高。）
2. 留存（雖然說留存主要和游戲玩法相關(guān)，但是不同聚合，不同平臺(tái)的廣告展現(xiàn)量占比會(huì)有不同，個(gè)別平臺(tái)的廣告交互體驗(yàn)很差也會(huì)影響到玩家的留存。）
3. 人均廣告展現(xiàn)頻次（由于各個(gè)聚合的廣告加載機(jī)制有所區(qū)別，導(dǎo)致人均頻次也會(huì)有所出入）
一般為了保證數(shù)據(jù)更有參考價(jià)值，建議積累一周以上的數(shù)據(jù)，為了保障DAU差異不大，我選用美國地區(qū)DAU數(shù)據(jù)接近的一段時(shí)間數(shù)據(jù)作為參考。
首先看一下這兩個(gè)聚合工具這段時(shí)間內(nèi)的總收入以及用戶平均LTV相關(guān)的數(shù)據(jù)。
通過圖片中數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，在美國地區(qū)聚合A要略高一些，根據(jù)用戶生命周期價(jià)值LTV=LT*ARPDAU，當(dāng)用戶留存差不多，如果使用聚合A，單個(gè)用戶在生命周期內(nèi)創(chuàng)造的收益會(huì)更高一些，根據(jù)猜測主要由于部分廣告平臺(tái)的填充率較高，整體eCPM較高，用戶生命周期價(jià)值也會(huì)相應(yīng)提升。
不管是整體次留情況，還是單獨(dú)拉7天內(nèi)聚合A、B的用戶數(shù)，發(fā)現(xiàn)用戶的流失曲線趨勢保持一致，次留均為20%左右，而用戶也在Day7 基本流失完了。
聚合B激勵(lì)以及插屏的人均頻次略高于聚合A，分析主要原因是聚合B部分廣告平臺(tái)支持Waterfall，一個(gè)廣告平臺(tái)可以創(chuàng)建多個(gè)不同底價(jià)的instance，因此聚合B產(chǎn)品整體的impression>聚合A整體的impression。而開屏略低，主要是因?yàn)榫酆螧支持開屏廣告形式的廣告平臺(tái)較聚合A少一點(diǎn)。
通過對比，聚合A在開屏上更有優(yōu)勢，主要是聚合A支持的廣告平臺(tái)數(shù)量>聚合B支持的廣告平臺(tái)數(shù)量，而激勵(lì)和插屏聚合B可以通過設(shè)置不同的Waterfall層級(jí)，手動(dòng)排序，盡量使價(jià)格更高的層級(jí)可以吃到更多的量。
之所以開啟這樣的測試，是我認(rèn)為每家聚合平臺(tái)都是去跟廣告平臺(tái)單獨(dú)對接的，不同來源的競價(jià)請求可能會(huì)有渠道標(biāo)記，從而導(dǎo)致對于不同聚合工具之間，廣告平臺(tái)會(huì)有不同的流量傾向。
而Bidding模式之間的效果對比，主要通過競價(jià)參與率能最直觀的表現(xiàn)，理論上同樣的用戶群，廣告平臺(tái)的競價(jià)率通常是一樣的。其他考慮因素還有Bidding的勝出率，eCPM表現(xiàn)。但這兩個(gè)指標(biāo)通常會(huì)受到其他競價(jià)媒體和Waterfall層級(jí)配置的影響。只能作為綜合考慮因素。
由于聚合平臺(tái)A和B都支持Facebook和Mintegral的Bidding，我開始了以下的測試。
1. 從競價(jià)參與率能觀察到，聚合工具A在兩個(gè)廣告平臺(tái)和各廣告形式上，都有更好的表現(xiàn)。側(cè)面證明不同廣告聚合的競價(jià)請求可能會(huì)存在流量偏向的問題。
2. 綜合考慮競價(jià)的勝率和eCPM表現(xiàn)有如下分析：
a. 在Facebook數(shù)據(jù)中，聚合A的插屏和聚合B的激勵(lì)雖然勝出率都偏低，但其eCPM表現(xiàn)更好，我推測可能是由于聚合工具內(nèi)該廣告位競價(jià)激烈，使得FB的出價(jià)大多時(shí)候無法勝出。但這種數(shù)據(jù)表現(xiàn)是有利于產(chǎn)品的，表明產(chǎn)品充分競價(jià)，價(jià)高者得。
b. MTG Bidding在激勵(lì)廣告中，聚合A的eCPM表現(xiàn)更高且勝出率也高，顯現(xiàn)出更強(qiáng)的流量偏好。聚合B的插屏廣告eCPM低但是勝出率高，反應(yīng)競價(jià)并不充分，低價(jià)流量勝出率還偏高，有待繼續(xù)優(yōu)化。
開始這個(gè)測試的主要原因是因?yàn)榘l(fā)現(xiàn)大多數(shù)聚合工具上都支持常見的廣告平臺(tái)（如：Facebook、Mintegral、Admob、Unity、Pangle等），但不一定都支持它們的競價(jià)模式。為了判斷有沒有必要由于某平臺(tái)支持的Bidding多而切換聚合，聚合平臺(tái)在Bidding和Waterfall競價(jià)的影響又有哪些，我進(jìn)行了下面的測試。
主要測試平臺(tái)為：Admob、Applovin、Vungle、Pangle（在美國地區(qū)不給填充，因此拿巴西地區(qū)數(shù)據(jù)作為對比）四個(gè)廣告平臺(tái)在聚合A使用的Bidding變現(xiàn)方式，而在聚合B使用的Waterfall。
Admob & United States
1、從整體數(shù)據(jù)來看，同一家AdNetwork的Bidding模式，競價(jià)參與率都高于Waterfall模式，綜合的eCPM表現(xiàn)也要更好。在測試中也發(fā)現(xiàn)，即便我按照聚合A平臺(tái)跑出的Bidding eCPM來設(shè)置聚合B的Waterfall底價(jià)，出來的效果也是大相徑庭，Bidding的效果依舊更好。于是我建議，如果當(dāng)前聚合平臺(tái)支持的Bidding平臺(tái)較少，可以考慮嘗試用支持更多AdNetwork Bidding模式的聚合工具。
2、雖然同一家AdNetwork的Bidding平臺(tái)填充率高于Waterfall，但是通過Admob的數(shù)據(jù)表現(xiàn)發(fā)現(xiàn)，Waterfall也可以通過設(shè)置底價(jià)，手動(dòng)排序等去進(jìn)行更多的優(yōu)化。（這里也猜測，有些平臺(tái)的Waterfall層級(jí)可能需要聯(lián)系A(chǔ)M手動(dòng)調(diào)整才會(huì)有更好的效果）
通過這次的聚合切量測試，雖然留存數(shù)據(jù)差異不大，但聚合A在人均廣告展現(xiàn)頻次、ARPDAU、eCPM上均略有優(yōu)勢，整體計(jì)算下來A聚合的LTV要更好些。主要原因?yàn)橐韵聨c(diǎn)：
- 人均頻次有略微提升，廣告加載效率增長。
- 聚合平臺(tái)自身的流量媒體填充和eCPM都較高。（猜測為流量補(bǔ)貼）
- 以前對接的AdNetwork平臺(tái)改為Bidding競價(jià)模式后，填充和eCPM均有所提升。
閱讀完本篇文章之后，大家可能也想嘗試一些新的聚合工具了，但在這里還是有幾點(diǎn)需要提醒一下。
1. 優(yōu)先關(guān)注產(chǎn)品自身的數(shù)據(jù)表現(xiàn)是否有變化，人均廣告展現(xiàn)頻次、留存表現(xiàn)、玩家游戲時(shí)長等。
