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以增长黑客的思维来做广告变现,能成功吗?

  上海有一家 50 人规模的软件公司,其中约一半员工负责手游产品的研发和运营,日活高峰期超过百万。在近 3 年的广告变现实践中,他们摸索出一套方法,以“增长黑客”的思维和做法来优化广告变现

  如何在竞争强度日益白热化的手游行业中脱颖而出,并成功依靠广告流量变现获得丰厚收入?让我们从这位产品经理的阐述中,探究一二。

  01 职业背景介绍

  你是如何成为一名产品经理的?

  我自己个人最早是一名程序员,编码做了 6 年,后面慢慢转型到技术管理和人员管理,在第 9 年的时候和朋友一起出来创业。在这段工作生涯中,我做过很多软件,比如有传统的医疗、教育软件,OA 系统等;也有基于云计算的 SAAS 服务。

  作为一名产品经理,你对广告变现的理解是什么?

  

  我们现在这个公司主要以轻度休闲类的游戏为主,也曾经开发过工具类的应用。相对来说,我认为轻度休闲游戏更适合做广告变现。这个模式从现金流上来说很好,而且可以让我们把精力集中到产品设计和研发,比较适合我们团队。

  在自己创业过程中,我选择了移动休闲游戏(广告变现)作为公司的一个主要发展业务。刚开始公司规模不大,只有 7 个人。我 1 人就要担任多重角色,包括市场,运营,数据分析,工程师等。现在回想起来,这些经验在之后的游戏优化和广告变现过程中起到了积极的作用。

  不得不承认,对于小的团队来说,变现尤为重要,只有正常的现金流才能保证你的产品不断往前迭代和优化。作为产品经理来说,我不仅仅要考虑游戏的玩法体验;在游戏设计的初期,就要考虑好变现的方式,把变现很好的融入到游戏中,在游戏体验和广告变现之间找到平衡点。

  但如果精力、资源有限,不能所有方面都照顾到,我建议也可以找一些发行变现公司合作。把专业的事交给专业的人,自己做好自己擅长的,但是自己本身也要具备这个能力。

  02 公司在广告变现上的成长之路

  是什么阶段和机遇让你们团队想到要做广告变现?

  我们公司刚开始决定做工具类应用和游戏的时候,广告变现也就同步进行。之前我们就有认识在广告变现方面做得很成功的朋友,可以直接向他们取经。在后来发展过程中,我们也会积极参加一些交流会,听取别人的经验和方法。例如参加 Google AdMob 培训交流会,关注推送的技术和信息,听取客户经理的建议,然后自己去积极实践。

  通过认识这些前辈和参加相关活动,我们获得了不少帮助也少走了很多弯路。总结起来,可以归纳为以下 3 点:

  树立信心,知道这条路是可行的;

  踏踏实实做产品,当产品做好了,变现收入这些都是顺利成章的;

  时时刻刻关注核心数据。

  在应用变现的选择中,你们是否有考虑过使用付费下载等方式?而不仅仅是依靠广告变现?

  我们在产品研发一开始的时候就没有考虑过付费下载,一上来就考虑的是内购和广告变现。最初只使用了 AdMob 的横幅和插屏广告。在使用的第一年中,我们会注重多少频次或者多少时长适合出插屏广告,在什么地方预留横幅广告位置。同时,我们也有通过 Firebase 做 A/B Test,观察广告是否对游戏留存和时长等维度有影响,接着和整体收益做个比对,从中找到平衡点。

  但随着广告形式的多样化,我们现在也有使用激励性视频广告,原生广告等,这样游戏中设计广告的形式就变得丰富了。这个也很考验产品经理的设计能力,特别是激励性视频广告。试验下来,如果激励视频广告设计得好,甚至会增加用户的留存和时长。所以我们现在做游戏的时候,设计初期就会把广告设计,特别是把激励广告放入到游戏中。

  你们团队使用什么数据实验来观察广告变现?

  Firebase 很简单好用,直接在官网就可以看到所有的帮助文档,有疑问也可以直接发送支持邮件来寻求解答。A/B 测试这个模式我们一直在使用,从 Google Play 市场上的 A/B 实验,到 Firebase 内部通过代码做不同分支,我们都一直在使用。做 A/B 测试的好处不仅仅体现在帮助收益上,更多的是可以优化留存数据,看到每一次改变的真实效果。

  你们的团队是如何同步进行产品研发和变现的?

