不是每款游戲都是羊了個羊,游戲新品拉新該怎么做? 當前播報
對很多游戲開發(fā)商來說,新品宣發(fā)的老套路,就是參考以往產(chǎn)品或者競品,選一批業(yè)內(nèi)常用的媒體渠道,面向“大致”的目標受眾進行泛投,結(jié)果經(jīng)常是轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)寥寥無幾,獲客量遲遲達不到目標。
問題出在哪
新產(chǎn)品上架,往往缺少歷史數(shù)據(jù)作為參考,從0開始容易心里沒譜。
(資料圖片)
對轉(zhuǎn)化效果缺少合理準確的評估,渠道很難感知到投放穩(wěn)定轉(zhuǎn)化的情況,曝光量不斷降低,導(dǎo)致轉(zhuǎn)化效果達不到預(yù)期。
推廣階段要投放不同媒體的海量用戶群體,各個媒體的對接方式都有區(qū)別,逐個對接耗時費力。
流量作弊猖獗,不少廣告費被無效流量“吃掉”,推廣成本不容易控制。
通過廣告獲取的新用戶價值參差不齊,難以評估轉(zhuǎn)化效果。
該怎么解決
針對新游戲拉新獲客的“冷啟動”需求,解決方案的核心就是分析數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)作為了解情況、幫助決策的武器,讓投放“熱”起來。廣告主可以借助功能豐富的廣告監(jiān)測工具,對投放數(shù)據(jù)進行收集和分析,用數(shù)據(jù)分析投放效果,并助力業(yè)務(wù)優(yōu)化提升。
工具需要具備這些能力:
與不同的媒體渠道對接,支持各類廣告投放,監(jiān)測數(shù)據(jù)可作為雙方互認的結(jié)算依據(jù)。
靈活埋點,支持游戲內(nèi)用戶行為監(jiān)測、用戶LTV分析,完整評估游戲ROI。
強大的歸因能力,進一步分析每個渠道、每個推廣計劃、每個推廣活動組的每個創(chuàng)意,分別帶來了多少激活、注冊、付費等用戶行為,更加準確而合理地評估轉(zhuǎn)化效果。
及時的數(shù)據(jù)同步,將游戲側(cè)的用戶轉(zhuǎn)化行為信息同步到媒體側(cè),使媒體可以據(jù)此進行投放優(yōu)化,助力投放量級和投放ROI的提升。
多重技術(shù)防護,防止流量作弊、過濾無效流量。
具體怎么實現(xiàn)
通過第三方工具玩轉(zhuǎn)廣告投放的監(jiān)測和分析并不難。以TalkingData推出的移動廣告監(jiān)測平臺TalkingData AdTracking為例,只需以下簡單的幾步:
1
將TalkingData統(tǒng)一SDK“TD SDK”集成到游戲App中,在進行初始化設(shè)置之后,按照需求進行事件埋點上報。
2
在TalkingData Ad Tracking中,選擇推廣渠道及廣告格式等相應(yīng)信息,設(shè)定推廣目的為“拉新”,并選擇推廣回調(diào)事件(即將什么事件作為轉(zhuǎn)化目標),然后生成點擊/曝光監(jiān)測鏈接。
3
選擇激活事件有效期、渠道歸屬有效期以及歸因方式。
4
再設(shè)置Android及iOS平臺歸因樣本有效期及模糊歸因模型。
5
將TalkingData Ad Tracking生成的點擊/曝光監(jiān)測鏈接,填寫至渠道投放平臺的相關(guān)設(shè)置中,并進行投放。
當廣告開始投放,TalkingData Ad Tracking將會收到渠道側(cè)的曝光和點擊數(shù)據(jù),以及SDK側(cè)上報的轉(zhuǎn)化事件。依照此前所選擇的歸因配置及歸因模型進行歸因分析,評估各個渠道、各個推廣活動的轉(zhuǎn)化效果。同時,TalkingData Ad Tracking會根據(jù)配置,將用戶轉(zhuǎn)化實時同步到渠道側(cè),優(yōu)化投放策略,提升投放效果。
(非真實數(shù)據(jù),僅供demo演示用)
Onemorething
鑒于客戶與不同的媒體逐一對接往往耗時費力,TalkingData目前已經(jīng)和800+主流媒體平臺達成合作,無論是大型游戲開發(fā)商、運營商,還是獨立游戲開發(fā)者、工作室,只需在TalkingData Ad Tracking中進行點選,就可以完成廣告數(shù)據(jù)與轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)的收集、分析與價值挖掘,多維展示各類渠道、推廣計劃、活動組的轉(zhuǎn)化效果,讓每一次推廣都有跡可循。
另外,TalkingData在廣告歸因方面已經(jīng)深耕十年,TalkingData Ad Tracking 產(chǎn)品包含了豐富的功能,廣告主可以根據(jù)需要對歸因進行多種類型、參數(shù)、模型的自由配置。作為獨立第三方監(jiān)測平臺,TalkingData的監(jiān)測數(shù)據(jù)受到媒體平臺廣泛認可,可以作為廣告費用結(jié)算依據(jù)。除了渠道轉(zhuǎn)化和效果分析,多模型的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)歸因分析以及私域內(nèi)深度分析也很重要。針對廣告主的不同分析場景和分析需求,TalkingData效果營銷產(chǎn)品矩陣可以提供多維度、多模型、多方案的轉(zhuǎn)化效果分析,并支持私域數(shù)據(jù)的深度監(jiān)測分析。TalkingData擁有強大數(shù)據(jù)能力與豐富服務(wù)經(jīng)驗,可以幫助廣告主更全面地衡量公域轉(zhuǎn)化和私域運營的效果和質(zhì)量,在安全合規(guī)的前提下,用數(shù)據(jù)智能助力ROI穩(wěn)步提升。
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