2. 本次測試主要集中分析的是美國地區(qū)的數(shù)據(jù)表現(xiàn)，不同廣告平臺(tái)在不同地區(qū)數(shù)據(jù)表現(xiàn)通常都會(huì)有所差異，切聚合會(huì)對全球用戶有所影響，需要關(guān)注分析產(chǎn)品全球不同地區(qū)的LTV變化情況。
3. 不同產(chǎn)品類型對廣告加載效率會(huì)有不同的需求，工具類聚合產(chǎn)品由于用戶使用時(shí)間短，更看重廣告加載率和展示率的表現(xiàn)。游戲產(chǎn)品就會(huì)有更多時(shí)間去加載廣告，追求的就是流量最優(yōu)售賣。大家需要結(jié)合自身產(chǎn)品特性去進(jìn)行A/B測試。
4. 測試周期要夠長，盡量測試一個(gè)月以上，一方面可以避免接入聚合平臺(tái)初期的流量補(bǔ)貼導(dǎo)致產(chǎn)品變現(xiàn)效果虛高的情況，影響最終的效果判斷。還可以真正確定各個(gè)廣告平臺(tái)。
5. 不要著急全量發(fā)布只保留一家聚合平臺(tái)，保留隨時(shí)回撤版本的空間。
最后，希望通過本次的聚合測試，能夠讓大家真正了解到如何去選擇和測試到適合自己項(xiàng)目的聚合工具。
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1)多次發(fā)布包含售賣產(chǎn)品、提供服務(wù)、宣傳推廣內(nèi)容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式：
2)單個(gè)帳號(hào)多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容；
3)多個(gè)廣告帳號(hào)互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容；
4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內(nèi)容，如未注明的淘寶客鏈接、跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站等，誘騙用戶點(diǎn)擊鏈接
5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產(chǎn)品、品牌等內(nèi)容獲取搜索引擎中的不正當(dāng)曝光；
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7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營銷內(nèi)容，如通過偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進(jìn)行惡意營銷；
8)使用特殊符號(hào)、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內(nèi)容審核的廣告內(nèi)容。
4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
1)包含自己或他人性經(jīng)驗(yàn)的細(xì)節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚(yáng)低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實(shí)信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實(shí)性錯(cuò)誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實(shí)夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個(gè)人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機(jī)構(gòu)或個(gè)人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運(yùn)、使用迷信方式治病；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風(fēng)水等問題進(jìn)行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運(yùn)勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實(shí)或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費(fèi)、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動(dòng)「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號(hào)召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號(hào)」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點(diǎn)」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會(huì)公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動(dòng)發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報(bào)兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺(tái)氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個(gè)用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度，對帳號(hào)進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號(hào)的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號(hào)，或者濫用多個(gè)帳號(hào)發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺(tái)管理經(jīng)驗(yàn)的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護(hù)本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進(jìn)行反饋。
(規(guī)則的最終解釋權(quán)歸屬本網(wǎng)站所有)