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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#

变现收益 = 展示数 * eCPM / 1000,如果要使变现收益最大化,不仅需要通过优化瀑布流来提升eCPM,还需要利用漏斗模型,来最大化人均展示数。

关于如何提升eCPM,可参考文档《数据优化建议》。 本文主要说明,如何通过漏斗分析报表,最大化展示数。

上图是TradPlus后台展示的漏斗模型。我们可以看到,一个用户从启动应用到最终点击广告,中间一共经历了启动应用,请求广告,到达广告场景,触发广告展示等若干个步骤。我们可以参考如下步骤分析漏斗模型

启动应用、读取广告位配置

关注点:人均启动应用的次数,当数据出现波动时,先看下这个点是否有变化。人均启动应用次数,主要受产品本身和用户质量的影响。

应用请求广告

关注点:应用填充率。如果应用填充率较低,应该检查一下兜底层的设置,兜底层不要设置底价,最好是设置2层以上。

到达广告场景

关注点:

1、广告场景触达率(进入广告场景的次数 / 启用应用的次数 * 100%)

反映了广告场景对用户的吸引程度。每个应用的广告场景不同,对应数值也有较大差异。

如果想提高此指标,可把广告位的入口设计得更加醒目。然后对比每天的数据波动,来分析效果。

用户到达广告场景事件,需由应用上报给TradPlus,我们建议的上报时机是用户到达广告位所在界面。

2、广告ready率:(用户到达广告场景时,广告已经Ready的比率)

如果广告ready率比较高(达到90%以上),可以直接跳过,去看下一个指标。

如果广告ready率比较低,要结合应用填充率一起分析。(应用填充率,即应用向TradPlus发起请求后获取填充的比例。)

如果应用填充率很高,但到达广告场景时的广告Ready率很低,说明用户到达广告场景时,广告还来不及返回填充。一般有如下三个原因:

  • 广告请求时机过晚---提前初始化广告位以及请求广告的时机
  • 广告返回太慢---定位是哪一个广告源的问题,并视其收益情况,下调优先级
  • 场景太靠前---调整广告场景出现的时机

3、广告触发率 (触发广告展示的次数 / 到达广告场景的次数 * 100%)

如果是激励视频,用户到达广告场景后,点击广告观看按钮的比率有多大,反映奖励对用户的吸引程度。如果过低,提高奖励是最有效的方式,但要分析对内购的影响。

如果是插屏、原生和横幅类型,因为是应用自动触发,要达到100%才算合理。

广告展示成功

关注点:广告展示成功率(广告展示成功的次数 / 触发广告展示的次数 * 100%)

即应用调用广告展示方法后,能成功展示的比率。如果是激励视频,可理解为用户点击观看广告按钮后,广告成功展示的比率。这个指标要接近100%才算合理,否则是广告加载机制不合理。