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数据优化建议

优化数据有哪些方法?#

优化数据包括优先级优化,底价优化,流量分组优化,广告场景优化,用户分析优化。

如何优化优先级?#

根据各三方广告源的eCPM价格,在中介组里从高到低进行排序。

如何优化底价?#

为什么要设置底价?#

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如何设置底价以达到收益最大化?#

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可根据以上示例,在三方后台广告位设置不同底价,并将不同广告网络的广告位,按价格高低穿插使用、放在TradPlus后台中介管理的按价格排序模块。

瀑布流优化方案参考:

  • 高底价区可以尽可能的提高单价

  • 当较多流量漏至低层时,需要在其间添加中间层

    例如:第二层10刀、1千展示,第三层5刀、1万展示,则在5-10刀之间再添加一层8刀

  • 无底价区可以多设置几层,确保应用填充率高于95%

  • 如上图所示,同一个价格层,可多放置几个广告源

如何使用Bidding做优化?#

Bidding+传统瀑布流的广告请求逻辑是什么?#

  • 用户打开应用,应用初始化TradPlus SDK;
  • TradPlus SDK向三方平台发送竞价请求,三方广告平台返回eCPM信息;TradPlus SDK根据竞价的eCPM高低,将竞价ID merge到瀑布流里,结合生成新的瀑布流;
  • TradPlus SDK根据新的瀑布流策略进行广告请求和展示。

如何使用Bidding做优化?#

建议将Bidding和瀑布流结合使用并优化,最大程度提高变现效果。具体来说有两点:

1,支持Bidding的平台,配置对应的Bidding广告位ID

2,未支持Bidding的平台,正常配置瀑布流

TradPlus目前已支持的Bidding平台:

广告平台广告位如何配置广告位配置详情链接
Meta1,在Meta后台,按照常规方法创建广告位,不要配置底价;2,把ID填在TradPlus后台,并打开Bidding模式。点击查看
Vungle1,在Vungle后台,创建Bidding广告源(如无法创建请联系Vungle客户经理开启权限);2,把ID填在TradPlus后台,并打开Bidding模式。点击查看
Mintegral1,在Mintegral后台,创建Bidding广告源(如无法创建请联系Mintegral客户经理开启权限);2,把ID填在TradPlus后台,并打开Bidding模式。点击查看
Pangle1,在Pangle后台,创建Bidding广告源;2,把ID填在TradPlus后台,并打开Bidding模式。点击查看
MyTarget1,在MyTarget后台,创建Bidding广告源;2,把ID填在TradPlus后台,并打开Bidding模式。点击查看
优量汇1,在优量汇后台,创建Bidding广告源;2,把ID填在TradPlus后台,并打开Bidding模式。点击查看
Sigmob1,在Sigmob后台,创建Bidding广告源;2,把ID填在TradPlus后台,并打开Bidding模式。点击查看

如何使用Bidding底价功能做优化?#

1,Bidding底价功能是什么?

Bidding底价即Bidding广告源每千次展示最低出价。

设置Bidding底价之后,在此轮竞价中:

  • 如果胜出的Bidding广告源价格高于Bidding底价,则会融入瀑布流中,进行广告请求。

  • 如果胜出的Bidding广告源价格低于Bidding底价,则会被舍弃。直到重新加载广告,拿到高于Bidding底价的广告。

2,Bidding底价功能如何使用?

在中介管理-中介组的编辑处可以设置该中介组的Bidding广告源的底价。

所有中介组都支持设置Bidding底价,包括默认组。

如不设置Bidding底价,则默认接受Bidding广告源所有价格的广告。

当三方后台的币种和TradPlus设置的币种不一致时,设置的Bidding底价将按实时汇率转换计算。

3,如何使用Bidding底价功能做优化?

初次新建Bidding广告源时,不建议配置Bidding底价。

等Bidding广告源的价格稳定后,可根据Bidding和瀑布流广告源的情况,设置Bidding底价进行优化。

如何使用Bidding广告源保留数功能做优化?#

1,Bidding广告源保留数功能是什么?

Bidding 保留数是指 Bidding 广告源竞价成功后,按价格从高到低,保留的个数。

比如,开发者一共配置了5个 Bidding 广告源,设置的Bidding 保留数是3个,SDK会将保留 Bidding 价格前3名的广告源,融入到瀑布流里。

2,Bidding广告源保留数功能如何使用?

在中介管理-中介组的编辑处可以设置该中介组的Bidding广告源保留数。

所有中介组都支持设置Bidding广告源保留数,包括默认组。

如不设置Bidding广告源保留数,则默认接受Bidding广告源保留数为2。

3,如何使用Bidding广告源保留数功能做优化?

