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如何最大限度提升Apple Search Ads的ROI

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发表于 2020-11-16 11:28:38 | 显示全部楼层 |阅读模式
根据AppsFlyer发布的《广告平台综合表现报告》第十一版显示,Apple Search Ads(ASA)已经成为全球市场中最重要的移动推广渠道之一,其重要性完全可以与Facebook和Google Ads等相提并论——它是iOS端第二大媒体渠道,也是所有广告网络之中付费用户占比最高的渠道,其在全球多个市场的社交、健康、购物、娱乐以及重度游戏等垂直领域内均有较强的统治力。不过,或许是其尚未在中国大陆地区开放的原因,我们依然能看到许多推广者对ASA的重视程度有待提高。
本文中,我们将整理一些优化师提供的思路,来为ASA投放中能够ROI达标提供一些参考和借鉴。在此,我们首先要强调Apple Search Ads和其他移动广告渠道的主要区别:其一,Apple Search Ads是使用CPT形式计费的,也就是说用户看到并点击了广告,那么广告主就需要向苹果支付费用;而在其他诸如谷歌UAC或者Facebook Ads中,则是采用CPI形式计费,也就是用户安装后广告主才需要付费。

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另一方面,Apple Search Ads提供的定位功能相对有限,广告主可以按年龄、设备、新老用户或者定位等区别来定向用户,与包括兴趣、画像或者重定向之类的具有较高针对性的广告不同。不过尽管如此,作为iOS端推广的最主要渠道之一,我们还是要重视Apple Search Ads并尝试通过它来获取用户以及盈利。

那么,在知道了这些以后,我们在ASA投放中该如何优化以提升收益呢?

1、CPA Goal

首先我们需要确定可以为每个来自ASA的转化付多少钱,也就是说确认目标CPI或者CPA是多少。这里需要注意的是,根据苹果的说法,这里的A指“acquisition”而非I代表的“install”,也就是说,这里的衡量指标是安装激活而非下载。

如果已经在其他渠道上进行推广,可以参考用户的LTV也就是生命周期价值,或者单个用户在游戏里的平均付费。

现在我们假设,一款产品在美国市场的iOS用户净LTV为6美金。在Apple Search Ads中,我们可以根据愿意支付的最高CPT来出价,也可以选择CPA Goal,也就是说苹果算法会尝试自动展示广告并最大程度提高增加转化。这个选项不一定要用,因为它虽然能确保不会超出定好的CPA,但是也会限制展示次数,无形之中错失转化机会。

所以就游戏产品来讲,对于最大CPT,我们通常设在该产品LTV的30%左右,因为在部分Apple Search Ads实操中,30%是一个相对平均的比较常见的转化水平(从点击到安装的转化,仅供参考)。在这种情况下,我们会使用如下公式:最高出价等于LTV(案例为6)乘以30%,也就是2美金左右。

2、Campaign结构

Apple Search Ads提供两个层次的结构:campaigns和ad gourps。

通常我们可以创建4种类型的campaigns:

“品牌”:定位通过口碑了解产品的用户,或者在其他任何渠道中看到广告但尚未转化的用户,或者是以前安装过游戏但后来卸载了的用户。在这类campaigns中,通常会有70%甚至更高的转化率,以及相应比较高的广告投资回报率ROAS。有些广告主认为,如果在某个词的自然搜索结果中排名第一,是否还要必要进行投放,答案是肯定的,因为如果不进行投放保护,那么竞品是可以通过投放该词窃取本属于我们的流量的。

“通用”:针对产品的类型/功能相关的目标关键词进行,这需要较长的时间和比较多的研究才能够发现更多潜在的优质词。

“竞品”:如果有品类相似或者受众接近的产品,那么就可以对竞品的品牌词进行出价。这是决定成败的关键环节之一,所以必须进行足够的调研与了解。

“发现”:该类型通常预算较低,仅将其用于发现通过关键词研究(错别字、变体以及新的竞品)没能发现的词。

然后,我们将campaigns划分为广告组,将彼此比较接近的词进行分组,例如“PVP Shooter”组会包含“pvp shooter”、“shooting games pvp”或者“shooting pvp”等等。对于竞品,可以为每个竞品创建一个广告组。

这种比较垂直的分组可以有效调整出价,并在查看MMP的相关报告后,了解哪些词带来了质量更佳的用户。

3、匹配类型(Match Type)

选择目标关键词时有两个选项, 分别是模糊匹配(Broad Match)和精准匹配(Exact Match)。精准匹配旨在定位那些完全输入广告投放者所选择的关键词(包括单复数)的用户,例如我们指定了“cooking game”,那么用户在搜索“cooking game”和“cooking games”时,广告都会展示。

