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掌握最新游戏起量神器,爆量不再脑阔疼!
2022-01-17 15:30:56

不知道大家在日常游戏投放过程中遇到最多最头疼的问题是什么?掉量、成本高、付费差、没有素材方向....如果非要给这些问题划上等级,那我觉得其中最重要的就是曝光问题。没有曝光和消耗,后续的一切结论都无从说起。


说到广告无曝光,很多人分析起来可能存在误区。比如某条计划投放两天才消耗几十块,很多人张口就来下结论:“素材点击率低”、“转化率低”、“素材没有竞争力”等等。


但这样其实是不科学的,我认为这些广告效果的结论,都应该建立在充分样本量的基础上。只有这点数据,怎么就可以下结论素材的点击率、转化率一定有问题呢?所以要想办法先跑出去再说。

 

而跑出去的方法千千万,其中很重要的一点就是善于利用媒体的新功能,新功能则代表着新红利!比如最近腾讯广告针对游戏行业进行了一次定制化的版本升级,推出“游戏行业专业版”


里面有一系列功能,“游戏应用特征标注”、“游戏优选人群”、“游戏投放指南针”、“跨账户效果评估能力”、“分定向出价”等等,简直是游戏优化师的福音啊!其中有两个功能则是本文重点介绍的拿量神器,敬请期待一下~



(投放端左上角有个“行业专业版”的标签,看上去是不是高大上多了)



在使用拿量神器之前,我们首先要建立一个排查问题的流程思维。严格按步骤执行,定位问题——排查分析——得出优化建议。再搭配拿量神器使用,这样才能使效果最大化。

01 怎样才是正确的曝光问题排查姿势

之前接过很多小伙伴关于没曝光没消耗的咨询,然鹅,我看了这个提问方式就想打人。看图:


铁子你这样的提问格式,神仙也没办法给你诊断给建议啊。正确的提问方式一定要介绍完整目前的背景,包括“媒体”、“产品类型”、“转化目标”、“个人操作情况”、“主要问题”。


比如下图就是我认为的一个很好的提问格式,这样才能对症下药。


  

于是,对以上两位同学,我直接就扔出一张曝光问题自查表:

 

曝光问题自查流程表

1、检查自家数据回传有没有问题

数据模型不充分导致的曝光限制,如SDK或API没接好(技术层面问题),数据回传有误或无回传,媒体端和自家后台数据偏差较大。

或回传数据口径不一样,人为进行修改,导致系统模型无法学习,限制曝光。

 

2、所选用的出价方式是否不妥

 

如果是新的app第一次投放,或在某个渠道第一次投放。建议先选择浅层的出价方式,如头条的单激活出价,单付费出价。


而类似每次付费、ROI出价这类深度转化目标的出价方式,由于APP维度缺少付费数据的建模。系统学习会存在一定偏差,导致广告不容易起量,或容易炸成本。

 

当积累了一定的数据量时,如APP维度3天内积累50个付费量时。再选择深度出价,这样后续消耗速度会逐渐加快,成本稳定。

 

3、出价低


这个比较基础,就不展开说。可以去参考同品类同转化目标下的出价,如果比大盘出价高20-30%。


且已经进行过多次的提价操作(一天不宜超过2次),还是没量,那大概率就不是出价问题了。

 

4、定向覆盖窄


以广点通为例,可以尝试拓宽定向覆盖范围,如年龄、人群包、消费能力等维度。


但切忌无策略地放开定向去拿量,比如通投无定向,且自动扩量年龄性别全放开,这种方式即使能消耗出去一些。


但是人群不精准,与游戏不匹配,后端效果也不会好。广点通渠道还是建议前期先精准定向培养模型,有计划的放宽定向


还有一点需要注意,一些深度出价方式的定向覆盖范围应该比其他出价方式更大,如广点通的ROI出价。

 

5、预算过低


一般建议计划初始预算要大于20个激活成本或2个付费成本以上。


预算给得越低,等于告诉系统“我不想消耗这么快,帮我慢慢花”,自然速度就降低了。

 

6、流量范围过窄


如广点通中可以勾选更多流量版位,腾讯音乐、腾讯新闻、微信公众号、优量汇等等。


也可以直接使用自动版位,增加人群覆盖范围。(但注意前期盯好数据)

 

7、个人操作不当


这个情况就包括很多种了,比如腾讯的聚量优选(简单来说就是同质化的广告在同一账户堆了太多了,会触发限流)。


频繁开关 or 调整计划导致模型学习失败。

 

