顛覆傳統遊戲買量模式？種子用戶還可以這麼用

2019年7月，UPLTV發佈了革命性的用戶級廣告收益拆分功能——UART（User-level Ad Revenue Tracking），UART的發佈徹底革新了以廣告變現(IAA)為主遊戲的買量模式。不同於“平均拆分”邏輯，通過對不同廣告形態應用針對性的邏輯算法，準確區分不同渠道的計費模式，提供有效的用戶級廣告收益數據，助力推廣人員測算出精確的ROI，以此優化廣告投放Campaign，獲取更多高質量的用戶，從而實現遊戲收益躍升。（相關閱讀：提升遊戲買量效果新“利器”：UART重磅發佈）

獲取用戶級廣告收益數據截圖

UPLTV在通過大量產品測試後得出兩個結論：1）極少部分用戶貢獻了絕大部分廣告收入；2）觀看廣告次數最多的用戶並非廣告價值最高的用戶。因此，分清楚用戶之間的差異，尋找到種子用戶是提升廣告收益的關鍵之一。UART具備了將廣告收益精準拆分到用戶級別的能力，因此具備有效篩選出“高廣告價值種子用戶”的能力，用於廣告變現類遊戲產品的推廣，進一步助力優化Campaign，實現ROI躍升。具體它是怎麼做到的呢？

種子用戶功能

什麼是種子用戶？

根據用戶的行為模式，遊戲內的用戶通常可以分為三類：用戶，普通用戶，核心用戶，其中核心用戶是對遊戲廣告/內購收益貢獻最高的用戶群體。種子用戶則是依據某些針對性特徵（例：付費頻次高，付費金額高，遊戲分享頻率高等），從核心用戶群體中精細篩選出來的用戶。

因此種子用戶除了具備核心用戶的活躍度高和生命週期久等特點外，還具備了篩選的針對性特徵；通常會被利用在定向投放的廣告平臺上獲取“相似受眾”，即更多相似用戶群體。

該功能原理類似，我們通常在內購（IAP）遊戲中“高付費種子用戶”的相似受眾，只不過篩選條件由貢獻更多內購的用戶，變為貢獻更多廣告收益的用戶。

獲取種子用戶數據截圖

目前UART中的種子用戶功能可免費試用，幫助市場推廣人員獲取廣告中的高價值用戶，提升買量效果，助力實現最大化變現，形成買量和變現雙向正循環。

種子用戶功能的三大特點：

01篩選深層互動行為，選取高價值用戶

UPLTV種子用戶功能可以排除廣告互動中的隨機或偶然的用戶行為，篩選出真正有價值的廣告用戶。

在廣告互動行為中存在：用戶主動型廣告（用戶主動點擊觀看的激勵視頻廣告）和用戶被動型廣告（用戶被動觀看的Banner或部分插屏廣告）。而在深度的廣告互動行為中，我們不排除有用戶錯點或無意中觸發廣告行為的存在，進入商店頁，並無後續下載或付費的隨機或偶然行為。種子用戶功能可以通過數據平滑處理這些隨機或偶然行為，選取出必然行為，進而篩選出真正的高價值用戶。

篩選深層互動行為

02不斷擴大及更新目標受眾

在生成Lookalike Audience（類似受眾定位）投放廣告中，種子用戶功能還可以幫助循環擴大類似受眾或遷移更新目標受眾，並不斷高效獲取類似的高廣告價值用戶。

循環擴大類似受眾

遷移更新目標受眾

03Facebook聯動更新

種子用戶功能可以每日自動更新優化種子用戶，並通過接口每日自動同步到Facebook後臺。

Facebook聯動更新的兩大優點:

1) 自動同步，大大降低操作所需的時間和人力成本；

2) 保持長期優化種子用戶的投放效率。

Facebook聯動更新截圖

使用種子用戶功能，市場推廣人員可以不斷篩選，擴大及更新不斷高效獲取類似的高廣告價值用戶，優化Campaign，實現遊戲買量效果的提升。

在實際操作中，UART內種子用戶功能是否真的可以有效提升ROI呢？我們來看三組實踐案例。

種子用戶功能實踐案例

01測試背景

UPLTV選擇了已接入的ABC三款休閒類移動遊戲來測試，遊戲均包含內購（IAP）和廣告變現（IAA）的混合盈利模式。在廣告素材、廣告形式和推廣時間等因素保持一致的前提條件下，創建Campaign，按照3-4組不同的標籤分組，比較每個組別之間ROI和LTV的數據表現差異。

