移动广告变现收入下降?这才是正确的打开姿势!- 出海变现系列#1

移动广告变现收入下降?这才是正确的打开姿势!- 出海变现系列#1

除了eCPM,影响收入的还有展示数 (Impression),而这个指标往往容易被忽略。实际上,分析这个指标往往可以发现很多问题。更重要的是,如果能够有效地排除这部分因素的影响,会对后续分析eCPM变化有所帮助。

1- 开篇

最近几年,做海外市场的中国的移动开发者越来越多,其中很大部分都是依靠于广告实现商业化变现,而且在非游戏类应用(Non-Gaming APP)中尤其明显。所以,不管是已经成功上市的猎豹移动(Cheetah Mobile),还是两三个人的小团队,大家最担心出现的问题就是广告收入(Ad Revenue)下降。这也是广告平台(Ad Network)和移动开发者(Developer)之间最常出现的艰难对话(Hard Conversation)。毕竟在收入稳步上涨的时候,皆大欢喜,大家愉快地闲聊一下就好了。

在广告收入下降的时候,一些刚刚入行的变现经理(Monetization Manager)的第一反应是:“我什么都没做啊!怎么收入下降了?!” ,然后马上联系广告平台的客户经理,把这句话扔过去,希望对方能够给出一个满意的答复。但是,往往事与愿违,大部分时候客户经理也无法马上给出答案。

所以,在突然发现广告收入下降的时候,正确快速的打开姿势是什么呢?

2- 当讨论广告收入的时候,我们只是在讨论eCPM吗?

刚刚描述的场景,是变现经理在工作中经常遇到的,也是考验其工作能力的关键问题之一。这就要求变现经理能够有逻辑地快速定位问题(Identify Issue),这样才能尽快采取相应的措施。

我们先来看看广告收入的计算公式:

在这个公式里面,展示数(Impression)主要是由开发者控制的,而eCPM的影响因素则很复杂,既包括与开发者相关的内部因素,也包括与广告平台相关的外部因素。

很多变现经理在分析收入的时候,总是重点关注eCPM的变化。这个无可厚非,但是除了eCPM,影响收入的还有Impression,而这个指标往往容易被忽略。实际上,分析这个指标往往可以发现很多问题。更重要的是,如果能够有效地排除这部分因素的影响,会对后续分析eCPM变化有所帮助。

为了简单详细地描述广告变现流程,这里暂时不考虑Mediation和Waterfall,我专门画了一张流程图,如下所示:

上图中,除了紫色部分 (一般广告平台都不会公开),从日活用户数到点击数的部分,开发者都是可以参与控制的。这几个环节出现问题也都会影响最终广告收入。

(1) 日活跃用户DAU实际上是一个动态变量,哪怕其数值大概维持不变,其内部也是处在一个不断变化的状态。就像一个有进水口和出水口的水箱一样,每个产品的DAU都会不断地有新用户进入,也不断地有老用户流失。DAU对Impression的影响比较简单明了,如果产品没有任何改动的情况下,DAU上升,Impression也会相应上升。但是,DAU对eCPM的影响就会比较复杂,这点我们留在后面再做讨论。

(2) 请求数Request是变现数据分析的基本。很多情况下,变现经理可能无法拿到实时的DAU时间序列数据。那么分析请求数的变化,特别是分国家的请求数变化,就显得尤为重要,因为它可以反映出DAU的变化情况。这里需要特别注意的部分就是请求机制,包括请求的触发时机、触发几次请求、一次请求的广告数量。如果是多家广告平台,还需要考虑串行请求或者并行请求的问题。

(3) 填充率Fill Rate是一个非常重要的指标,指的是有多少比例的请求被返回广告,所以它是Impression的基础。除了需要考虑各个国家和地区移动广告市场的成熟度,直接相关的应该是各个广告平台的销售团队和能力,到底有多少广告主在平台上投放预算。此外,Facebook's Audience Network就要求发送广告请求的用户必须是Facebook/Instagram/Messenger的用户,才会有可能返回广告,而Google Admob则没有类似的要求。

