葡萄君曾听业内人士说起，开发者为了最大化变现效益，通常要接入多家广告平台，可接入数量一多，管理和维护成本便也水涨船高。因而在流量获取难度居高不下的环境中，想要提升变现效率，一方面要降低人力运维成本以便将精力用于游戏研发打磨和投放优化上，另一方面则要增加自身的溢价机会最大化ARPDAU。相比大厂商，这两点对于中小型团队和游戏工作室则显得尤为重要。
但如何在控制人力成本的前提下，去提升变现效率和自我溢价，确实存在着不小的挑战。瀑布流目前是移动广告变现的主流模式。在这种模式下，开发者始终要投入人力去设置广告竞价的优先级不说;另外在流量售卖方面也没有足够的控制权与话语权，由此折损了一定潜在收益。
上述情况，成了开发者在广告变现中所遇到的新难题。而在此背景下，一种名叫「应用内竞价(In-App Bidding)」的移动变现解决方案，已经开始被全球大大小小的开发商所采用。
开发者对这项技术或许早有接触。它作为移动端上新的变现策略，具有省人工、数据透明、最大化收益、公平竞价等方面的优势。据葡萄君了解，国内开发商游道易，曾借助这项技术，降低了管理多个广告平台所产生的运营成本， 并让旗下安装量超过 2 亿的《疯狂动物园》，实现了12%的ARPDAU(日活跃用户的平均收益)增幅，其59%的广告需求来自于竞价合作伙伴。在此之外，他们还降低了不少运营成本。
那么，应用内竞价技术是如何解决开发者的痛点?它又是如何有效提高开发者收入的?
新模式如何解决痛点
要克服最大化变现环节中的两大痛点，方法其实很明晰：一是把优化广告库存的工作自动化，二是增加广告位的溢价机会。
应用内竞价能帮助开发者实现上述目标。它是一种以开发者自我变现需求为主的程序化交易技术。其运作原理相当于竞拍：开发者是拍卖方，将广告展示机会同时发送给多个潜在的需求方，需求方按照「价高者得」的规则展开公平竞拍。
应用内竞价实现原理
从发起竞价请求，到完成广告投放，整个广告位竞拍过程即时进行。
从开发者的角度来看，这套模式有着如下优势：除了自动化之外，广告库存能够在多个广告网络进行实时竞价;其次，资源竞争性的加大，也变相抬高了流量变现的收益基础。总的来说，开发者的主动性和话语权，都在这套变现模式中大大提高。
作为一种程序化的竞价技术，应用内竞价其实早在网页端广告变现中得到了应用。它始于网页端广告变现中的「头部竞价(Header Bidding)」方案——网站开发者会在网页头部嵌入代码，从而向广告主发出询价与竞拍的请求。
近些年随着技术发展，不少公司都在将头部竞价模式迁移到的移动平台。AppLovin所推出的MAX，便是业内最早的应用内竞价解决方案之一。该产品于 2019 年初投入测试，并在 9 月 16 日份正式上线。
而在应用内竞价出现之前，「Waterfall(瀑布流)」则是大部分开发者所使用的移动广告交易模式。新技术现如今之所以被提出，正是为了解决传统模式所存在种种局限。
传统模式的三大弊端
瀑布流是一套成熟的广告交易模式。在该模式下，开发者会按照历史eCPM出价数据来分层设置广告填充请求，在高价位广告填充需求未得到响应时，瀑布流会循序自动向下一层级发出广告请求。
瀑布流与应用内竞价的广告交易示意图
瀑布流也是程序化的广告交易技术。对开发者来说，它的优势在于能够提高广告填充率;相应的，对广告平台来说，它则可以在瀑布流的高、中、低各层中都能获得竞价机会。但出于其固有机制的局限，瀑布流模式存在着三点主要问题：
首先，该模式最大的局限，或许是其根据历史价格的平均值来设置分层请求的机制，这导致变现数据不透明，需求方也无法访问更多的广告库存。
事实上，需求方的出价并不固定，它可能因为想获得优质的展示机会，临时出一个更高的eCPM。但由于历史出价偏低，需求方就只能在固定的竞价区间内参与竞拍。广告主出价机会受限，也意味着开发者潜在收益的流失。
此外，出于上述机制的问题，瀑布流的排序优化工作也随之变得复杂和繁琐。它往往需要开发者投入人工进行定期维护。对中小团队而言，这可能是其最消耗不起的时间与人力成本。
再者，手动设置的机制与间隔请求会影响广告的回传速度，而瀑布流中的广告联盟(Ad Network)层数越多，广告延迟和无广告返回的发生概率也就越高。
应用内竞价方案则解决了瀑布流的种种不足。前者是程序化的交易技术，因此减免了开发者的人工投入;它允许需求方进行公开竞价，因此人人都有参与竞拍的机会，而变现数据也更加透明;随着竞价行为的实时进行，广告回传的延迟问题也得以减少。
我们来看一个案例。Geisha Tokyo是日本东京一家员工刚满 30 人的游戏开发商，其开发的休闲游戏《Traffic Run!》去年 5 月在全球下载量超过了 490 万次。为了进一步扩大游戏收入，Geisha Tokyo将变现模式切换至应用内竞价。
据葡萄君了解，新的变现结构，最终让《Traffic Run!》的ARPDAU增长幅度超过了30%。Geisha Tokyo后续在《Dinosaur Rampage》等其他热门游戏中也使用了应用内竞价，收入情况均得到改善。
如何通过新技术最大化变现收入?
