APP广告商业化基本思路
2021年03月09日

APP为什么要选择广告变现?

如何让产品已有的流量最佳化变现,是开发者始终重点思考的问题,目前大多数的移动产品,已形成成熟标准的变现盈利模式。例如:内容型产品通常依靠知识内容付费(知乎盐选、网易公开课);社交型产品一般靠广告和增值服务(Paidmium)盈利(微信朋友圈广告、探探会员);工具型产品,可以靠付费下载(PAID)或者功能付费(WiFi万能钥匙、印象笔记);其余等等,

移动APP市场的主要变现模式:付费下载、应用内广告、应用内购买、付费增值、订阅模式、移动电商、其它(打赏、联名硬件)等,这些模式中有的对APP产品业务有着强关联(应用内购买-游戏、打赏-直播社交),有的已经风口不再(付费下载),但广告变现始终是采用最广泛的一种,只要有流量,万物皆可变现。产品具体采用哪种变现方式取决于用户体量和具体场景,而普通开发者若想考虑提高变现能力,最为普遍、准入门槛较低同时效果比较明显的非广告变现莫属。

相比较传统广告模式,当前的程序化广告更聚焦于用户,转化效果更好,广告呈现形式也更丰富,更规范的广告系统交易对接,使得流量主可以依靠程序优化分配广告库存,进一步激发长尾流量,而海量的广告主资源和成熟的广告平台,亦有益于广告填充率和整体收益的提高。

广告变现的参与者和类型

一个完整的广告变现链条,一般需要广告主(需求方平台)、需求方服务(DSP)、流量主(供给方平台)、供给方服务(Ad Exchange)和广告服务平台(程序化创意)五种角色参与。

广告主即需求方平台,是流量购买方(或代理方),是整个链条的发起者;需求方服务(DSP)主要为广告主提供广告管理和投放服务,实力强劲的广告主也会自建DSP;流量主即供给方平台,拥有流量资源,是广告交易资金流向的终点;供给方服务(Ad Exchange)主要为媒体流量主解决流量变现和变现效率优化问题,拥有巨额流量的媒体也会选择自建AdX;广告服务(Ad Serving)主要作用是帮助广告主优化广告效果。

广告变现的痛点和解决方案

广告变现的整个流程中,开发者需额外注意两个方面:1、广告接入的准入工作;2、如何提高广告收益。

广告变现的准入工作:

广告变现是门槛较低的一种流量变现方式,但实施前也要做好相应的准备:搭建广告聚合和数据平台;接入合适的广告平台。

广告聚合是为了能够聚合(Mediation)到多方的广告SDK,并使得多个SDK能够在一个广告位运作,根本目的是加强广告请求,进而提高展示的效率和eCPM;数据平台是用来系统性的把握广告变现中的相关数据指标,方便追踪广告LTV,评估渠道价值。无论聚合还是数据平台,实力较强的开发者可以选择自建,实现自主控制,但门槛较高流程较长,不然可以使用三方平台,成本低但过程比较黑箱,开发者不能知道实际广告展现逻辑。

选择合适的广告平台要充分考虑到以下因素:1、平台的广告样式能否满足自身需求(常见的banner、开屏、激励视频大部分支持);2、平台是否提供API接口,提供数据读取便利;3、行业、地区或者用户群体的偏向,部分平台有其群体的偏重性,要与自身用户属性做匹配;4、平台实力和稳定性,一般我们常选择实力较大的平台。

如何提高广告收益?

广告投放会成为APP内容生态的一部分,对于开发者而言,如果提高收益呢?首先我们要明确一个公式:广告收入=广告展示量(活跃用户数 × 人均广告请求次数 × 广告填充率(=广告返回数 ÷ 广告请求数) × 广告展示率)÷1000 ×千次展示平均收益。

广告变现最核心的指标是IAA-ARPU(单个用户平均广告收入),而影响ARPU值的关键指标是AIPU(人均广告展示次数)和eCPM(每千次展示收入),所以我们从AIPU和eCPM两个指标进行拆解提高。

