在实际投放中,平台通常会提供不同的出价方式供广告主选择投放,可根据实际的目标和效果选择不一样的出价方式,为更好评估不同出价方式的投放效果是否适合对应产品的投放,增长参谋提供了以巨量平台为主的主要出价方式的投放回收效果对比。其中结合广告变现回收情况对关键行为投放方式做了更深入的数据解析。
通过计算不同出价方式的回收效果(LTV、ROI),帮助开发者明确哪种出价方式更适合产品,可以放大预算增加投放;此外还通过对用户行为进行分析,为开发者提供关键行为选择的决策数据。
数据解读:结合筛选项的变化而变化,根据当前筛选项所对应的数据,分别从投放、变现、留存、回收视角给出相对更好的出价方式及放量建议
维度筛选:
- 当前仅支持巨量引擎所对应的不同出价产品作拆分,因此在渠道上仅可选巨量引擎
- 计算口径:仅支持穿山甲口径、聚合预估口径
- 穿山甲口径:穿山甲平台变现的所有广告收入,包含穿山甲adn变现收入、gromore内穿山甲adn变现收入、内容广告变现收入等
- 聚合预估口径:包含gromore内在使用的所有adn变现收入,以固定底价cpm&展示回调计算
回收效果分析:特定激活日期下,针对新增用户,第 n 天(激活当日)的累计变现收益 / 投放消耗 (数据来源为广告投放数据、广告变现数据 )
- 数据指标:支持回收指标(ROI);投放指标(投放相关数据,例如激活成本等);变现指标(LTV、cpm等);用户行为(应用留存、穿山甲留存)
- 数据维度:支持了T0\T1\T3\T7不同回收指标周期的数据对比(计算周期只影响指标,不影响维度)
数据明细:按不同出价方式回收效果明细报表(可重点关注)
- 某时间段,未区分激活日期:ROI、穿山甲留存、cpm、成本相关数据为该时间段内的平均值
- 穿山甲留存:利用广告请求uv计算,在切流方式比较稳定的情况下可约等于用户留存
- 关键行为达成率:转化数/激活数(评估计划、账户是否可以稳定增量)
维度选择:
- 渠道选择:建议选择归因&投放均有回传数据的渠道,能保障roi的准确性
- 代码位类型选择:代码位类型即变现广告样式类型,建议根据应用对应的收入结构来选择
数据解读:
ROI计算口径:T0根据当日新增激活用户的回收数据计算,T1\T3\T7
例如:T0展示次数IPU【15-28】,表示以TGI>100为最低点的判断标准得到当前筛选项下对应的ROI相对更好的IPU次数为15次以上,以关键行为达成率预估<20%为最高次数判断标准得到对应的IPU次数为28次
区间的选择方式同单一关键行为的方式,在IPU的基础上新增指标,在对应图表找到IPU次数切换相关指标即可
1⃣️ 在默认的日期范围下,切换计算周期会自动调整日期范围,如默认状态为 T0 & 最近七天(1/8~1/14),切换到 T7时,会自动调整日期范围至(1/1~1/7),以保证每一天都 T7都有数,T1/3/7同理。非默认的日期范围不会自动调整。
2⃣️ T0/1/3/7计算的是同一批用户在激活后不同时间下的回收效果,用户的圈选规则只由维度值(T0展示次数/变现 CPM/变现收益)决定,不受计算周期的影响。
横坐标:IPU次数、变现CPM区间、LTV0区间
纵坐标:左侧为主指标,随着指标选择的变化而变化;右侧为副指标,作为辅助参谋,主要为TGI、展示激活设备数
实线:为TGI=100的辅助线,超过辅助线对应的指标表示在该筛选条件下,在此往后的数据中xx指标的表现相对更好
虚线:为主指标的25/50/75分位线,用于和主指标折线对比参考。计算方式:将设备粒度的主指标值(如 ROI)进行降序排序,从低到高累计25%/50%/75%的设备对应的主指标值即是25分位数/中位数/75分位数。
图表名称 | 例图 | 图表解读 | 常见问题 |
T0 展示次数分布 | ![]() ![]() ![]() | 图表含义:选中ipu次数为xx时,表示看了xx次广告的用户(激活设备数)有xx个,占整体新增激活用户占比xx%,这些用户对应的变现指标、投放指标及回收指标分别是xx IPU=0:对应的激活展示数表示,存在xx激活用户未产生广告行为
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T0 变现CPM分布 | ![]() ![]() | 图表含义:在变现CPM区间内对应多少新增激活设备,对应产生的平均ROI\LTV等其他指标分别是多少 使用场景:
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LTV 0分布 | ![]() ![]() | 图表含义:LTV 0可以理解为ARPU 0(新增用户首日arpu),图表横坐标为ltv0 的不同区间划分,在不同区间内对应xx新增激活设备(即这些用户的ltv0为对应的区间) 使用场景:
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建议:
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TGI(Target Group Index)指数,是反映目标群体在特定研究范围(如地理区域、人口统计领域、媒体受众、产品消费者)内的强势或弱势的指数。
- TGI指数>100,代表着某类用户更具有相应的倾向或者偏好,数值越大则倾向和偏好越强;
- TGI指数<100,则说明该类用户相关倾向较弱(和平均相比);
- TGI指数=100,表示在平均水平)
如何解读【TGI指数】:TGI指数越高,代表指标的相关性越强
Eg:在查看ROI与T0展示次数的关系时,解读如下:
激活当日看过4次广告的用户,对应的ROI=0.08,TGI=8.65(<100,显著低于平均水平);
激活当日看过17次广告的用户,对应的ROI=0.27,TGI=170.69(>100,高于平均水平);
TGI为辅助指标,可找到在当前条件下相对更好数据表现在哪个节点,但在实际使用过程中需要结合变现&投放的实际情况来评估指标
TGI 更优≠ ROI 更好。TGI 更好,代表有这种行为的人 ROI 比平均值好的比例更高,所以以此行为作为目标买到的用户 ROI 更好的可能性就更高。
分位数:亦称分位点,是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点,常用的有中位数(即二分位数)、四分位数、百分位数等。
真正意义上用户粒度上的计算:把所有数值由小到大排列并分成四等份,处于三个分割点位置的数值就是四分位数。在参谋内可作为用户占比的辅助评估指标,可辅助判断关键行为达成率;
1)第一四分位数(25分位),又称“较小四分位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字;
2)第二四分位数(50分位),又称“中位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字;
3)第三四分位数(75分位),又称“较大四分位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。
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例如ipu=11,对应在75分位线上,表示有约25%(预估达成参考)的新增激活用户ROI在0.24及以上
75分位:表示25%的用户ROI>=0.24
50分位:表示50%的用户ROI>=0.11
25分位:表示75%的用户ROI>=0.05
展示激活设备数代表,在对应IPU次数的条件下有多少个新增激活用户是产生了广告的展示,即对应xx人看了xx次广告
示例:T0展示次数为3的激活设备数有58148,这批用户的ROI为0.63
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