初次新建Bidding广告源时,不建议修改Bidding广告源保留数,建议使用默认配置(即Bidding广告源保留数为2)。

等Bidding广告源的价格稳定后,可根据Bidding和瀑布流广告源的情况,设置Bidding广告源保留数进行优化。

如何利用流量分组精细化运营?#

TradPlus支持20+维度的分组功能,开发者可以根据不同属性的用户拆分中介组,进行精细化运营

例如:游戏前20级的用户,用户价值较高,用中介组1,剩余用户的用户价值较低,用中介组2

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*更多详细操作详见流量分组章节。

如何利用广告场景精细化运营?#

一个游戏的同一种广告类型,一般会有若干个广告场景。为了更好地做场景维度的精细化运营,TradPlus支持分场景维度的数据埋点。

如何利用广告场景精细化运营,详见“如何使用漏斗分析报表”章节。

广告场景的用途#

  • 了解进入每个场景的用户数/次数是否符合预期,用户每日进场景的次数是否有变化
  • 了解用户进入场景时,广告是否准备好,广告ready率是否有变化
  • 了解用户进入场景之后,有多少比例点击触发广告,广告触发率是否有变化

广告场景的调用方法#

  • 激励视频

① 一个场景仅一个视频播放按钮时:

当用户到达如下界面时(即用户可触发播放广告的界面),调用进入广告场景的方法TpReward.entryAdScenario("sceneId"),并在触发展示时,调用TpReward.showAd(Activity context,"sceneId"),传入相同的scene id。

Scene id获取方法: https://docs.tradplusad.com/docs/operation/tradplus_qa/app_management/#%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%88%9B%E5%BB%BA%E5%B9%BF%E5%91%8A%E5%9C%BA%E6%99%AF%EF%BC%9F

1622622115(1).jpg 图片4.png

② 一个场景有多个视频播放按钮时:

如果仅是想知道进入场景的用户和播放场景中若干按钮的总次数/总用户数,则参照用法1即可

如果想知道每个按钮的触发比例,以便优化每个按钮对应的奖励内容时,可以将每个按钮创建一个scene id。当用户进入广告场景时,调用其中任意一个scene id;在用户触发展示时,调用对应按钮的scene id。

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  • 插屏广告:

插屏的设计,一般是在页面A跳转到页面B时弹出。建议在页面A准备跳转至页面B时,调用TradPlusInterstitial.entryAdScenario("sceneId"),并在触发展示,调用TpInterstitial.showAd(Activity context,"sceneId"),传入相同的scene id。

如何针对深浅不同的广告场景精细化运营?#

一个应用的一种广告类型,一般会有若干个广告场景。这些广告场景,有些设计的比较浅显,用户能较快触达;有些设计的比较深入,用户触达的时机较晚一些。

深浅不同的广告场景,其数据特点的差异也较大,适宜分开进行精细化运营,助于提升变现效果。

深浅场景分别指什么?#

浅场景:用户进入应用后,在较短时间内能快速触发的广告场景。

包括但不限于:

1,开屏广告场景

2,进入应用时立即弹出的广告场景

比如进入应用,弹出每日福利,看广告可以多倍领取;比如进入应用在较短时间内弹出插屏等。

3,常驻在应用主界面的广告场景等

比如在应用主界面,常驻看广告领福利的按钮。比如常驻在应用主界面的横幅或原生广告等。

  • 深场景:用户进入应用后,需要完成一些操作,或进行界面跳转后触达的广告场景。

包括但不限于:

1,达到一定条件才触发的广告场景。

比如游戏通关弹出的插屏,或看广告领取奖励。比如手机清理结束后弹出的插屏或展示的横幅或原生广告等。

2,需要进入其他界面才触发的广告场景。

比如进入阅读界面后,在章节结束的位置或界面,展示的广告;或从某界面进入另一界面时弹出的插屏等。

深浅场景的数据特点有哪些?#

  • 浅场景:

1,广告场景到达率较高:广告场景靠前,用户容易触达。

2,广告Ready率较低:因为广告场景靠前,在用户触达场景时,通常广告未能及时返回。

3,广告触发率:

A,如果是激励视频,则广告触发率较低。

用户容易触达到靠前的广告场景,在对广告奖励的需求较低的情况下,用户点击按钮看广告的次数也较低。因此广告触发率会偏低。

B,如果是插屏,横幅或原生类广告,则广告触发率较高。

这类广告只需要用户来到场景,或完成必要的操作既可触发;场景靠前,用户触达场景的比例较高,因此广告触发率较高。

  • 深场景:

1,广告场景到达率较低:广告场景较后,用户需要完成一定条件才能触达。

2,广告Ready率较高:因为广告场景靠后,在用户触达场景时,通常广告能及时返回的比例较高。

3,广告触发率较低:场景靠后,用户触达场景的比例可能较低,因此广告触发率可能较低。

基于深浅广告场景的情况和特点,在变现过程中,可以有针对性的进行精细化运营。

如何精细化运营深浅场景?#

1,深浅场景,分别创建广告位,进行变现。

分别创建两套广告位,一套用在浅场景上,一套用在深场景上。

2,深浅场景,瀑布流设计也要繁易有别。

  • 浅场景:瀑布流应该配置较少的层数,加快广告返回的时长,提升广告Ready率。通常可以配置5层以内。这样在用户到达场景,需要触发广告的时候,能够尽量提升展示广告的次数,有助于实现广告人均展示次数的最大化。

  • 深场景:瀑布流适宜配置较多的层数,在保证广告Ready率的同时,也要精细化优化eCPM,有助于实现eCPM最大化。

如何做用户分析优化?#

数据报表-留存价值分析报表,是用户在第N天的留存ARPU,留存人均展示和留存eCPM的报表。

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1,使用场景1示例:比如通过分析,用户在第N天的人均展示出现了明显的下降,则可以对应调整第N天起的激励内容,来减缓人均展示的下滑。

2,使用场景2示例:比如通过分析,用户在第N天的eCPM下降明显,则可以设置不同的瀑布流,来减缓该现象。