AIPU=人均广告请求数×广告填充率×广告展示率,这其中重要的指标是广告填充率和广告展示率。为提高广告填充率,我们应当:1、最大化广告池,相同的流量状态下,能够对接的广告需求越多,能匹配的广告概率也就更大;2、完善广告请求数据,广告数据请求的信息越完善,流量和投放需求更精准;3、提高流量真实性,避免虚假流量导致平台过滤,拉低填充率。为提高广告展示率,我们应当:1、优化广告加载,提高广告场景展示率;2、调整广告位触发机制,提高广告渗透率。

eCPM=广告变现收入÷总广告展示数×1000,提高该指标开发者应:1、不断提高新增用户;2、合理控制广告频次,保持转化率稳定;3、跟踪广告主趋势,适时把握流量高峰期;4、利用广告平台,尽可能选取高价值广告;5、多选用点击率高的广告形式。

活跃用户数不变的情况下,ARPU值越高,广告收益效果也就越好,通过以上方式逐渐提高AIPU和eCPM两个核心指标,开发者可以最大化的提高广告收入。

总结

每个公司的业务不尽相同,寻求恰当的变现方式是一个长期探索的过程,要结合本身的技术实力、用户情况综合考虑。当下,用户的注意力和时间是稀缺的,而流量有限的开发者,面临长期发展和变现生存时,要尽可能选择当下成熟的体系化的操作方式,言而总之,广告变现是一种门槛较低、但实用性很强的变现方式,对于广大中小开发者而言,不妨成为一种性价比更高的尝试。