  我们所有负责产品的团队规模取决于某一个应用产品的复杂程度,最小的单元 4 个人也可以组成一个团队。

  

  1.在游戏设计初期,我们就会把一些常规的广告变现方式加入到游戏中。

  比如插屏广告,横幅广告,激励视频等形式,这已经形成了一个通用的模块。

  2.当等产品进入到稳定期,我们会再次针对这个产品来做变现优化。

  这时的团队一般会有 3 ~ 4 人组成,包括程序,美术,产品经理和数据分析师。这个优化团队可同时服务多个产品。

  3.变现的收入主要用于产品优化的持续投入(包括买量)以及新产品的研发经费中,当然更重要的是要回馈给团队。

  03 成功变现的 3 部曲

  1. 从数据洞察中形成策略

  根据产品的周期我们会关注不同的数据重点来调整走向。如果一个产品正处于成长期,我们更多会关注产品的留存,时长,崩溃率;收入不是第一位考虑的。等到产品进入稳定和衰退期,变现收入才是重点去考量的,尤其是 LTV 指标。

  当我们把 Firebase 与 AdMob 关联之后,就可以很直观地从不同维度看到实验对收益产生的变化。我个人觉得最重要的一点在于不要自己凭感觉下定论,而是多用实验和数据来分析。例如之前我们制作的一个 Puzzle 手游,在内容中增加了看视频玩转盘获取金币的方式。从 Firebase 的后台数据中,我们了解到这个做法其实有帮助留存, 导致用户留存增加了 3% ~ 5%,时长增加了 10%。测试人数是 2000 ~ 3000,测试时间为 5 天。

  另一次,我们在应用的结算界面中新增了一个插屏广告,同时有监测实验数据。很多时候我们会觉得插屏广告展示的越多留存就会下降,但是实验结果给了我们不同地答案,甚至不同的国家地区也会有不同的表现。我们当时采用的实验方式是面向全球用户来控制插屏广告的展示次数,三种情况分别为:每次结算出插屏;2 次结算出插屏;3 次结算出插屏。具体结果可以参看下方截图。当时这个应用已经在稳定期,收益的增加是我们重点考虑的点,所以实验结束后我们选择了每一次都展示插屏广告。

  2. 活用广告变现的重要公式

  广告变现总收入 = 每次广告展示平均收益 * 总展示量

  总展示量 = 活跃用户量 * 人均观看次数

  简单来说,通过游戏内部设计优化,我们可以提高人均观看次数。接着通过优化广告中介,可以提供高每千次展示费用。通过这 2 个数据的提高,直接会让你的收益提高。

  以激励视频广告为例,我们会考虑的设计场景包括:

  每日奖励翻倍

  复活激励

  看视频获取游戏内道具(提示,金币,特殊道具等)

  结算界面,奖励增益

  缩短等待时间

  看视频免费试玩

  3. 以增长黑客的思维来做广告变现

  我自己对增长黑客思维的理解是以数据来指导优化,以技术化手段来贯彻增长目标。目标驱动,要事优先,关键指标优先,持续优化。

  我们团队将这种思维运用到了优化广告变现中,具体以下面两个例子说明。

  例 1 : 游戏中复活框优化

  在这个实验中,我们把倒计时进度条修改为时间计数,并同时重新设计了样式,修改了复活弹窗的的时机和次数。通过 Firebase A/B 测试,我们发现用户对改良后的复活框更感兴趣,激励视频点击按钮的 CTR 增加了 5%~8%。

  例 2 : 游戏中结算界面奖励多样化

  我们在结算界面中插入了激励视频,但最初的点击率并不好。通过多次调整和优化文字信息、广告展示逻辑和互动方式 (避免二次确认)等方法,使用另一个新的界面之后大大提高了用户点击奖励的次数,最后增长了 20% 的展示。

  “

  我们从开始做游戏的时候就在使用 AdMob,目前也在使用 AdMob 中介聚合功能。AdMob 接入比较简单,填充率和 eCPM 也有保证,账期也很稳定,结合使用 Firebase 在变现优化上很方便。随着激励视频和原生广告的加入,变现优化的手段和方式也越来越多。现在激励视频的收益,已经超过了插屏广告的收益,让我们的收益增加了 100%。原生广告之前也是没有的,现在使用后占了总收益的 5%,属于额外增加的。

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