游戏行业的广告优化如何做效果更好

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我们游戏行业真的非常奇怪，在信息流广告上的投放费用应该排第一，观察过一些公司，接触过一些客户，游戏投放上千万，作为第一生产力的落地页很少更新优化。反而，各种什么茶叶，祛斑，减肥，装修甚至各种小老板对落地页非常重视。我们都知道落地页重要，究竟多重要可能大家没认真想过。直觉上，提高10%转化率，就是减少10%的成本，我50的成本，减5块10块的没啥用，广告系统随便飘一下都不止这个数。

这是传统时代的认知。信息流时代，下面这张图很重要

信息流广告一点点ECPM的差别拿到的流量往往是数量级的差别，转化率提高10%，带来的结果可能是质变。跑不动的计划和爆款计划的距离可能只差一点点，我曾经有过这样的经历，一条计划就加了一毛钱日消耗几百提升到几十万，可能不过零点几的e提升。一个就跟我聊过几次落地页的应届毕业生，我千方百计地把他忽悠成了同事。就他观察，游戏行业大多数在使用的落地页，提升50%还是非常轻松的。

今天给大家介绍一个测试思想，适用场景大概是从几个版本落地页里挑出一般相对靠谱，通用性较强的版本和优化迭代时使用。用头条程序化工具，做随机测试

组1 lp-1+10张图

组2 lp-2+10张图

组3 lp-3+10张图

就这样轻松撸一遍就行了，哪个效果相对好就用哪个，我验证下来还比较靠谱。

国内几乎没有提供AB测试工具的广告平台，大家常规的测试优化方法就是控制唯一变量去对比，实际上信息流的流量环境非常复杂，系统算法也是一个黑匣子，复制两条完全相同的计划都不一定有一样的结果，用这种方法你永远无法穷尽所有可能的变量，也许就是有一些变量是你没想到，或者没法控制的，所以你很难肯定说是A导致了B，关键麻烦 ，得建很多计划反复测试。

随机实验的思想源软文推广 北京自英国统计学家罗纳德·费舍尔在研究肥料对农作物生长的影响时。他找了很多块土地，把土地随机地分成两组，一组用1号肥料，另外一组用2号肥料。这样随机分组的好处就在于，不管你有什么变量，这个变量在两个组里的强度应该是大致相同的。只要实验的样本量足够大，随机分成的两组之间就不会有本质的差异。这是一个天才的设想，能够排除一切干扰因素。随机实验是现代临床医学的黄金标准。凡是有新药出来，美国都会要求做大规模的随机实验。（希望头条作为国内领先的广告平台，有朝一日能自动轮播落地页轮播工具，这样我们就不用建多个组了警察危机公关策略。

现在第三方广告监测平台做得越来越好，加上未来AI赋能，任何投放技巧，经验性的东西都会变得没有价值。过了OCPX时代，就是时代，普通投放会出个价就行。营销思维、理性思考能力、广告投放深度认知这些AI无法代劳的东西价值会被无限放大。