經過UPLTV的測試發現，單一的高價值用戶標籤的表現效果不穩定，不足以應對複雜因素的變化。原因是在實際推廣中，

廣告收益受到諸多複雜因素的影響，主要可分為三大類：遊戲的品類，推廣的週期和推廣維度。而標籤設置越豐富化，則可以應對複雜因素的影響，越適用於實際的定向和投放。因此，測試中UPLTV採用了以下兩類用戶標籤：

1）“高eCPM” 用戶標籤：眾所周知，eCPM是指用戶每（千）次看廣告帶來的平均收益，以“高eCPM”為導向目的是為了獲取eCPM貢獻較高的用戶，一般該類型用戶存在點擊下載或支付行為。市場推廣人員需要注意，用戶的eCPM與每個廣告平臺對用戶價值的算法密切相關，不同的廣告平臺在算法上存在差異。

2）“高Revenue”用戶標籤：即獲取LTV 優質用戶為最終目的，以“高Revenue”為導向的目的是為了獲取總體收益貢獻較高的活躍用戶，UART採用了革命性的非平均拆分邏輯，有效識別用戶的每次廣告展示或互動行為的價值，進而篩選出總體收益貢獻最高的用戶。

02數據表現

滿足以上測試條件後，UPLTV對ABC三款遊戲進行了測試並得到以下數據。

遊戲A的測試數據結果發現，兩種高價值用戶標籤（“高Revenue”和“高eCPM”）的ROI和LTV數據均高於其他標籤組別。

遊戲B的測試數據結果發現，“高Revenue”價值用戶標籤的ROI和LTV數據表現最佳。

遊戲C的測試數據結果發現，“高eCPM”價值用戶標籤的ROI和LTV數據表現最佳。另一個導致數據差異巨大的原因是，相比其他標籤組別，“高eCPM”價值用戶標籤組的內購收益較高。

03測試結論

通過以上三款遊戲測試數據結果，我們發現，

普遍情況下兩種高價值種子用戶標籤的ROI和LTV表現都優於傳統種子用戶標籤，而其中必然存在一組表現突出的高價值用戶標籤，例如遊戲B的“高Revenue”用戶標籤和遊戲C的“高eCPM”用戶標籤。數據上的差異也證明了，使用UART內的種子用戶功能可以有效捕捉到高價值用戶，實現ROI和LTV的提升。

推薦算法：Facebook Split Test拆分對比測試

值得一提的是，UPLTV在本次測試中使用了Facebook工程師推薦的Split Test拆分對比測試算法，來測試不同廣告組之間的表現，從而發現效果最理想的廣告方案。本次測試中Split Test功能的工作原理是，通過創建多個廣告組，在將目標受眾作為測試變量，而其他因素保持一致的條件下，比較每個廣告組之間的表現差異。通過使用Split Test功能，幫助市場推廣人員改善後續遊戲廣告的表現，並在廣告管理工具中重新投放勝出的廣告組。

總結

種子用戶功能可以不斷篩選、擴大並更新廣告內的目標受眾。利用這項功能，市場推廣人員能夠篩選出Campaign中ROI和LTV表現最佳的高價值用戶標籤，優化廣告定向和投放，進而實現買量和變現雙方向正循環。

關於我們

UPLTV專注遊戲出海廣告服務，自研聚合廣告產品接入多家廣告平臺，運用先進的算法優化廣告邏輯，顯著提升廣告收益並可實現有效的用戶級廣告收益拆分。旗下廣告效果分析平臺具有強實時性、高安全性和高性價比，滿足廣告主的推廣效果分析需求。作為Facebook頂級代理商和Audience Network渠道合作伙伴，UPLTV可幫助合作伙伴精準觸達全球27億人群並最大化廣告收益。通過廣告投放、廣告變現及效果分析，UPLTV打通了遊戲出海閉環服務，賦能中國創造的遊戲綻放全球。