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产品常见问题

一、产品能力

1. 什么是穿山甲智能分层?

穿山甲与开发者数据共建,实时预估每一个用户的付费意愿和付费ltv,帮助开发者完成精细化的用户分层,通过差异化运营,最大化【内购+广告】收益。

2. 新激活用户在开发者的应用里没有行为数据,智能分层对这部分用户也能预估吗?

对新用户的预估是智能分层的核心功能和亮点功能。智能分层支持对应用内的全量用户(新+老)做预估,不仅仅是老用户,也支持新用户的预估。原因在于智能分层模型训练数据,不仅限于开发者回传的数据,还包含巨量引擎海量的用户广告行为数据与成熟的模型能力。对于客户APP来说是新用户,但在智能分层的模型中并不是

3. 模型能否对非巨量买量获取的用户进行付费率的预估?

可以实现。巨量引擎拥有的用户广告行为数据和成熟的模型能力,强大的用户画像能力能够准确识别用户兴趣和付费意愿。

4. 什么类型的开发者适用智能分层?

- 变现形式:混合变现/计划进行混合变现的开发者,混合变现是指变现形式包括内购及广告

- 开发能力:具备一定的数据开发能力,包括API开发能力、用户分层运营能力等。

用户分层运营能力:指对不同层级的用户匹配不同的运营策略,如对低付费意愿用户提高广告频次,对高付费意愿用户推送折扣付费礼包等。智能分层也会提供通用型的策略方案给到开发者。

5. 对于纯广告变现的开发者,穿山甲可以提供什么样的能力做用户分层?

对于纯广告变现开发者,穿山甲可提供ad_ltv广告价值的预估,基于广告价值帮助开发者做用户分层。基于用户分层,精细化运营,增加或减少出广告的频次,即动态ad_load。

二、产品优势

6. 对比开发者自己对用户做分层,穿山甲来实现的优势是什么?

如果开发者自己做用户分层,大多是基于用户明确标签做出的分层判断,如:性别、年龄、渠道来源等,是不够精准的,而且需要在开发者应用上做数据积累,所需时间周期长。而穿山甲拥有的用户广告行为数据和成熟的模型能力,可以实现用户激活瞬间的实时预估与结果下发,没有冷启动。

7. 智能分层的预估准确度如何?

基于巨量引擎海量的用户广告行为数据,模型能力经过千亿级数据验证,在准确度上有较强的保证。同时,模型准确度与一个指标相关——预估容错率,预估容错率指的是模型把真实付费用户误判为免费用户的比例,该指标支持开发者自行调节,通过限定预估容错率,调整模型对付费用户和免费用户的判定结果。

三、产品收益

8. 接入智能分层,收入能提升多少?

现阶段付费小说某头部开发者(快看小说)将新用户整体ltv提升22%,游戏和工具类的开发者整体ltv提升也在10%左右。在此基础上仍然有较大提升空间,需要也支持不断调优。

9. 接入广告是否会对应用内用户留存、付费数据产生负向影响?

理论上来讲,对产品留存是有正向的作用。智能分层基于用户分层结果,来满足不同付费意愿用户的需求,仅对识别出的免费用户出广告,保障付费用户的产品体验。从实验结果上来看,点众快看小说新老用户的7日、21日、30日留存稳定正向。但接入广告后,应用内广告位以及广告频率的策略设计,也会影响留存和付费数据,合理的策略设计才能保障留存稳定。

10. 有哪些开发者在使用智能分层?效果怎么样?如何做的?

- 点众小说,实验组7日留存+65%,大盘新用户ltv_all +22%

策略思路:引导低付费率用户至免费小说玩法,增加广告场景,提高广告频次,引导其观看激励视频解锁章节/获取书币,最终实现广告收入及用户留存的同步提升

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- 逆空使命,iOS及Android双端内购及广告收入显著正向,IOS ltv_all +8%,Android ltv_all +9%

策略思路:免费用户看激励视频获取部分付费权益,向付费用户推荐符合消费习惯的现金礼包

- 元贝驾考,整体收入提升近10%

策略思路:向免费用户开放更多广告位和广告频次,向付费用户推送更多付费内容

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四、产品原理
数据回传

11. 模型预估是依赖于巨量自己的产品数据还是开发者回传的数据呢?

共同作用。穿山甲会提供非常强大的用户画像能力,开发者回传的数据,将作为特定应用内付费场景的一个训练Label。在模型训练阶段,开发者回传付费数据,是为了告诉模型有什么特征,长什么样子的用户会倾向于该应用内付费。模型训练完毕后,智能分层能够对新用户第一次激活的瞬间就作出预估,这个阶段该用户还没有产生任何行为,所以基本是是由巨量的模型+数据能力来预估。

12. 对开发者回传数据量有什么要求吗?

