以手游为例，谈谈APP的推广之路

作者&投稿：端木和（若有异议请与网页底部的电邮联系）

~ 本文以移动游戏的市场推广工作为例，从买量的本质谈起，跟大家浅谈APP应该如何进行推广。移动游戏的市场工作，简单说就是两块：效果和品牌。

品牌为虚多为奇招，效果为实方显正合。渠道、媒介、商务、广告、营销等，皆可归于此二者。

虽说我不愿把“效果广告投放”称呼为买量，把市场工作者称作“买量的”，但以下且以买量唤之，品牌不在此文讨论。

第一，买量的本质首先，是花钱“买”，需要花钱。其他看似免费的，却也需要人情、关系或其他，天下免费的东西往往比收费的更贵。

其次，买的是“用户”，粗暴点，简称为流量。

买量要做的事，就是花更少的钱买更多更好的量。

第二，买量的基本原则买卖买卖，有卖才能有买，买量也是如此。

一开始，买方卖方坐在一起，双方谈个好价钱就成交。但天下的买卖都一样，买方总觉得自己买贵了，卖方总以为这货卖亏了。

于是，就有了公开透明的流量交易市场，也就是广义的广告平台。

但是，在这一平台中，买方还是绞尽脑汁想要物美价廉，卖方依旧千方百计希望奇货可居，这一矛盾还是得由“市场供需平衡”来解决。

所以出现了竞价，价高者得！

但这里的价格并不是广告主最关心的CPI（每个新增用户的成本），而是eCPM（每千次广告展示成本）。

如果抛开某些广告大厂弄出来的各种花样，广告平台基本都是认准一个原则：谁的eCPM高，就展示谁的广告。

第三，买量的基本套路买量分很多种方法，明的暗的花的，黑的白的灰的，应有尽有，就像武林的门派林立，各有神功。

在此之中，以实时竞价为主流，以下仅讨论“实时竞价平台“的广告投放优化。

此部分内容较多，分三部分讲，分别是“2个优化目的”，“3个优化关键点”，“4个数据分析指标”。

以上每1部分的内容，展开叙述都可以独立成为一篇完整的文章，但此处仅作基础普及。

2个优化目的：流量竞争力与目标效果成本

为什么这次成本这么贵？新增还比上个月少？想想办法啊，你们市场工作是怎么做的？！

什么？10块钱一个激活成本做不到？那给你12块，但ROI必须为正！

面对这些每天都会出现的疑问和要求，我想先聊聊广告投放的转化过程，以及决定一切的eCPM。

如上图所示，广告投放从展示—点击—下载—激活，最后到注册，才算是效果广告的一个完整路径。

至于留存、活跃、付费运营GG，你们出来一下，接客了！虽然市场和运营不能割裂，但工作方向和KPI总有轻重。

狭义的讲，广告投放优化，重点是优化：第一是优化流量竞争力，第二是优化目标效果成本。

一、优化流量竞争力优化流量竞争力，就是提高广告的“竞价价格”eCPM，以提高广告获得展示的能力。

这个eCPM，是卖方衡量自身流量变现的所能获得的利润指标，是买方获得广告展示机会的关键数据，多数情况下，被各种广告平台加以其他的各种系数，变相称为Quality（质量度）。

上图为不同竞价模式下，eCPM的“简便算法”，以及流量竞争力的影响因素。一句话，优化就是想尽一切办法提升图中“等号”后面的参数值：你可以是土豪，直接提高CPM/CPC/CPI出价，也可以苦逼苦逼地优化CTR/IR。

来点理论的：合理运用竞价策略，优化每个环节的转化率，以提升广告的eCPM，进而获得更多的广告展示和流量，这是广告投放的基础。

因为这个原理，才有用CPM碾压一切的品牌广告主和电商壕门，才会导致双11、双12的时候，我们叫天天不应，叫地地不灵！

那咱们为什么不用CPM碾压一切？因为我们还要考虑目标效果成本。

二、优化目标效果成本手游的买量，目标效果成本一般是指CPI，即每个激活用户成本。

优化目标效果成本，一般是指在CPM和CPC竞价模式下，通过提升CTR/IR以降低获取用户的成本。

从广义上讲，在固定CPI的竞价模式下，不存在优化目标效果成本的说法。但CTR/IR的高低会影响eCPM，进而影响广告在竞价系统中的流量竞争力。

对广告主来说，CPI竞价模式风险低，但如果广告转化率没有足够强的竞争力，那基本不会得到展示机会，也就没有新增用户。

随着竞价平台的发展，现在的CPI都倾向eCPI（或oCPM）发展，固定CPI的模式逐渐被各大广告平台边缘化。

当然，广告投放优化，ROI才是终极目标，但影响ROI的因素太多，而且，片面的只考虑广告渠道的ROI也不合理，在此不做赘述。

这时老板可能会说，1美刀一个CPI，1天导满一个服，2周回本，KPI不能妥协！

好吧，那咱再聊聊投放优化的3个关键点。

三、3个买量优化关键点我去！买量的工作简直太简单，不就是每天和渠道聊天，上传广告素材，在后台点开关吗？一点技术含量都没有！

但是，没人会知道，找策划要产品定位、凌晨优化数据、和渠道撕逼打脸、求设计师更接地气、请分析师匹配数据、找研发插个需求、给老板做市场提案的时候，我们也会在某一个瞬间，坚信自己的专业素养。

