小游戏买量的效果衡量实战



小游戏今年可谓是勃勃生机,万物竞发。但是不同于APP端的游戏买量发行,小游戏的买量效果更容易出现有效触点数据量大,重复归因,效果核算难的问题。

引力引擎产品负责人 Luis

什么是效果衡量?

就是给出各种维度下准确的ROI回收日追踪曲线,并且以此推算出回本周期,毛利率等。维度包括:媒体、版位、计划和素材等。

以现在混合变现的小游戏为例,一般认为在媒体维度,效果上看,有MP>ADQ>巨量引擎>其他的现象,越在前面的,回收越快,毛利越高。

效果独立于量级,按大盘消耗规模来看,正好相反。巨量引擎>ADQ>MP。

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为什么MP>ADQ

01. 流量场景差异

除了众所周知的ADQ中QQ系、腾讯新闻和视频以及优量汇的流量,即使都是对于微信系流量,对于小游戏来说,通过MP和ADQ买量所触达的场景也是不同的。

其中最为核心的就是小游戏内循环的量,也就是激励视频场景,这部分量人群精准,且持续增长。

据我了解,通过ADQ投微信版位,更容易拿到这部分小游戏激励视频的量。而MP还是以朋友圈和公众号的存量流量为主,属于小游戏的流量洼地但规模空间有限。

02.

数据和技术架构不同

ADQ的广告系统从召回、粗排到精排,分散在腾讯的三大事业群,涉及到流量侧(如微信和QQ的客户端开发)、广告部门(AMS和其下的PTP)、腾讯技术中台(TEG事业群的广告中台团队)。中间的模型和算法一致性很可能有差异导致整体推荐效率受到影响。另外,不同的部门可以使用的数据权限不同。举例来说,目前来看,普遍认为ADQ特别是其粗排和精排环节,对微信小游戏的大盘数据的利用率,比如实时性等方面还有较大的提升空间。

MP相对比较独立,数据和算法在微信广告部门内闭环。但是MP基本不再做更新,以实现腾讯广告内的广告业务向ADQ的统一。

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为什么ADQ>巨量

首先是小游戏激励视频场景的默认曝光触点归因

现在在ADQ投放小游戏激励视频场景,即使我们没有开曝光归因的白名单,ADQ也会将曝光作为有效触点向广告主的归因服务转发。

也就是说,如果我们没有做额外的归因处理,即使用户没有在ADQ发生广告点击行为,只是看了广告,也会在平台口径(ADQ投放端后台和小游戏后台)被认为是其广告的有效转化,参与成本和ROI的核算。

而对于巨量和其他媒体,就会相对严格,因为存在一个跳转的链路过程,必须在用户发生广告点击行为后才能做有效归因。

这样平台口径下,ADQ就可能会对自然或者其他渠道的量有效果虹吸的现象。

如果我们做了自归因,下图中两种口径的GAP可能有30%以上。

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此外,曝光监测也会导致相关接口的调用量相比于点击监测高两到三个数量级,对小游戏发行方的服务器资源提出了更高的要求。这里还是建议采买专业三方的归因服务,以避免因为归因影响买量和效果衡量。同时采买三方归因服务,还可以降低自己的服务器成本,也是一笔划算的经济账。

小游戏的再营销/重定向策略

不同于APP的数据孤岛,自然量和其他渠道的用户微信小游戏活跃但未转化数据,很容易被ADQ和MP感知,用以优化广告效果。这也就会导致,除了上述提到的触点口径不同的影响外,重复归因和抢归因的现象更容易在小游戏链路中发生,干扰广告主的效果衡量。

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其他腰部媒体

百度信息流、知乎等媒体今年在小游戏行业也有明显起色,是完全可能存在一些品类的流量洼地。可以作为在腾讯、巨量稳定投放后的补充,规模有限但竞争不强,很有希望贡献较高的毛利。