AppLovin：Beresnev Games通过用户级广告数据提高收益

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< ">近期，AppLovin与Adjust联合举办了一场线上研讨会。活动上，Beresnev Games市场总监Sergey Tsondinov作为嘉宾，与AppLovin总经理Daniel Tchernahovsky和参会者一同分享了旗下两款游戏《Flippy Knife》和《Gallery Coloring Book》是如何利用用户级数据提升收益的精彩案例。

Beresnev Games挑战网店代理运营哪个好

< ">寻求不同用户群体与广告投放之间的平衡点

< ">我们不想在《Gallery Coloring Book》中推送广告，因为插屏广告会严重影响用户留存。对我们而言，留住付费用户比投放广告更为重要。而《Flippy Knife》的情况就恰恰相反，90-99%的收益都来自广告投放。

用户级数据为精准营销指明方向

< ">在用户级广告收益投入使用前，广告收益是聚合在网络级层面的。这意味着开发者无法洞悉究竟是哪些用户产生了最多的价值。它假设所有用户带来的广告收入相等，基本上把用户归为一类。

< ">如果不从用户级广告数据分析，开发者就无从得知用户与游戏的交互度以及他们带来了多少收益。换而言之，缺乏这些数据支撑，开发者在制定广告策略时就犹如在迷雾中前行。

Sergey团队利用用户级数据提升表现

< ">Beresnev Games通过MAX优化用户获取策略，并结合A陌陌广告djust中整合的MAX用户级数据，更清晰的梳理出产生最大收益的渠道资源。

< ">这意味着Sergey团队能够制定合适的策略，并提升用户交互，用户LTV（终身价值）和ROAS（广告支出回报率）。“得益于对每次曝光的用户级广告收益的认知，开发者能够做到ROAS的真正优化，彻底改变了游戏规则。”

< ">精准衡量投资回报非常有效，这可以帮助开发者更好的使用预算。举例而言，通过了解哪些广告活动能够带来高价值用户，开发者就可以重新规划预算的分配。然后，利用这些数据计算出每个用户的收益，并准确构建LTV模式。

< ">如何使用Adjust后台测量用户级数据

< ">Adjust的后台功能非常重要。如果一个团队没有数据工程师或分析师进行数据分析，上传数据至服务器，修复报告及计算各项指标，这些功能无疑解决了他们的难题。

< ">用户可通过Adjust后台，连接至MAX的AppLovin账号。Sergey认为这个激活流程简单、快捷。设定好以后，便可看到以下三个关键的KPI:

< ">广告收益

< ">广告曝光

< ">千次展示收益

< ">他解释道:“这些KPI使我们团队更加深入的了解真正的LTV并识别潜在的机会。”

LTV为何重要?

< ">用户终身价值对于理解ROI而言非常重要。这个指标会告诉你用户在未来为您的应用带来收益的总和。

A/B测试及用户级广告收入

< ">开发者可在以下方面使用广告的A/B测试，例如:

< ">提升竞标人的价值

< ">应用内竞价与传统、混合或瀑布流广告的对比

< ">新网络布局或新网络的增值

< ">广告频率

< ">确定最低出价，以平衡用户体验和收益决策或IAP与广告平衡

< ">A/B测试由实时分析驱动，并为每个用户带来持续的收入增长。通过A/B测试，Sergey能够理解一则新广告的价值以及它对用户群体的影响。“例如，我们发现激励视频对用户留存不会产生负面影响。”

如何通过用户层面的广告数据对未来的广告活动进行改进

< ">根据用户级广告收益细分用户，寻找同类受众

< ">了解用户对应用内广告的反应，并分析其对用户流失的影响

< ">同期群分析广告收益

避免走弯路

< ">开发者需审慎对待整体的广告策略，以确保业务的发展和提升用户留存。通过A/B测试获得最大表现，尽量少走弯路。随后，采取可行方案提升和有效的分配预算和时间。

< ">“现在，我们可以通过每个投放广告的投资回报率，轻松地算出未来的广告支出。”

< ">Sergey团队对于如何有效分配预算充满信心，这样他们就可以投入更多的时间和精力来用于新游戏的研发和改信息流的广告形式进。

< ">关于AppLovin

< ">AppLovin是全球移动娱乐的领军者，旗下工作室创作了脍炙人口的移动游戏，并通过其技术将游戏呈现给全球玩家。自2012年以来，该公司的平台一直在推动移动游戏的爆炸式增长，从而打造了更丰富的生态系统，每天有数百万人接触到更多新游戏。AppLovin的总部位于美国加州的帕罗奥多，并在全球设有多个办公室。