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对话Vungle: 后IDFA时代,LTV预测和广告质量成买量破局关键

更新日期:2021-04-08 13:39:44来源:mop作者:虾米

对话Vungle: 后IDFA时代,LTV预测和广告质量成买量破局关键

2020年10月14日,Vungle收购宣布收购LTV 移动绩效投放平台AlgoLift。

2021年3月2日,Vungle再次宣布并购SaaS平台移动游戏分析公司GameRefinery。

为什么Vungle会在短短半年内进行两次收购?

首先,如果说买量市场上半场是基础建设的增量市场,红利势能加持,而到2021年,已然是下半场了,买量竞争日趋白热化,用户更加注重广告投放的回报率。

其次,苹果在去年6月宣布加强用户隐私保护政策,对IDFA进行整改,引起了数字化广告行业内巨大的风波,依靠设备ID的精准定向广告投放效果会大打折扣

面对着来自行业的内外夹击压力,技术的快速升级和迭代或许是突出重围的有效方式。

作为一家全球化移动互联网广告平台,Vungle专注于为开发者提供最优质的流量变现,正在积极地进行布局。但对于Vungle而言,收购的重点并不是资源的扩张,而是能力的构建。

对此Morketing Global采访到Vungle中国区广告投放业务负责人王思尧,试图进一步了解Vungle的增长布局路径。

对话Vungle: 后IDFA时代,LTV预测和广告质量成买量破局关键

“Vungle先后进行两次收购,从广告技术与内容质量方面发力,目的是为了够在后IDFA时代,更好地帮助广告主以一个合理的价格持续地买到优质的用户。”王思尧说道。

后IDFA时代,获取高质量用户是破局关键

如今,市场已然进入下半场,激烈的竞争环境下,原本单纯依靠全链路数据化模式,大范围铺量的打法渐露颓势,整个买量市场开始注重用户长线生命周期,如何能够获得更高的LTV成为了大势所趋。

王思尧透露:“我观察到一个趋势,现在越来越多的广告主更愿意去运营长线留存的一些产品。长线留存,其实也就是用户的LTV(生命周期价值)。以前广告主期待用户在游戏内留存一周,但是现在大家更愿意把客户留存时间拉长到三十天、六十天等。只要能拉长回收的周期,买量的压力就能得到一定程度的缓解。”

随着“LTV”逐步成为成游戏营销的重中之重,业内上下游企业,无论开发者,还是营销机构,甚至流量平台,都在寻找获取高价值用户的途径。

对话Vungle: 后IDFA时代,LTV预测和广告质量成买量破局关键

于是,在2020年10月,Vungle进行了第一步收购了计划,将广告投放优化引擎AlgoLift整合在旗下。

Morketing Global了解到,AlgoLift是一家基于LTV预测的营销优化平台,通过科学的算法模型帮助广告主预测潜在用户的未来价值和获客成本,同时能优化关键渠道中的营销费用,实现 ROAS 最大化。

据王思尧介绍,如果IDFA被停止使用,对于广告主最直接的影响是归因和有数据分析规则的改变。

以购买转化过程为例,用户在不同的媒介渠道点击广告、购买某产品时,媒体平台都会向归因监测机构发送消息。最后监测机构整合并对照用户行为,即可得出这次转化是哪些媒体的“功劳”。这一过程中,理清各个渠道对每次转化行为的贡献对广告主后续广告策略的优化意义重大。

而在iOS系统中,媒体与监测机构之间的交互流程正是由IDFA来实现。可见,IDFA几乎是数字广告引以为傲的程序化广告投放的“顶梁柱”,失去IDFA支持的营销,其营销策略的针对性会大大减小。

王思尧介绍,“AlgoLift可以为广告主提供一个用户层级的pLTV (predicted lifetime value 用户生命周期价值预估),它对程序化广告投放进行了优化,用户层级的数据完全不依赖于跟踪IDFA,即使苹果iOS14系统停止使用IDFA,公司依旧能够帮助广告主继续优化营销支出。”

那么AlgoLift如何实现广告优化?

AlgoLift最核心的内容,是他们用户层级pLTV(Predicted Lifetime Value)预测从一开始就没有基于IDFA。AlgoLift的解决方案是基于概率归因的方式,不必依赖确定性归因,它可以在无法准确知道用户IDFA的情况下,帮助广告主评估广告效果,进行更智能的投放。

AlgoLift的概率归因解决方案,是唯一一种充分利用了以下三个数据集的分析潜力的解决方案,可以帮助广告主有效预测广告投放收益。

这些数据集包括以下三个方面:

一、用户层级的非实名制数据。通过匿名用户ID收集到的用户在应用内的行为粘性以及创造的收益。当用户使用某一款应用时,这种非实名制的数据收集将获取到用户在使用应用的过程中所有用户行为。

