小游戏再归因怎么看,怎么搞?

背景介绍

从简从略,看个图就好

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图来自:引力引擎再归因文档中心https://doc.gravity-engine.com/turbo-integrated/re_attribution.html#

先说结论

怎么看:我认为是个值得长期关注的好方向

  1. 小游戏点击即玩,再归因对存量用户唤醒长期来看很可能达到一个很低的成本和良好的效果,但是短期来看还是有很多的挑战,挑战也就是踩坑后面具体讨论

  2. 小游戏面向泛用户,很多轻度玩法的用户池很大很深,再归因的规模上限很高

  3. 小游戏整体特别是部分品类有明显的内容化趋势,很可能长期会衍生出接近于steam的DLC生态,如果真的有好的DLC卖的比原版多,再归因就很重要了


怎么搞:短期内,再归因确实还不够成熟,无论是主流广告平台的功能,还是运营分析人员数据分析思路的调整,都很容易踩坑。暂时建议三步走——

  • 现阶段,我认为可以考虑优先一些产品周期已经到末尾,而且用户池比较大的优质产品,只投放腾讯的沉默人群定向。

  • 等广告平台支持再归因用户在数据回传时做标识且基于MKTAPI允许拆消耗(这个需求我评估平台开发量相对较小,且广告主配合成本低)时,再尝试一些正在增长扩张期的产品投非腾讯系的再归因。这样才能比较精准的评估再归因的效果,不然都是和新增买量混在一起的,不明不白很容易踩大坑。

  • 等广告平台普遍支持RTA(现在门槛还是比较高,而且对于小游戏链路支持不好)时,对新增买量和再归因买量进行账户、计划、素材的充分隔离,才是真的重视高优先级测试再归因的时候。


踩坑1 ROI效果衡量

再归因的ROI分析是个难点。我们把用户第一次买来的消耗,或者账户中新增用户带来的消耗称为“新增消耗”,把用户再归因的消耗称为“再归因”消耗。再归因成功沉默唤醒后的用户付费,应该算给新增消耗计算全生命ROI,还是算给再归因消耗算再归因ROI是个两难的事情。

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理想情况下,效果数据分析中台应该有一套算法,可以根据用户实际沉默具体时长、再归因触点有效性等数据,根据算法模型给每一笔再归因的付费收入分配效果。目前情况下,以上两个模型还是应该同步对比着看,如果再归因真的可以有很好的短期市场验证,我们引力会推出一套再归因效果分配的引力模型给大家做参考。

踩坑2   付费对数

因为广告平台,特别是非腾讯系的平台,是不具备拆分再归因用户和新增用户能力的,举例来说,对于巨量平台如果启用再归因能力,官方统计的用户首日ROI里是有再归因用户的付费收入的。但是显然当前一般的用户ROI分析的梯度图里,这部分用户并不是首日活跃,其收入放在用户首日ROI里有很大的歧义。除此首日的歧义外,广告平台历史上用过的“回流”等指标前缀(历史用作区分时间口径和统计口径),现在跟再归因的“沉默再唤醒”也有混用和歧义,需要谨慎核对。

因此,如果采用上表中1的ROI分析模型,会发现行为口径此模型下中单个账户或者具体平台付费数据跟广告平台比少,这是因为该ROI分析模型下不会计算此具体账户和平台的再归因带来的付费收入。这一点跟模型1的ROI虚高直觉上感觉有点矛盾,实际是时间口径+归因口径交叉组合带来的错觉。

踩坑3 平台差异

因为只有腾讯具备在曝光(其实是用户广告竞价的召回阶段)时就进行沉默用户的定向能力,所以比非腾讯系的广告平台要有很大优势,可以针对再归因的投放进行有效的数据和账户隔离。但是其他平台,因为微信openid的有限加密机制是无法对用户进行新增和沉默唤醒的识别的。这一点短期来看对广告主其实很伤,也就说,即使广告主有着明确的受众倾向,也不能在非腾讯系广告平台进行曝光筛选,有很大程度的预算浪费和无效曝光。

那么有没有解决办法呢?其实RTA是个很好的解决方式,RTA是指在用户广告竞价的召回阶段(曝光前),广告主可以对具体用户进行曝光筛选甚至是调价。但是RTA对广告主自身技术能力和广告平台(会让广告,特别是没有预加载激励视频广告请求时间加长,用户体验差)都有很大的压力。预计短期内,即使是很头部的广告平台也不会完全放开。

结论

再归因放在小游戏的用户生态和产品类型中,有着相对APP更高的相性,对于这样的结构性机会,理性的赛道玩家还是应该保持高度的关注。但是受限于环境和运营习惯,我们还是建议大家慎重,花更多的精力做了解和准备,等那一声发令枪响。