瀑布流单就优化工作而言，就已经给开发者平添了不少成本。而在收益最大化方面，它也无法令人满意。应用内竞价的操作是全自动化的，其竞拍机制，也给了开发者更多的溢价机会。这些或许就是新技术受到青睐的原因。
程序化竞价
那么，开发者该如何使用应用内竞价来突破收入瓶颈?在葡萄君看来，对大部分开者来说，技术的实现无异于是做一个新选择：开发者需要选择支持应用内竞价功能的广告聚合平台。
葡萄君注意到AppLovin近期在竞价方面采取了很多动作，也是业内最早着手于应用内竞价的全球性平台之一，他们在去年 9 月正式推出了应用内竞价解决方案MAX。值得一提的在于，该方案在支持应用内竞价的同时，也兼容瀑布流分层模式。在两种技术方案的结合之下，混合模式也成了MAX的优势之一。
事实上，在接入新平台之前，开发者或许会面临一个向新模式过渡的问题：并不是所有的主流广告联盟都支持实施竞价。而为了继续和固有的广告主合作，开发者可能还需要继续使用现有的变现方式。
为了方便开发者从现有变现方式中无缝转移至应用内竞价，AppLovin平台推出了A/B测试工具。该功能允许开发者将竞价和瀑布流分层进行比较，从而看到两种模式下的收益变化，比较的结果将能帮助开发者优化变现策略。
前述的日本开发商Geisha Tokyo就曾通过A/B测试，从而在应用内竞价与瀑布流模式中获取更多的竞价方。这让《Traffic Run!》在已经实现10%的收益增幅的前提下，又额外增长了21%的ARPDAU值。
所以到最后，开发者还是得看聚合平台上有多少广告联盟参与竞价，毕竟竞争越激烈，潜在收益就越高。据悉，目前AppLovin的MAX已经聚合了Facebook Audience Network等 20 多家广告网络。
可以说，任何规模的开发商都可以通过应用内竞价而获益。对于规模不大的团队而言，这项技术的价值或许更大。因为在传统变现模式中，他们可能没有条件去维护众多的变现平台。
再来看一个案例。Tripledot Studio是英国伦敦一家规模不足 30 人的小工作室。他们的主打产品是一款纸牌游戏《Solitaire》。对这一团队来说，如何减少维护瀑布流的工作量是一大挑战，因为他们需要更多的时间和精力去专注游戏的研发与优化。
Tripledot最后通过应用内竞价解放了人力。他们还发现，游戏所收到的展示次数也有所增加，ARPDAU则增长了20%。
应用内竞价将成为趋势
从去年开始，与应用内竞价相关的声音不断从海外流入业内。葡萄君从AppLovin了解到，以他们的数据来看，不少海外游戏发行商已经通过应用内竞价实现了连续数月的收益增长。
尽管国内开发者使用情况还不广泛，但主流变现平台都在力推的新技术，我想它必然会成为今后的趋势。而对于这点，MAX负责人去年在接受采访时曾表示，「应用内竞价技术是大势所趋，整个移动游戏应用生态系统都将因应用内竞价而获益。」
双赢的理由在于新技术的两大优势：竞价的程序化与透明化。对广告主而言，他能获得跨平台的 ROAS(广告支出总回报)数据;对开发者来说，他能够通过新技术节省人工，降低运营成本，最大化收益。
不过，新技术的普及还存在着挑战。在技术发展的早期阶段，开发者不可能轻松转变固有的变现思维。这个过程始终需要花点时间。但尝试一种新技术，或许就能找到一种变现的新思路。