(4) 展示数Impression是最靠近广告收入的指标之一。在广告平台返回广告之后,开发者如何将返回的广告展示出来,有很多需要注意的地方。首当其冲,应该关注的就是缓存机制,包括是否需要缓存,以及如何缓存等等。当然,这里其实还涉及非常多广告位时机、样式、外观等多方面的优化问题,这里不一一展开。

(5) 点击数Click/点击率CTR是一个比较灵活的指标。目前移动出海开发者主要使用的广告平台,包括Facebook's Audience Network和Google Admob,都是强调保护广告主利益的,换句话说,他们都要看最终的广告转化效益。因此,CTR较高的广告位,在一定程度上,确实反映出较高的转化率,从而有更高的收益。但是,如果开发者诱导用户误点击,恶意推高CTR,不一定能看到预期效果,甚至会遇到政策风险。说到这里顺边提一句,很多开发者对效果类广告和品牌类广告有一定的误解,这个话题留在下次讨论。

小结:当发现广告收入下降,应该第一时间分析 “请求-填充-展示-点击” 的变化情况,如果发现异常,应该及时检查请求机制和缓存机制。同时,亲自测试产品的关键广告位,至少要具体测试以下几个方面:

  • 广告拉取时间是否过长
  • 广告是否能正常展示
  • 是否可以正常点击
  • 是否可以点击后正常跳转

3- 为什么eCPM像爱情一样难以预测?

影响eCPM的因素有哪些呢?

我们的eCPM应该做到多少呢?

这是开发者问得最多的问题之一。这个问题看似很有逻辑,但因为其过于开放而往往让回答者无从下手。

举个不恰当的例子,如果有人问你这个问题:“MiaSebastian最后为什么没有终成眷属?《爱乐之城 / La La Land你如何给出一个逻辑清晰的答案呢?这过程中的影响因素太多,而且电影到底没有讲述那中间的五年发生了什么,无从知晓。

类似地,影响eCPM因素太多,难以穷举;另一方面,大部分广告平台的定价模型对开发者都是黑盒子。所以,对于一个开发者而言,准确预测eCPM是一件不太切实际的事情。

那我们应该如何正确使用eCPM这个指标呢?

其实,我们只要转换一下思路就可以。因为开发者做的任何优化和操作,最终都会影响到eCPM,所以eCPM本身就是一份非常有效的评价指标。从这个角度来看,我们并不需要预测eCPM,而是尽可能地在排除外部影响的情况下,测试不同方案,通过eCPM对比评价不同方案的变现效果。

虽然影响eCPM的因素很多,但是我还是尽可能地将几个主要因素列举出来,如下图所示。如有遗漏,也欢迎大家补充和讨论。

从上图不难发现,推广端对eCPM的影响也是非常显著的。所以,这就要求变现经理能够跟公司的推广团队有一定的沟通,能够及时预计到买量策略调整对变现业务的影响。举例来讲,某家新闻聚合类产品因为推广策略调整,新用户更多来自印度而非美国,即新用户国家分布发生变化,导致平均eCPM下降。

在下篇的系列文章中,我会尝试结合几个具体案例,来解析eCPM相关问题的分析思路。

回到文章开篇提到的问题:在突然发现广告收入下降的时候,正确快速的打开姿势是什么?你现在知道了吗?

4- 我会永远爱你的

目前,移动广告平台是寡头垄断市场,但是实际上寡头(Facebook v.s. Google)之间的竞争也非常激烈。而且行业技术更新速度极快,近年伴随着众多视频广告提供商的崛起,市场整体竞争更加充分。

另一方面,开发者始终掌握着流量控制权,哪个广告平台能够提供更高收入,开发者就会向它提供更多更好的流量。正因为现在平台间竞争激烈,而流量切换成本不高,所以开发者总是可以在不同平台间切换流量,以获得最大化广告收入。从这个角度来看,开发者对于任何一家广告平台都是缺乏忠诚度的。

尽管如此,不管开发者把流量给到哪个广告平台,我相信,大家都还是互相深爱对方的。毕竟这是一个共赢的生意,商业就是这样。

* 结束 *

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编辑于 2017-03-13

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