8、外部原因


(1)竞价广告流量不充足。当合约广告、排期广告规模投放时,竞价广告的流量空间将被迫缩小。

记住一点,跟你抢量的,不止你的同行,而是整个大盘。如电商双十一时候,各行业买量都受挤压。


(2)竞价广告竞争激烈。流量宽松度主要受竞价广告彼此竞争影响,反映对相同人群的竞争激烈程度,即同行业同品类产品。

比如游戏行业中,如果某家大厂新游大推,那投游戏的朋友则会感觉曝光困难,质量差。

 

02 起量第一步:数据回传准确

在这里,我将数据回传问题放在第一位,足以证明这个事情的重要性。


目前市场上存在着一些操作,就是人为地多回传或者少回传某些数据。或加以系数进行回传,或数据口径不对齐,来试图影响系统,达到降成本提效果等目的。

 

虽然这样确实在特定情况下奏效,但其实从长期来看,这种操作是会越来越失效。毕竟平台算法会越来越智能,会努力地去根据广告主的转化目标去达成。


如果人为地过多干涉模型学习的过程,反而会影响到转化目标的达成,得不偿失。


与其花精力在和平台算法斗智斗勇上,不如向系统明确你的表达,努力给予充分、准确的数据帮助模型学习,这样才是共赢。

 

而如何能够帮助系统建模学习呢?腾讯广告就推出了一种新功能——“游戏应用特征标注”。入口就在投放管理平台中“资产”——“应用管理平台”里。

 

以安卓应用为例,点击“安卓应用管理”,在主线包操作中点击“更多”——“添加特征标注”。(同样地,iOS应用则在“iOS特征标注”中添加)。



  

我们可以在这里给游戏添加特征信息,如“游戏类型”、“核心玩法”、“内容题材”“游戏关键词”(选填),主要竞品(选填)等等,更多额外信息。

 

填写时注意尽量真实,全面,更有利于帮助系统前置理解游戏信息,加速系统学习理解游戏特征这一环节。


提升推荐精准度,促进模型优化起量。特别适合新游戏使用,或者有比较多应用包的广告主。


建议搭配“一键起量”进行使用,设置小预算。比如一个付费成本的或者10个激活成本的预算即可,给予计划一部分预算去积极探索流量。


由于已经有系统前置学习的游戏特征,期间的激活成本也能得到控制,不至于过高和空耗过多。

 

测试结果:我们在近期通过对2-3个新应用包的测试后,相对比之前体验则是计划起量速度明显提升。


计划学习期失败的概率小了很多,挺有利于度过冷启动,周期缩短了30%以上。使得我们的产品能够尽快积累到付费数据,进入ROI出价的门槛,使产品进入稳步增长的投放阶段。  

03 起量第二步:最新拿量神器用起来

“游戏优选人群”是腾讯广告针对游戏行业新推出的拿量工具 。入口在广告投放平台中点击“编辑计划”的定向位置。


勾选“扩展游戏人群”后,系统将自动根据推广游戏所在的品类的人群进行智能探索,也可以不勾选该选项,自己手动勾选其他品类的人群进行探索。

 

  

该功能通过“游戏类型”和“内容题材”两种维度划分人群,广告主可以选择自己想要探索的人群,系统将帮助游戏寻找专属优质流量,找到更多潜在用户。


有点类似“自动扩量”这一功能,两者其实同样是智能探索更多定向外的人群,只不过方向不同。


但前期使用技巧是先使用与自身游戏品类相关的人群进行探索,然后再逐步测试其他品类的人群。

 

我们在通过几个不同类型的产品测试后感受到,在重度游戏中该功能有较为明显的正向作用,即在一周的ABtest中,使用了该功能的计划比未使用的消耗量级增长30%以上

 

当然在除了最新的“游戏优选人群”功能,老功能“自动扩量”同样也很不错,可以搭配一起使用。


但有区别的是,“游戏优选人群”可以计划新建起即开启,而“自动扩量”更加适合当计划有一定的数据积累后开启。


比如我习惯是“当计划积累了5个付费量以上,ROI成本均达标”。因为此时引进的用户质量都很不错,系统已经基本建立好该人群的模型。


当开启扩量的时候,会基于已有的人群数据继续探索。这样的数据模型就比较稳,扩量部分的效果比较好些。

 

04 总结

从没曝光这一问题,我们可以延伸到游戏日常的各种投放问题中,其实这都是一个定位问题——排查分析——优化建议的过程。优化师所要做的就是解决各种流量问题,流量的分析解决能力才是优化师的底层能力。


我们所做的一切账户操作,素材创意,其实都是为了让自家的产品获得更多更优质的流量。


好了,最后希望今天的文章能给大家一点小小的启发,一起交流中进步。

-END-

买量江湖
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