这个数据集不仅能够帮助广告主更有效地预测比D1更长期的用户LTV,还可以根据不断更新的用户行为更好的进行广告campaign预测。

二、广告平台的数据报告。主要包括广告campaign投放、点击量以及广告展示数量,帮助客户更透明全面的了解广告投放的效果。

三、MMP的确定归因:尽管这些数据并不是具有代表性的数据样本,不能将这些数据作为模型的基础计算数据,但这些数据依旧有效,它可以减少Vungle建模计算的工作量,更便捷地了解用户安装来自于哪些广告campaign。

下一站,加码广告创意

如果说AlgoLift增强了Vungle广告投放优化的硬实力,将广告推送在“更对”的用户面前;那提升广告内容的质量,在创意方面加码则能够助力Vungle软实力的提升,让广告能达到主动吸引“更多”用户的效果。

时下,业内已经有很多研究都证明,相较于其他影响因素,广告的创造力影响用户的购买行为更加深远。

为了让开发者更了解用户喜好,更快更好地制作出能够吸引用户的广告,行业内纷纷都在进行广告创意维度的布局,不仅受到头部媒体端DSP的青睐,甚至还涌现出许多第三方程序化创意公司。

程序化创意能够通过实时的广告效果反馈来调整广告素材等元素,比如标题、文案、按钮等,选择最优的创意组合。除此之外,还能通过给定的规则自动动态组合多种元素,以匹配不同的投放环境,为不同细分人群、场景定制投放不同的创意内容。

对话Vungle: 后IDFA时代,LTV预测和广告质量成买量破局关键

就在本月初,Vungle再次加码广告创意,进行了第二次收购,购买了游戏行业数据分析公司GameRefinery,向广告内容发力,提升广告质量,以优化广告主UA买量效果。

据王思尧介绍,“GameRefinery在广告素材数据分析方面具有自己的优势,通过机器学习,能够自动地为广告创意素材特点进行标签分类,帮助广告主更好地吸引用户,基于数据分析的创意优质素材必然能提高转化率。”

GameRefinery的自动化素材标签功能,有效地将视觉元素与开发者的数据结合在一起进行分析,让广告主可以制作出更有表现力且流畅连贯的创意素材,确保广告展示效果。

此外,Morketing Global了解到,GameRefinery还可以从不同维度针对视频广告素材进行标记分类,包括素材类型、视觉元素、情绪和风格,以及玩家喜好等,以帮助广告主进行广告优化。

具体来讲,GameRefinery拥有涵盖逾16万个游戏应用程序的内容数据集,这些数据能够帮助广告商使用非个人数据(例如玩家动机,游戏风格喜好以及选择游戏角色)进行上下文广告内容定向(contextual targeting),而无需设备级ID,即使在后IDFA时代的大环境下,依然可提高用户获取性能。

如今在后IDFA时代,技术的升级和广告内容质量提升将会为程序化广告投放护航。

在交谈中,王思尧多次提到营销行业要拥抱变化,顺应趋势。Vungle除了进行的两次收购外,还积极地与广告主和开发者进行沟通,帮助广告主和开发者更好地了解iOS14.5即将带给全行业的变化,以便他们更快、更充分地做好准备。

在过去的5到10年里,苹果从最开始的Mac地址到IDFA,一直都在不断地构筑整个生态,谷歌也先后出台沙盘政策并停止第三方Cookie追踪,欧盟的GDPR也对数据隐私提出了更高要求,对行业产生了很大冲击。

往后,对用户隐私政策的重视将是大势所趋,整个互联网营销生态正在向更加健康方向迈进,处于联结角色的营销服务机构,要有洞察时局的敏感性,并快速地做出应对。

关于Vungle:

作为一家值得信赖的全球化移动互联网广告平台,Vungle专注于为开发者提供最优质的流量变现服务,以及帮助广告主获取高留存、高质量的新用户。同时,Vungle也致力于改变用户获取和应用内广告体验的方式。开发者借助Vungle独特新颖的广告形式,实现在应用内流量变现的最大化。广告主通过Vungle平台,在全球范围展示广告来获取用户和提升高价值用户的留存。

Vungle一直以数据为导向,并基于用户体验,不断创造新颖的广告模式、广告素材以及优化工具等产品。目前为止,Vungle广告创意已覆盖超过10亿台移动设备,帮助广告主和开发者提高互动和回报。Vungle总部位于美国旧金山,并在全球范围包括洛杉矶、纽约、北京、伦敦、柏林、东京、首尔、新加坡、赫尔辛基等设有分公司。

王者荣耀
王者荣耀
  • 游戏类别:角色扮演
  • 游戏语言:简体中文
  • 游戏大小:1868.20M
  • 游戏版本: v1.45.1.6
  • 开发商:互联网
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