廣告是一種常見的變現方式,可是針對於廣告投放的指標統計以及具體的數據監控分析,你是否了解呢?
作為產品經理,經常需要對產品的全生命周期負責,而任何產品的發展過程中都會遇到一個繞不過去的問題,那就是如何通過這款產品獲取到收入,最終實現盈利呢?
起初,很多2C的產品基本都是靠燒投資人的錢來快速積累用戶、擴大市場。前期基本不會去考慮賺錢的事情,產品如果做的足夠好,有足夠的用戶,那麼會吸引到下一輪的融資。但如果產品做的不好,自身也沒有任何盈利手段,很多產品最後都在燒完錢之後以失敗告終。
而隨著現在經濟形勢的變化,投資人對產品盈利變現的能力更加看重,如果說投資是一款產品的入場券,那麼產品的商業化變現就將決定這款產品究竟能跑多遠。
不同的產品類型變現手段會不一樣,比如:電商類產品,淘寶更多的是面向第三方小商家提供服務,然後收取各類服務費;而京東更多的是通過自建物流等手段提高商品的運轉效率而從中獲取利潤。
社交類產品主要靠一些會員特權、裝扮等獲得收入,比如:QQ會員,通常會提供各種綠鑽皮膚;現在常見的直播類產品,主要通過用戶給主播打賞虛擬禮物,在主播提現時平臺收取一定的手續費而盈利。
典型的像陌陌16年上線直播功能,18年第二季度直播收入已經佔到平臺總營收的80%以上。
在我個人的經歷中,主要是面向海外的工具類產品廣告變現,因此主要分享一下廣告變現的相關內容。
廣告變現就是直接在自己的產品當中接入廣告,用戶在使用產品的過程中看到廣告,進而貢獻收入。
對於一些中小公司會直接接入第三方的廣告源,像Google的AdMob、FaceBook廣告源、Twitter的MoPub以及一些比較小的廣告源;而對於一些有一定規模的公司,也會搭建自己的廣告平臺,廣告主(有投放廣告需求)來平臺充值選擇不同的計價方式進行投放。
對於通過廣告來變現的方式,商業化產品需要把握的一個重點就是收入與用戶體驗的平衡。
如果過分注重收入而忽略用戶體驗,不停的給用戶展示廣告,就會導致大量用戶流失,最終導致產品失敗;而過度關注用戶體驗,那麼變現就無從談起,因此掌握這個平衡點顯得尤為重要。
如何能在收入最大話的同時,儘可能將用戶流失控制在合理範圍內,需要一個不斷探索試驗的過程。
因此,在設計廣告展示時機時,需要結合用戶具體的使用場景,儘量將對用戶體驗的影響降到最低。
比如:可以在用戶進行某一項操作之後,再給用戶展示廣告,或者當用戶進到某一個頁面,在不影響用戶操作的情況下,給用戶展示廣告。像海外清理類產品,大家在設計廣告的時候一般會在用戶執行完清理操作之後再展示廣告,這樣顯得比較自然,沒那麼突兀。
廣告的展現形式主要有:插屏類廣告、原生類廣告、banner類廣告以及激勵視頻廣告
我們也習慣將廣告分為應用內廣告、應用外廣告:
對於應用內的廣告,需要用戶觸發才能展示,需要做的是:提升用戶打開APP的使用頻率並做好相關的功能引導,讓用戶儘可能多打開APP並且儘可能多的使用功能,以此來提高廣告展示次數。
對於應用外的廣告,則需要發掘更多高頻的新場景,用戶每天都能用的功能,像早晚安卡片,健康提醒等等,給用戶帶去價值的同時也能順便展示廣告。
對於廣告位的跟蹤,一是已有廣告位監控,二是新增廣告位效果評估。
對於已有的廣告位來說,因為涉及到收入,一旦出現問題,影響是巨大的,因此日常的數據監控就顯得十分重要。
對於新增廣告位來說,只要增加就勢必會影響用戶體驗,因此新上線的廣告位都需要進行評估,如果廣告位表現不好,也可以及時調整或者將廣告下線。
對於廣告我們會有一系列統計指標,通過這些指標維度,我們就可以發現其中是否存在問題:
廣告頁面PV:指的帶廣告頁面總共訪問了多少次
比如:在消息通知下方加了一個banner廣告,那麼用戶進入這個頁面總次數就是該廣告頁面的PV。
請求數:指客戶端一共發起了多少次要廣告的請求
通過請求數/廣告頁面PV,我們可以看到廣告的發起請求是否有問題,正常兩者的比值應該接近1。
如果此處數值較低,有可能是廣告會有雲控策略,比如:30min內只展示一次廣告,展示過一次之後,30min內就不會再去請求;還有一種可能是有網率,請求時首先會判斷有沒有網絡,如果沒有網絡是不會去請求的;因此如果發現次數值,首先需要驗證是否有雲控策略,然後再計算有網率。
填充數:發起請求之後,第三方廣告平臺返回的數量
填充數/請求數=填充率:說起填充數就不得不說廣告請求時的底價策略,因為每個廣告主(投放廣告的人)在投放廣告時出的價格是不一樣的,所以就會導致不同廣告展示價格是不同的——有的廣告展示一次可能0.005美元,但有的廣告展示一次可能0.001美元。