原则上不少于500条正样本(付费事件),样本量过少会导致无法充分训练,样本数量越多,模型对特定开发者的训练效果越好。

13. 数据回传字段中,是否只要求回传必填项?

必填项保证了模型能否训练,可选项回传的数据越多,模型越准确,且越稳定。

14. 必传事件有哪些?

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15. 可以抽样回传数据吗?

当前不支持,抽样回传数据容易出现采样有偏,从而导致模型学偏,进而导致整体预估值都比真实情况有偏。

16. 可以批量回传历史数据吗?

为保证模型的准确性,开发者需要按照事件发生的真实时间进行实时回传,不支持批量回传历史数据。(实时指的是:回传时间与事件发生时间的间隔不得超出3小时)

预估值获取

17. 预估结果如何获取,获取的形式是什么样?

请求预估接口,实时获取预估值,具体包含以下信息:

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18. 同一用户可以每天重复请求预估值吗?

穿山甲侧没有限制,请求模型就会实时返回预估值。但预估值在短期内不会有太大变化,建议新用户激活/老用户登录时请求一次即可。

五、合作方式

19. 接入穿山甲智能分层的前置准备有哪些?

当前为白名单准入形式,商务同学在媒体平台提出申请,或开发者自助开通「智能分层」功能 。

20. 产品通过什么方式接入?

通过API接入。

21. 整体合作流程?

当前公测期,开发者可向对应BD同学申请或自助申请,开通产品功能后的合作包含下述两个阶段:

阶段一,数据回传及模型训练。开发者通过API回传用户数据,穿山甲完成模型训练

阶段二,预估值获取及策略设计。开发者通过API对穿山甲发起用户预估请求,穿山甲实时返回预估结果;开发者获取预估数据后,设计用户分层运营策略,如有需求,穿山甲可提供策略建议

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22. 接入的人力成本如何?

一个成熟的开发人员可在2-3天内完成API开发。

23. 可以从服务端接入进行数据回传和预估值获取吗?

可以,不限制接入端,开发者可从服务端/客户端接入,进行数据回传与预估值获取,但利用预估值实施策略仍需从客户端进行。

24. 在巨量买量开发者,可通过SDK回传数据吗?

可以,巨量买量开发者可通过SDK回传数据,需要提供买量的包名,另外仍需接入预估API来获取预估值。

25. 策略设计上完全由开发者自主进行吗?

是的,通常来讲,运营策略与应用的适配程度越高,开发者通过智能分层获得的收益越大,在此前提下,开发者做运营策略开发是最合适的选择。穿山甲侧会输出不同行业的解决方案,向大家提供验证有效的设计思路和策略形态。

不具备策略设计和开发能力的开发者,可向对接的商务同学提出申请使用极简实践闭环方案,由穿山甲侧来完成策略设计和落地。

26. 新手开发者在策略设计上没有经验,穿山甲会给到哪些帮助?

穿山甲将为开发者提供丰富的策略经验输出文档和视频课程,多行业showcase和解决方案落地,为开发者提供更好的策略经验输出,开发者可参考资料:

媒体平台-帮助中心-产品使用指南

媒体平台-成长中心-产品实战指南

阅读行业解决方案

游戏行业解决方案

工具行业showcase

27. 联合开实验的合作方式?

开发者需要具备AB实验的分流能力;为方便收入统计,实验广告位希望是全量请求穿山甲。实验数据为用户粒度的收益,实验统计由穿山甲发起,并提供广告数据,内购数据由开发者提供。详见:智能分层&开发者联合实验doc

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六、数据安全

28. 给穿山甲回传用户数据,会涉及到用户隐私问题吗?

我们深知个人信息对用户的重要性,我们将按照法律法规的规定,采用安全的保护措施,保护用户的个人信息及隐私安全。

29. 智能分层能保证媒体回传的隐私数据合规使用吗?

媒体在注册穿山甲平台时,需同意穿山甲的隐私政策和数据合规规范。媒体应当在其App内,向用告知使用穿山甲服务的情况,并保证合作中涉及的数据处理活动已获得用户授权同意。穿山甲仅会在双方合作范围内进行使用,不会用于其他非法用途。

30. 付费金额字段也必须回传吗?

开发者需上传实际付费金额或加密付费金额,若批量上传pay_amount=0,所有数据将无法进入模型训练。目前智能分层支持设备号去标识化上报,同时支持媒体回传缩放处理的相对付费金额,该金额保持序准确(原付费金额高的缩放后的相对金额也更高)即可,无需回传真实的付费金额,穿山甲也无法获取真实的金额值。

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