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如何使用漏斗分析报表

漏斗分析报表的价值#

广告变现的收益受到很多因素影响,如广告加载时机、waterfall配置、缓存数和广告场景设计等,开发者常常面临的问题是,不知道收益流失在哪,不知道收益是否还有增长空间

传统的优化方式只能通过A/B test来定位问题,周期久、操作复杂且难以准确归因,运营成本很高。而漏斗分析报表就像一份详细的“体检报告”,可以帮助开发者透视广告变现的每一步,快速发现和定位问题。

关键指标说明#

以下为TradPlus漏斗分析模型,基于“请求广告-到达场景-展示广告-点击广告”的顺序,完整呈现了广告变现的全流程,并统计了关键转化率,帮助开发者快速定位收益流失的环节。

如上图的漏斗模型所示,一个用户从启动应用到最终点击广告,中间经历了多个路径。我们来看下每个指标的含义:

步骤指标含义
请求广告启动应用应用启动并初始化TradPlus SDK
读取策略TradPlus向服务器请求广告配置
应用请求应用向TradPlus 请求广告
应用填充应用向TradPlus 请求广告后,有广告填充
应用填充率应用向TradPlus 请求广告后,有广告填充的比率
到达场景到达广告场景用户到达广告场景
广告场景到达率到达广告场景的用户数 / 启动应用的用户数
广告Ready率到达广告场景时,有广告Ready的比率
展示广告触发展示应用调用TradPlus的Show接口(横幅广告为load成功)
广告触发率触发展示的次数 / 到达广告场景的次数
展示成功TradPlus统计的广告展示数
有效展示TradPlus收到的三方广告平台的展示回调
展示成功率展示成功的次数 / 触发展示的次数
点击广告点击TradPlus统计的广告点击
点击率点击次数 / 展示成功次数

基于漏斗分析报表的运营方法#

我们沿着漏斗模型的顺序,逐个分析每个转化率的优化方法。

1.应用填充率

=应用填充数 / 应用请求数

应用填充率反映了一轮waterfall的最终填充率(至少有一条广告存在才算填充),一般要接近100%才算合理。如果数据异常,可增加广告网络,调低广告源的底价。

2.广告场景到达率

=到达广告场景的用户数 / 启动应用的用户数

广告场景达到率反映了广告场景对用户的渗透程度。影响因素有:广告位入口是否明显,奖励是否吸引用户。 如果想提高此指标,可把广告位的入口设计得更加醒目或提升观看广告的奖励。

3.到达广告场景时的广告Ready率

=到达广告场景时有广告Ready的次数 / 到达广告场景的总次数

广告Ready率反映了当应用需要广告时广告已经准备好的比率。即使应用填充率已经优化到100%,也无法确保用户到达广告场景时有较高的广告Ready率,比如广告场景出现太早,广告还来不及返回。

这时开发者的应对方案有:

1)结合广告返回时长,优化广告场景的出现时机

2)提高waterfall头部广告源的填充率

另外,如果广告场景出现很晚,缓存的广告都已经过期,也会影响广告Ready率。TradPlus SDK会自动清理过期广告并重新补充一条,所以不会存在此问题。如果开发者使用自己的聚合,需要考虑广告过期的影响。

4.广告触发率

=触发展示的次数 / 到达广告场景的次数

广告触发率反映了用户到达广告场景后,触发广告的比率有多大。

对激励视频类型,广告由用户手动触发(点击播放按钮),反映了奖励对用户的吸引程度。如果要提高广告触发率,可适当提高奖励,但要注意对内购的影响。

对插屏、原生和横幅广告类型,因为是应用主动触发,广告触发率要接近100%才算合理。

5.展示成功率

=展示成功的次数 / 触发展示的次数

展示成功率反映的是应用调用TradPlus的show方法后,能够成功展示的比率。

我们建议在调用show方法前,先调用TradPlus的isReady方法,如果广告已经Ready再去show广告。展示成功率通常接近100%,否则需要排查接入是否正确。