接下来，我们讨论广告投放的3个关键点：创意素材，竞价策略，受众定向。

1）创意素材效果广告的创意素材，不同于品牌宣传广告，往往内容大于技术，数量需求高于质量要求。

最重要的是，并没有一招鲜吃遍天的创意素材，今天效果好的明天也许就会跪，在高速变化的广告系统里，快速反应迭代，是最有效的方法。

另外，数以千计的广告平台、广告位，素材形式和广告尺寸千差万别，再有不同国家的创意本地化，也增加了创意素材在数量上的要求和制作成本。

而不同的广告平台，效果表现好的创意素材，在形式上、内容上也千差万别，这又增加了广告创意的成本。

广告设计师在手游行业的价值，真的是被严重低估了。

2）竞价策略CPM/CPC/CPI，甚至CPT，灵活运用在市场推广的不同阶段，或者在同一个Campaign期间整合运用，可以有很多可能性。

在CTR和IR上表现出不同数据结果的创意素材，配合不同的竞价策略，仍可以实现预期的目标效果成本。

举个简单的例子：算了，以后再说。

前文有提到过的oCPM或eCPI，这指的是广告平台的系统经过足够多的数据积累，能够自动优化素材、定向、竞价，以优化转化率，实现CPI甚至ROI目标。

但是，oCPM和eCPI的模式，会加重马太效应，消费越多数据越多，效果就会越好。规模造就的边际成本递减效应，会减弱小厂的竞争力。

虽然这对中小型广告主不利，但这是挡不住的趋势，甚至某些广告平台已经初具AI投放(人工智能)的雏形。

3）受众定向现阶段，多数广告平台的受众定向设置（人群属性、付费习惯、兴趣爱好等等），基本都是通过算法获得。

受众定向对大数据的要求非常高，真正的精准定向投放，目前也是说的比唱的好听。

而所谓的流量贵贱，也只是流量变现方对于流量的价值区分而已，并不能完全代表用户质量的好坏。

同时，受大数据及海外隐私保护等客观问题的局限，广告平台的精准性高低水平也有差异。

强大的GoogleAdwords，一直力求打通GooglePlay的数据，提升定向的精准性，希望在移动广告领域反超FB，目前也仍在不断完善中。

更别提早年夭折的iAD，坐拥itunes的庞大数据，却是后妈生子不逢时，有心无力。

在我看来，没有“大数据基础+算法优化”的受众定向，都是大忽悠在耍流氓！

来点理论的：广告主能做的，是根据不同的广告平台特性，分析其大数据算法的基础，以此找到最有效的受众定向方式，从而避免无谓的纠结和折腾。

举个不是很准确的例子：

大数据积累方面，FB和QZone社交数据积累最多，新闻客户端以阅读数据为基础，广告平台则多以App类型为主。

在受众定向的时候，FB使用人群属性会更有效，新闻客户端的广告后台选择兴趣定向也许会更准确，而在广告平台选择应用类型则相对不会走偏

以上只是极端情况下的例子，不排除随着第三方DMP的发展，各家广告平台的受众定向维度越来越完善、精确。

四、4个买量的数据指标你家买量成本多少？我艹，10块钱！你家产品流水咋样？我艹，上个月1亿！你家游戏留存咋样？我艹，次留99！行业的数据聊多了，自己真的是“万沮疑生”（已经万分沮丧，甚至开始怀疑人生）！

一切抛开基数谈数据的行为，都是耍流氓。

况且况且，数据分析的基本逻辑，是要定性和定量！段位高点，还要分类和聚类！再牛逼的，就要谈数学模型了！

以下，我们讨论买量工作中，最重要的4个数据指标：价格，数量，质量，效率。

价格：目标效果成本，一般指CPI，更精细的会算注册成本。数量：某一段时间内新增的用户数。质量：某一段时间内新增的用户在游戏里的留存和付费等。效率：新增用户的速度和效率，是1天10万新增，还是10天新增1万。首先，这4个关键指标不能独立分析判断，每一个指标对于另外的指标都有决定性影响。

其次，在分析这4个关键指标的时候，必须聚类分析，比如IOS和Android，Tier1国家和Tier3国家。

再次，影响这4个指标的因素，还有游戏类型、包体大小、题材画风、营销规模等，在和同行竞品对比的时候，这些都是决定性的。

再再次，还需要看买量所使用的广告渠道特性，流量的性质是激励量或非激励量，自然流量占比多少等数据。

举几个例子，通俗易懂：1）日均新增1W和1K，高新增持续7天和30天，挑战是不一样的，需要使用的广告平台和买量方式也不一样，最终会反应在买量成本高低上。

2）某一款游戏买量平均成本1美金，那可能是全球的整体平均，不能拿单个美国市场的买量成本和这个相比。

3）国内广州几个门派流行小包体和类页游的“包装策略”，买量成本就会比那种没有包装的500M包体相对低很多。

4）游戏类型不同，买量成本也有差异。行业里到处都在流传的CPI几块RMB，有可能是休闲游戏，但大家不明说而已。

5）美国IOS才2美金CPI？那有可能游戏刚上线，也可能是某段时间某个广告效果很好，人家只说好不说差，就好比曾经的流水一样。

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