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倍业科技:巧用Blink自主调优Bidding效果
2022年10月21日
上篇我们介绍了倍业科技新推的SDK/API全域实时Bidding ABTest功能,详细描绘了倍业AB Test如何协助移动开发者衡量广告收益提升,破解接入倍业Bidding后高频测试择优困惑,直观感受SDK/API全域实时Bidding深度挖掘流量价值效果。本篇我们主要介绍倍业科技Blink(倍联)全方位数据看板、预警、诊断等功能如何帮助移动开发者优化Bidding效果。倍业科技SDK/API全域融合实时 Bidding(实时竞价)是旨在帮助移动开发者增收、降本、提效,从竞价策略层面重新定义APP广告变现技术架构的解决方案。目前已有数十款APP正在使用倍业科技SDK/API全域融合实时 Bidding,并实现了收益提升30%,APP广告整体填充率提升至95%。为了能最大化帮助移动开发者提升收益, 特地奉上巧用Blink全方位数据看板,搭配预警诊断等功能,轻松实现全链路数据清晰可见,助力移动开发者自主调优倍业科技SDK/API全域融合实时 Bidding效果。Bidding数据全景洞察 实现业务安全和诊断排查自主调优移动开发者使用倍业全域融合实时 Bidding 后,倍业科技Blink(倍联)将为移动开发者提供 Bidding 全链路数据预警诊断解决方案:首先,移动开发者可通过Blink全方位数据看板洞察 Bidding 核心数据;其次,Blink(倍联)将提供系统化异常预警和诊断排查指引,供移动开发者在使用期间轻松完成业务安全和自主诊断排查调优,顺利获取 Bidding 的最优使用体验,实现效率和效益的双向提升。一、全方位数据看板洞察Bidding效果只需登录Blink(倍联)平台 ,点击左侧 TAB「数据报表-媒体数据」,接入倍业全域融合实时 Bidding 的移动开发者后台会自动展开关键指标,同时支持“自定义配置数据指标”洞察Bidding效果。二、异常预警,实现业务安全点击Blink(倍联)左侧TAB「流量监管-告警规则」,自定义配置广告曝光率、竞价率、请求数、拦截数、参与竞价率和成功竞价率等Bidding通用性指标,进行阈值设定及数据监控。告警规则配置完成后,设置通知方式,Blink即可实时监控并按照维度进行阈值判定,并向钉钉或企业微信发送Bidding异常详细数据警报。三、诊断排查指引,自主调优当遇到Bidding异常情况,由于广告请求量大、路径复杂、技术等门槛,普通移动开发者能够采取的应对措施相当有限。倍业科技诊断分析功能,基于渠道填充诊断技术+Blink平台,洞察你想见的Bidding异常详情,针对性解决了移动开发者与Bidding采买填充自检和优化调整难题,通过诊断分析功能,筛查每次Bidding异常原因,同时基于行业经验,判断该次Bidding是否存在优化调整空间,并列明异常具体原因以及生成相关调整建议,方便移动开发者诊断排查指引,自主调优 Bidding 变现效果。使用说明:1.填充异常统计数据(优化):在“未填充异常占比”中用蓝色表示当前已知原因占比,检查归纳总结出“填充失败原因占比”,生成“未填充原因详情”。从而清晰看出各种填充失败原因占比,有针对性地对未填充渠道进行优化。2.APP/广告位/渠道数据:“媒体选项”表示该开发者旗下不同APP对应的填充统计数据,“广告位选项”表示APP内不同广告位对应的填充统计数据,“渠道选项”表示上游不同渠道竞价采买填充统计数据。3. 填充诊断周期数据:自选“20xx年xx月xx日 xx:xx - 20xx年xx月xx日 xx:xx”,表示此次填充诊断分析结果是以年/月/日/h周期的数据为分析基础。此外,Blink填充诊断每小时更新一次最新数据。渠道填充诊断数据只是对APP过去数据(填充请求、渠道竞价等)的统计分析反馈,如果想要实现填充率优化,需要对未填充原因进行排查调整改进。以上图(已授权并脱敏)填充失败原因较多的3点举例,49.35%未命中制造商定向是由于请求为非广告主投放的目标用户,这时需要根据原因详情找出上游渠道,再结合市场商务反馈,判断是否此类广告主在该渠道为短期还是长期投放,实时调整该渠道广告填充竞价请求顺序。37.08%命中反作弊规则说明无效流量或者误判无效流量过多,需要自检是否存在作弊流量,以及研究如何对抗黑灰流量,减轻自身流量品牌信誉损失,降低长期收益损失。10.31%渠道没有广告返回,这就需要查看是否存在请求配置参数错误、拦截还是上游问题。针对相关问题,梳理出高频原因,做好运营技术培训,降低同类型问题出现频率。当然以上只是部分情况,此外高频发生的还有上游渠道有广告返回,可是由于排序优先级、广告素材质量、与其他类型需求方联盟渠道比价失败等原因,这时候既要调整相关优先级顺序,更要进行相关频次设置,避免超频繁地成功竞价填充缺投放展现失败,失去流量采买渠道,拉低整体收益。倍业科技成立于2015年,以“赋能媒体商业化”为使命和愿景。自主研发推出APP自己的商业化管理和运营产品Blink,先后获得了险峰华兴、竑观投资、颐成投资等机构的投资。业务涵盖视频、社交、金融、教育、交通出行、汽车、母婴、动漫、工具等多个领域媒体商业化。已与国内100多款知名媒体建立长期合作伙伴关系。倍业科技整合了API和SDK解决方案,结合了全栈式广告技术,通过流量管理和运营优化工具,为媒体充分挖掘每个流量的价值。
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倍业Bidding:重新定义APP广告变现技术架构
