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人均广告观看次数提升26%,如何逐层调优广告播放量

人均广告观看次数提升26%,如何逐层调优广告播放量

 

因为疫情影响,游戏凭借其宅经济的属性,全球游戏市场都呈现出表现不俗的增长态势。其中,超休闲游戏碎片化凭借产品特性,让其用户体量呈现出接近翻倍式增长。这类产品将庞大流量变现的重要手段之一,便是激励广告播放量

 

面对国内外休闲市场开始持续发力的态势,我们特邀某一线休闲游戏运营工作者,让他分享其优化广告播放量的实战思路。文中部分图表数据来自数数科技的数据分析平台ThinkingAnalytics(下方简称TA),数据已做模糊处理。

 

以下为分享正文:
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休闲游戏的商业化模式,主要以广告变现为主,人均广告次数越高收入就越高。传统提升广告播放次数的方法有很多,比如签到、抽奖、拆宝箱等活动,也可以增加在线奖励、离线奖励、整点奖励等与时间相关的广告场景。已经被市场调教过的用户,往往也疲于参与这些简单粗暴易复制的促活方法

 

与其选择与游戏本身无关的换皮方法,不如将目光集中在占比最大的核心玩法上今天就和大家分享一下我是怎么通过数据分析,在不降低留存的情况下,提升各广告场景的渗透率,从而实现人均广告观看次数从11上升到15的实战经验。

 

01

老用户爱看哪里,哪里就是增长

用户区别

新用户往往会沿着游戏主线产生离散轨迹,但老用户的行为都有线性的趋同性,他们更能说明核心用户的偏好我把不同广告场景的渗透率(观看广告的人数/日活用户数)、人均次数分别列出,再分析新老用户在不同广告场景的数据差异。如果某场景的广告次数多,则说明用户在这个场景更愿意为了获取激励道具而看广告,且提高此类场景的渗透率对留存的影响最小。

用户筛选

本次的案例游戏生命周期较短,3天就能够筛选出核心用户

我根据“注册用户3天”为判断核心用户的标准,以此筛选出“活跃3天以上的老用户”、“注册当日新用户”、“注册3日内新用户”3个用户群体,然后我们再单独分析这3个用户群体在不同广告场景的数据:

 

人均广告观看次数提升26%,如何逐层调优广告播放量

 

分析结论

 

通过上图可发现,老用户在“挑战赛”中总的广告次数、渗透率都在逐步上升,可得出结论:用户参与挑战赛越多,对商业变现越有利。

因此可以确定我们的2个增长点就是:

1. 引导更多新用户参与“挑战赛”,提高挑战赛的新用户渗透率,增加广告场景的曝光;
2. 帮助更多用户赢得比赛,提高“挑战赛奖励”广告场景的渗透率;

 

02

明确需要提升渗透率的广告场景

场景对比

由于新用户的广告渗透率直接关系到业务数据的增减,我们先看一下上述3批用户,在6个关键场景中的渗透率数据表现:

人均广告观看次数提升26%,如何逐层调优广告播放量

 

我们通过图标可以看出:活跃用户在挑战赛中的广告渗透率高达80%,且挑战赛中的广告场景能达到人均6次,而新用户的广告渗透率只有35%

从业务层面来看,广告渗透率低一般有2个原因:

1. 该广告场景激励作用差,用户在这个场景不愿意触发观看广告(比如:闯关类游戏体力场景的广告往往是用户退出游戏的场景);

2. 广告入口不易发现,很多用户并没有机会进入该游戏场景,自然无法在该场景观看广告。因为老用户有80%的广告渗透率,所以我们猜测广告入口过于隐蔽,可能是新用户广告渗透率低的原因。

第一层验证

基于上述猜测,我们先使用TA系统的“漏斗分析”模型进行验证。我们利用“结果分群”功能完成新用户的分组,并针对这批分组创建“登录-参与挑战赛-挑战成功”的“漏斗分析”,数据结果见下图:

 

人均广告观看次数提升26%,如何逐层调优广告播放量

 

数据显示只有55%的新用户参与了挑战赛,45%的新用户并没有进入此玩法中,而参与挑战赛的用户中,只有37%的用户能够赢得比赛,并观看激励广告视频。

所以我们需要引导更多新用户参与挑战赛,同时降低比赛难度,以提升新用户赢下挑战赛的比例。为了引导新用户快速了解游戏玩法,新手引导将新注册用户直接进引入闯关主流程中,而挑战赛的入口在首页。

因此我们作出第二层猜测:许多未参与挑战赛的用户完成主流程后,极少回到首页,导致挑战赛入口难以曝光

第二层验证

我们筛选出“未参与挑战赛”行为的用户群体,分析该群体回到首页的情况,如下图所示:

 

人均广告观看次数提升26%,如何逐层调优广告播放量

 

对比全部用户,未参与挑战赛的用户回到首页的次数很少,而挑战赛的入口只能从首页进入。该数据验证了我们的猜测。

既然我们得到了结论,那么该如何引导更多用户参与挑战赛呢?如果在普通闯关时直接引导用户去“挑战”会打断用户普通闯关流程,可能会影响到主线闯关数据

解决方案

于是我们做了一个引导设计:每通过新的5个主线关卡,玩家可以解锁一张挑战赛入场券用户在获取挑战赛入场券之后可以选择去挑战,增加了挑战赛在游戏主流程的曝光度,同时也不会强行将用户从主线流程上剥离。


03优化局部,还需考虑全局

优化结果


我们增加了“入场券”的奖励设计后,挑战赛带动的广告次数有了明显提升。闯关目标的牵引,让用户每日的主线关卡闯关数也有了连带提升。新用户人均广告次数从原来的12提升到了16,老用户人均广告次数从原来的10提升到了12,且游戏次留提升了5%

优化弊端

不过这样的设计也有弊端,强暗示的设计让用户的初期投入过大,用户七留下降明显,用户的生命周期缩短。针对这个问题我们进一步下钻,发现挑战励数量老用户的资源很快达到成本控制的值,奖励数量的下滑导致用户短期内出现流失

再次调优

于是我们继续调整游戏规则:随着用户游戏局数增加,提高入场券的获取难度,阶梯性的从每5关解锁一张券改为每8关、每10关解锁一张券如此调整,放缓了老用户达到成本控制限制值的速度,七留开始缓慢回升。实现了提升人均广告次数的同时,保证了用户生命周期,用户LTV提升了20%。

 

04总结

对比新老用户群体各广告场景的人均广告次数、渗透率,从中找到活跃用户渗透率高、人均广告次数多的广告场景。人均广告次数多说明该场景更容易激励用户看广告,再分别针对不同用户群体设计调优策略提升广告场景渗透率,就能轻松达到提升商业数据的目的。


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