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增长参谋/功能操作指南/出价方式X关键行为分析使用详解
出价方式X关键行为分析使用详解
最近更新 2022-04-25 16:41:48

一、出价方式 X 关键行为分析是什么

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。


二、产品功能有什么

1、出价方式分析对比

维度筛选与数据解读

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

回收效果对比及数据明细

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)

2、关键行为分析

维度筛选与数据解读

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

  • 单一关键行为:T0展示次数IPU、T0-CPM、LTV0(Arpu0),建议均以分布区间方式给出;1⃣️ 点击对应的建议可展示出在该区间范围内对应明细数据的区间范围(ROI、变现ECPM、LTV);2⃣️ 点击查看对应数据即可定位到获取该数据的具体图表,并自动切换到对应的主指标。

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

  • 组合关键行为:常见组合方式为IPU*ECPM;IPU*LTV

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

  • 关于T1、T3、T7:T0根据当日新增激活用户的回收数据计算,T1、T3、T7代表当日新增激活的用户在1、3、7天分别的数据表现,切换ROI口径后,解读建议会根据数据表现重新给到在T1、T3、T7表现相对更好的回收所对应的T0数据。

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。

如何解读图表数据

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

可能原因为:

1⃣️ 应用内广告展示链路设计导致

2⃣️ 流量切分优先级导致

3⃣️ 流量结构变化,变现质量变差(买到假量了🙃🙃🙃)

  1. 横坐标IPU为什么会变化?

由于不同输入结构ipu次数差异比较大,因此将图表分为了两类,根据展示次数>50+的用户占比是否超过5%来自动切换

  • 【0-50】,间隔为1
  • 【0-5】【5-10】【....】,间隔为5
  1. 选择代码位类型后为什么0次会有roi等回收数据?

因为没在该代码位类型中产生广告展示的用户可能在其他的场景中产生的广告展示且有广告收益

计算公式中【变现收入】是以当前这些用户在应用内产生的总收入计算,而非在该代码位类型下产生的广告收益计算

  1. 如何通过图表看新老用户cpm差异or趋势

切换T0、T1、T3、T7可直观的发现新老用户cpm随着ipu次数的增加的变化趋势

eg:图一为t0新用户,众所周知新用户的变现价值高,因此在单独看ipu次数和ecpm波动关系不是特别明显;图二为t1,该时段内新增激活的用户次日变现cpm的趋势

  1. 图表的数据区间是包含关系么?

图表中维度都是(左开右闭]区间,如展示次数0-5,代表0<展示次数≤5,LTV0 1.0-1.1,代表1.0<LTV0 ≤1.1

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:

  • 新用户cpm区间分布:判断不同区间大致广告填充率,配合调整瀑布流
  • T0对比T1\T3\T7:看整体cpm的衰减幅度

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:

  • 判断新用户变现价值分布
  • T0对比T1\T3\T7:对比用户变现价值的衰减幅度

如何挑选关键行为

建议:

  1. 以结果为导向,通过目标结果选择对应指标
  1. IPU的选择结合变现收入结构辅助判断,例如收入结构以视频类广告为主的应用ipu次数不宜过高,对用户留存影响相对更大
  1. 关键行为、达成率、ROI之间的关系:ROI=关键行为目标达成部分(>=目标值)+未达成部分(<目标值),投放时评估是否可加投起量,建议结合关键行为达成率评估
  1. 关于达成率:仅为辅助参考维度,建议在30%左右投放会相对稳定
  1. 关键行为投放:由于区别于次留双出价,关键行为不保障留存,因此次留可能会不稳定或者过低。因此在评估首日目标roi时请结合目标回收周期,判断次留需满足的最低值
  1. 关键行为投放:从测试到起量是一个调整的过程,随着投放效果的变化,数据图表均会发生变化。可根据实际投放的变化做后期的优化
  • 常用行为:IPU*ECPM
  • 常用行为:IPU*LTV 0
  • 常用行为:LTV 0 (Arpu 0)
  • 常用行为:T0 CPM



  • 以ROI为目标选择对应的IPU*ECPM,预估达成率和转化成本

1⃣️ 假设以T0 ROI=0.3为目标,通过【T0 展示次数分布】找到ROI=0.3时对应的IPU次数为20,切换指标为变现CPM为29.6

2⃣️ 达成率预估:

① IPU>=20次以后的新增激活占比累加

② 指标从TGI切换为展示激活设备数查看ipu=20时分位线的区间>75分位线,预估达成率<25%

  • IPU*LTV 0方式一致,指标切换为LTV
  • 以LTV0为目标,预估达成率

1⃣️ 假设目标LTV0 =1,通过【LTV 0分布】找到对应的ROI(预估回收)

2⃣️ 预估达成率:

① LTV 0>= 1次以后的新增激活占比累加

② 指标从TGI切换为展示激活设备数查看LTV0 时分位线的区间>75分位线,预估达成率<25%

  • T0 CPM方式一致,图表用【T0 CPM分布】


三、辅助指标:TGI指数、激活设备数、分位数

什么是【TGI】

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。

什么是【分位数】

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

什么是【激活设备数】

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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