2022年08月26日
移动开发者追求的是APP广告收益最大化,可如何实现APP收益最优化且稳定呢?那就要在技术架构上对现有“广告请求-广告竞拍”的核心逻辑进行改造激发沉默流失收益。APP广告变现业务痛点目前的业务流程,当APP内某个广告位想请求并展示广告的时候,技术架构会按照Waterfall模式从上到下的广告源顺序来请求和展示广告,完成流量分配分发。某APP开屏广告位每日有400万个请求,经过测试估算出T广告源,50%填充率,40元/cpm;C广告源,80%填充率,30元/cpm,移动开发者怎样进行广告请求才能让收益最大化呢?A:将400万个请求都给T,广告收益=4000000 x 50% x 40/1000=80000B:将400万个请求都给C,广告收益=4000000 x 80% x 30/1000=96000方案B的总体收益最高。 虽然C广告源虽然价格低,但是填充率高抬高了整体收益。有没有一种方法能实现在已知价格和填充率高低,整合方案A和B,实现对T广告源高价和C广告源高填充充分开发的优化方案呢?在现有Waterfall模式下( 方案W):将400万个请求先给T广告源,未填充的给C广告源,理论收益最优= 4000000 x 50% x 40/1000 + 4000000 x(1-50%)x 80% x 30/1000 = 128000很明显方案W优于AB,广告请求拍卖在Waterfall模式下,一定程度下保证了高cpm和高填充率。可在实际业务中,这400万的广告请求是广告位单日多次请求的总和,T广告源和C广告源因时间段、用户画像等因素针对每次请求给予的采买价格和填充量都不是固定的。无论40元30元还是50%80%都是一种基于前日的预估,可能在多次广告请求中,C广告源的采买价格都高于T广告源(只是填充量相对于整日填充量较少,所以拉低了C广告源价格的预估),每次都给T广告源优先填充,这样也造成了很多的沉默广告价值流失。那又有什么方法可以实现每次请求广告收益最优,从而实现请求总和的广告收益优化从量变到质变的转化吗?倍业Bidding,国内SDK/API全域融合实时Bidding开创者。倍业Bidding针对APP广告位每一次请求进行全域融合实时竞拍,并遵循“价高者得”的竞拍规则。通过局部每一次“广告请求-广告竞拍”最优化,达成移动开发者追求整体广告收益最优化的目标。相较于传统单一的Waterfall模式,倍业Bidding重新定义APP广告变现技术架构,已经帮助合作的上述APP实现了收益提升30%,APP广告整体填充率提升至95%。倍业Bidding已将SDK客户端竞价(Client Bidding)和API服务端竞价(Server Bidding)融合进行Bidding,目前已完成对穿山甲gromore、腾讯广告优量汇、阿里tanx、快手、拼多多、京东等进行技术集成。此外,我们发现部分APP主要预算来源的广告平台并不支持外部Bidding,我们也为此推出了倍业Bidding + Waterfall的混合竞价优化方案,同时支持自定义添加更多广告平台配置,满足该类移动开发者尝鲜增收的意愿。倍业Bidding + Waterfall:倍业Bidding + Waterfall优化缩减了单一Waterfall模式下的多个ID和分层。具体表现为多个实时竞价渠道在倍业Bidding后,胜出者进入Waterfall的预留Bidding ID位,减少了未胜出的竞价渠道ID设置和Waterfall的层级。倍业Bidding胜出者再按照Waterfall顺序,从上到下逐层与不支持Bidding的优质广告源预设价格“竞价”,最终胜出者获得该次广告填充展示。倍业Bidding两种技术对接特点在集成倍业Bidding SDK时,发布商可通过C2S(Client-to-Server)或S2S(Server-to-Server)方式进行集成。移动开发者需根据两种对接方式的特点,结合自己的实际情况选择合适的方案进行对接。C2S步骤C2S的询价发起方为客户端的SDK,移动开发者调用SDK接口进行询价,通常在应用的客户端本地进行竞价。这种方式集成简单、直接,但由于竞价逻辑在客户端,调整灵活性相对较低,且客户端受网络环境影响较大,一旦网速差就会延迟高,竞价信息传输速度可能会受到一定的影响。S2S步骤S2S的询价发起方为移动开发者或广告聚合平台的服务器(通常为OpenRTB请求),并且竞价逻辑在移动开发者或广告聚合平台的服务器上完成。这种方式的服务端通信延迟低、耗时短,同时竞价逻辑调整更灵活,但集成成本相对较高,需要发布商自建服务器。倍业Bidding除了收益优化这一核心亮点,在响应时长(出价和广告加载)也上有显著提升。此外,倍业Bidding与Blink的流量管理、AI监管(智能素材审核+智能预警)、诊断分析、资产管理、到投放管理等管理工具相嵌合,而且还对正式合作伙伴开放数据采集等代码,从源头保证合作伙伴数据等安全。倍业科技整合多家数据,为开发者提供多维度全方位数据报表,开发者可在Blink平台及时全方位洞察分析判断效果。更多惊喜请报名参与倍业Bidding测试!倍业科技成立于2015年,以“赋能媒体商业化”为使命和愿景。自主研发推出APP自己的商业化管理和运营产品Blink,先后获得了险峰华兴、竑观投资、颐成投资等机构的投资。业务涵盖视频、社交、金融、教育、交通出行、汽车、母婴、动漫、工具等多个领域媒体商业化。已与国内100多款知名媒体建立长期合作伙伴关系。倍业科技整合了API和SDK解决方案,结合了全栈式广告技术,通过流量管理和运营优化工具,为媒体充分挖掘每个流量的价值。