模糊匹配可以让苹果算法决定产品应该显示哪些相关词,例如我们指定“shooter game”,那么苹果除了让广告针对该词展示外,还会针对其认为的相似关键词进行展示,比如“action games”或者“brawl stars”(标题相似相近)。

虽然这是投放初期发现新词的好办法,但并不适用于长期使用,因为它可能会影响转化,最高可以比精准匹配低2倍转化,在预算较少的“发现”campaigns中,可以尝试使用模糊匹配,一旦发现新的关键词,可以将其添加到“通用”campaigns里精准匹配的广告组中,并在模糊匹配中对该词进行否定关键词设置,以避免重复。

此外,还有一种功能叫搜索匹配(Search Match),它可以根据应用页面中的标题、关键词或者类别等信息以及苹果的算法自动生成目标关键词,可以将较小的预算分配在该功能上,该功能不应该被过度依赖。

我们将整理一些优化师提供的思路,来为ASA投放中能够ROI达标提供一些参考和借鉴。在此,我们首先要强调Apple Search Ads和其他移动广告渠道的主要区别:其一,Apple Search Ads是使用CPT形式计费的,也就是说用户看到并点击了广告,那么广告主就需要向苹果支付费用;而在其他诸如谷歌UAC或者Facebook Ads中,则是采用CPI形式计费,也就是用户安装后广告主才需要付费。

另一方面,Apple Search Ads提供的定位功能相对有限,广告主可以按年龄、设备、新老用户或者定位等区别来定向用户,与包括兴趣、画像或者重定向之类的具有较高针对性的广告不同。不过尽管如此,作为iOS端推广的最主要渠道之一,我们还是要重视Apple Search Ads并尝试通过它来获取用户以及盈利。

那么,在知道了这些以后,我们在ASA投放中该如何优化以提升收益呢?

4、定位

为了最大化Apple Search Ads的效果,我们需要利用苹果提供的年龄和性别等定向功能,特别是针对“通用”campaigns。如果产品已经在其他渠道投放一段时间,那么会积累一些受众的LTV和ROAS数据,之后应该为每个目标受众群体使用广告组。比如“Story Games-US-Female-19-24”,另一组可能是“Story-Gmaes-US-Female-25-35”,通过这种操作,可以更好地控制campaigns的出价。

5、优化出价

Campaigns启动后,需要花一段时间来观察广告组的效果。首先需要看的是投放的关键词是否有安装转化,如果广告组的转化率低于25%或者20%,那么可能该词就过于宽泛或者不相关,应该考虑暂停或者降低这些广告组出价。

相反地,对于转化情况较好的广告组和关键词(比如高于30%),只要出价与预计的ROAS保持一致,就可以提高出价。苹果针对与竞品的竞争给出一个出价范围建议,对于低于建议出价范围的每个关键词进行出价调整。虽然非常耗费时间和精力,但这是优化campaigns最有效的方法。

6、测试ROAS

目前,要衡量该项指标,需要使用MMP。根据游戏的LTV曲线,我们可以在campaigns和广告组、关键词级别上来查看7日、15日以及30日的ROAS。

如果将7日数据作为主要目标,那么可以如下计算:7日ROAS等于7日MMP收入除以广告支出。之后比较7日ROAS,如果高于该数字,那么则是比较好的状况,确保广告的有效状态并长期监测观察;如果低于目标,则需要考虑暂停或者减少在相应广告中的支出。

此外,必须考虑的是MMP无法监测到的那部分安装,这部分安装也是可能产生收入的。

7、差异

苹果统计的下载量与MMP之间始终有差异,这种差异的原因有很多:

如下载与安装,苹果以下载为基准,而MMP则以打开为标准,如果用户下载了app但因为断网等原因没有完成该过程,那么苹果将计算1次下载,但MMP则不会计算。如LAT On用户,苹果不会追踪在苹果设备上打开限制广告追踪的用户的任何行为。

但苹果不希望广告主在投放ASA时处于“失明”状态,所以提供启用LAT On的用户。在运行任何campaigns时,如果不应用定位选项,LAT On用户将从5%增加到70%。这意味着MMP最多将无法计入70%的安装数量,而被归入自然量之中。

我们无法获知LAT On用户是否会贡献与LAT Off的用户相等的收入,但如果想根据这些信息对ASA广告的收入进行调整,那么可以假设苹果报告的LAT On用户中有50%的转化与未报告的LAT用户相同(其他50%的用户未产生任何收益)。

在这种情况下,我们可以根据LTA On比率对调整后的ROAS进行以下计算,即:ROAS = 收入乘以 (1 + LAT RATE X 50%)) /搜索广告支出。

但转化状况很好但ROAS与目标不一致时,这有助于对保留还是停掉广告做决定。

文/量仔
来源:量江湖
原文:https://mp.weixin.qq.com/s/c9qEPwiEUYUnINRKmnomEA


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