為了收入,我們都想要價高的廣告,因此在向第三方廣告平臺請求廣告時都會有一個底價,比如說:我請求時帶的底價為0.005美元,那麼我向第三方請求時只要等於0.005美元的廣告。如果此時第三方後臺沒有大於0.005美元的廣告,那麼它就不會返回。比如:你像Google一共發起了100次請求,底價0.005,Google返回底價大於等於0.005的50次,那麼填充率就是50%。
當然,如果沒有填充,那就意味這此次廣告沒法展示,不會產生一點收入,為了不浪費每一次請求,保證每一次請求都會有廣告返回,我們通常會設置多層底價策略。
還是之前的例子:我們向Google請求100次,我們通常會設置5層底價+無底價廣告,由高到低分別為:0.005、0.004、0.003、0.002、0.001。
我們會按照由高到低的順序去請求,如果高價的沒有,則依次請求次低的。無底價廣告是用來保底的,比如說:我們設置底價的廣告第三方平臺都沒有符合條件的,那麼,我們就取一條無底價的廣告,避免廣告機會的浪費。因此,廣告底價分層越多,價格就越接近最優值,但分層過多也會導致請求時間過長,因此要合理把握兩者之間的平衡。
展示數:廣告的展示次數
展示數/填充數=展示率:展示數顧名思義就是:廣告真正展示出來的次數,廣告只有真正展示出來才會產生收入。
影響廣告展示:
點擊數:廣告的點擊次數
點擊數/展示數=點擊率:彈出廣告的點擊次數即為廣告點擊數,只有用戶點擊廣告、安裝廣告推薦的APP才算是一次完整的轉化。
點擊產生的收入要比純展示產生的收入要高得多,因此要想提高收入,提升點擊率是很重要的一部分。
但是不能違規操作,比如:有的應用開發者故意把廣告關閉按鈕設計的很小,不容易點擊,導致用戶誤觸,隨後短期內提升點擊率。但是,後來產品因為違規被下架,得不償失。
提升點擊率關鍵還是在於:你推薦的內容是否是用戶感興趣?
這就想要藉助大數據、人工智慧分析用戶行為,做好廣告推薦,對技術能力要求比較高。對於一般開發者只能從設計跟樣式上做優化,以此來提升點擊數。
AIPU:人均廣告示次數
AIPU=展示數/DAU:該值是人均廣告展示次數,主要看目前廣告對用戶的影響,例如:AIPU=20——相當於一個用戶一天要看20次廣告,那麼他對留存的影響是巨大的,這時候就需要調整廣告的展示策略了。
通常在計算投入產出比時也會看該數值,像AIPU達到多少時ROI才能打平。
ECPM:每千次展示收入
廣告展示1000次的錢,例如:一個廣告展示一次是0.001美元,那麼ECPM就是0.001*1000=1美元。
之前說點擊數會影響收入,但畢竟點擊數是比較小的一部分,大部分廣告還是只展示,影響收入大頭的還是ECPM,同樣的廣告展示1000次,ECPM高的肯定收入大。
影響ECPM的因素也有很多:
ARPU:百萬用戶收入
ARPU=收入/DAU*1000000:ARPU是評估一款產品變現能力的主要指標,通過該指標排除了DAU的的影響,可以把不同用戶量產品放到一起,對比查看產品變現能力。
不同類型產品、不同國家,產品的變現能力都會不同,ARPU是計算ROI(投入產出比)的重要指標。
不論是監控還是效果評估,基礎的基礎還是得有可以分析的數據。因此,打點就是重中之重,這塊不能出差錯,一旦出現問題,會導致後邊一系列數據分析全是錯的。之前工作中,也遇到過數據對不上的問題,查了好幾天最後發現原來打點打錯了,遇到這種情況是很讓人痛苦的。
通過打點的數據,提取相應的指標做成監控報表,當有些指標表現異常時發出預警,然後再根據打點分析查找具體的問題。因為面向海外市場,一個產品會面向很多個國家,不同國家情況差別有時候很大,因此也需要分國家看各項數據。同時,有的國家網絡狀況很差,也會影響廣告展示,那麼推廣時就可以考慮放棄這類國家。
而對於新增廣告位,則會上線之後先觀察數據有沒有異常,待數據穩定之後會對其變現能努力進行評估,包括:整體、分國家等等。
這裡還有一個評估那就是產品的投入產出比,如果產品的收入大於推廣成本,那麼這款產品可以快速推廣起來,反之則需要調整相應的策略,能達到快速推廣的標誌。
以上是關於廣告變現與指標計算的相關內容梳理,歡迎大家一起深入探討,加油!
慕斯姑娘,微信號:musiguniang,公眾號:產品那些年,人人都是產品經理專欄作家。關注金融科技和大數據領域,擅長產品規劃和落地。
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