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舜飞现场 | 资深游戏优化师手把手教学“买量如何做到精细化”

 

由热云数据主办的“八城联动,流量无界——数据赋能广告素材,助力流量增长”系列广州站活动于8月24日,在广州市天河区楼贝塔空间如期举行。

 

 

舜飞科技的客户运营总监陈耿涛,曾为阿里游戏、网易游戏、腾讯游戏等200多家广告主提供过优质的广告投放及优化服务,拥有4年移动互联网广告行业一线服务经验,为本次活动带来了游戏行业“买量如何做到精细化”的干货分享,也为广告主、开发者和广告平台带来更具经济性的解决方案。

 

 

这次的分享从买量现状、素材精细化、人群精细化、素材&人群结合精细化调整,以及算法模型精细化这5方面出发。

 

买量现状

 

2018年整个大环境不是很理想:

 

1. 流量成本上升,优质流量稀缺,竞争激烈,导致媒体的ecpm持续上涨。

2. 产品同质化严重,目前买量市场的大部分产品都是相似的产品,真正创新的产品非常少。

3. 用户的上网时长被包括微信、抖音、快手等超级APP瓜分,真正去玩其他产品或者游戏的时间缩短。

4. 现在的用户对游戏的要求更高,真正会玩的是那些他喜欢的、有兴趣的游戏。

现在整个市场买量公司可能的利润空间被大幅度压缩。从第三方买量平台角度来说,必须做到更加精细化,减少在各个环节中的费用浪费,才可达到盈利的目的。

 

素材精细化

 

现在主流素材形式一是信息流,包括大图、组图、原生小图等,二是视频素材,从视频内容可分为游戏内容延伸素材、建模创新型素材、短视频创作型素材。买量公司相应需要非常高质量的素材团队配备:负责图片设计、视频剪辑、3D建模能力的美术,以及短视频拍摄团队(从前期脚本创作到拍摄和后期处理)。

 

舜飞科技内部的素材管理是从2012年开始做页游,到2015年初开始做手游摸索出的规律。素材分类必须做到精细,不同类型的素材和不同类型的场景搭配,产生的效果差异是非常大的。

 

 

举例来说,上面粉色部分是素材制作元素(素材类型),比如中国历史、中国古典神话、武侠、欧美魔幻神话等。淡蓝色部分是素材形式,以包括唯美CG动画、角色属性、坐骑展示等做划分。

 

舜飞认为每一个买量公司都应建立一套适用的体系,才能做到更为精细化。

 

人群精细化

 

舜飞的人群精细化是个一直在变化、一直在精细化的发展过程:

 

1. 2015年手游买量规模开始变大的时候,买量市场相对粗放,大部分媒体来自于视频媒体,直接泛投且基本不用做太多定向。当时大部分媒体也不具备定向能力,属于流量泛投就能做出结果。

2. 之后竞争变激烈,用户识别度变高,开始从性别、年龄等做基础定向。由于大部分产品性别区分明显,性别和年龄有时就能够优化掉一半以上成本。

3. 继续发展后发现基础定向效果也不理想。由于无法确保一个男性一定会玩某种类型的游戏,开始以这个人是否会玩游戏来划分,用类似的网游人群做定向。

4. 再发展到后面,舜飞的定向往更加精细化的方向发展,根据具体的游戏类型去投放。

 

要让买量公司、三方平台的人群库更加精细化,需要借助各方力量,包括自有人群的沉淀、所有媒体相关人群的沉淀、三方人群库的完善等。

 

舜飞建议从多个维度去定义一个游戏的兴趣用户,包括游戏类型、题材、风格等,这样的属性才会是最精准的。

 

素材+人群精细化

 

在素材和人群都做到精细化的前体下,要做好精细化买量可以先问问自己为什么会喜欢这个东西,为什么会玩这个游戏?拿某款真实的游戏来为例进行分析,按照舜飞的分类方式,其游戏类型属于角色扮演,游戏题材仙侠、武侠、动漫都有涵盖,游戏风格偏向唯美古风。

 

用户玩这款游戏会有很多可能,人物精美、坐骑炫酷、技能新颖、战斗精彩,甚至由于其古风而具情怀性都是可能。假设只有这些可能后,会有人群X被提出,从理论上是涵盖了所有喜欢这个游戏的用户。

 

把整个用户画像圈出来之后,就把所有素材给到这个用户画像去测,这样从精细化的角度来说,这种效果并不会做到最佳,因为人群X中的A、B、C、D等不同角度的人群会存在这些重叠以及不重叠的地方(比如喜欢A的人不喜欢B的角度)。

 

 

为了验证这个观点,舜飞做了交叉测试。如上图,上方是所选的素材类型,下方是人群数据包。比如“人物展示”这个类型的素材,可能会相应做出十几套素材,在前期测试的时候先选两套跟所有人群做匹配测试,是一个非常密集的交叉测试。

 

最终发现人物展示和技能展示在所有人群的效果都非常好,得出这两类素材属于最优的、能够戳中大部分用户的心,所以针对这两个舜飞尽可能去扩充人群,迅速铺量。(成本最低并不是大家买量唯一的要求,而是希望成本低、量又够多,所以这种情况会迅速去扩充)

 

之后发现动漫跟中国风这两类的人群和大部分相关的素材效果比较好,得出这两类人群应该是这个游戏最核心的用户,喜欢大部分的元素,所以舜飞就把这部分的人群定义为这款游戏最精准的用户,通过算法的角度去扩充这块人群。

 

还会发现坐骑展示类素材在上古神话跟仙侠的人群效果比较好,剧情类素材在上古神话的人群比较好,就可得出上古神话的人群喜欢坐骑类、剧情类的素材,做针对性的投放,达到能继续去拿这部分量的目的。如果发现有些人群以及素材的效果不好,就可放弃。

 

测试的过程说明:其实一个用户会去喜欢一个游戏,很多时候是触中某个点位。所以所有的人群、数据的测试要尽可能抓更细,才能让量放得更大,成本也能得到更好控制。

 

如果某些公司面临要有一套自己很完整的DMP是非常困难的问题,不妨去借助第三方的平台去买量、扩充,从而达到精细测试的目的。

 

算法模型精细化

 

找到最核心的用户后就是从算法的层面扩量。扩量一直是个不断迭代的过程,相当于有一批种子用户(数量一般最少5万,理想情况大概20万,前提必须是真正的种子用户,而不是边缘用户,否则整个算法模型都会出问题),拿到种子用户后根据动态的人群扩展系统产出第一次结果,舜飞大概会有100个标签值去定义该用户,根据这些打分(一般从0到10000打分,前期测试一般是从8000分开始去取出那部分用户)后取出最高的部分。

 

 

取出了这部分用户后进行测试,数据反馈后继续产出V2版本,这就是持续迭代的过程,不断寻找精准人群,最终完成扩量的目的。

 

如果没有种子用户也能够通过游戏标签做扩量,这时会需要根据游戏极为详细的用户画像去产出用户。一个是找到相似的用户,另一个是找到反向的用户做排除。这样也能回到舜飞的Lookalike系统,继续不断迭代做扩量。一般而言,离线测试一天可以迭代几个版本,线上测试1-2天迭代一个版本,整体测试1周就能测出一个稳定数据。

 

如对本次分享内容感兴趣,可关注公众号“舜飞科技”,在这里都是和程序化广告有关的干货知识。

 

 

八城联动,流量无界——数据赋能广告素材,助力流量增长”系列的下一站为深圳站,于8月28日由巨掌广告、热云数据、AdBright,以及舜飞科技的专业人士就流量的不同方面分享干货知识,届时舜飞将针对“社交媒体的投放优化”话题,从社交媒体特点、投放技巧等方面做出独到见解。

 

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