解析APP广告商业化及其优化逻辑
2022年02月25日

一、如何理解APP的广告商业化行为?

APP商业化的本质是流量变现,而APP广告商业化就是基于APP流量进行广告变现。APP通过自身的产品使用价值吸引用户,同时将吸引的用户流量进行变现,实现APP使用价值到商业价值的转换。可现实场景中,大部分用户并不希望APP进行商业化。这是由于很多APP在商业化上没有照顾用户个人体验,盲目采取了不可持续的商业化方案,过度追寻商业价值破坏了APP的使用价值。

APP商业化基本包括广告、内容变现(付费/订阅/版权/教育培训课程)、电商变现(关联商品)、增值内购变现(会员权益、游戏联运、个性服务身份/装扮等 )、硬件变现(关联智能设备)、社交变现(打赏)、线下变现(导流转化),其中广告是最为通用及成熟的商业化模式。

中国互联网公司广告收入榜(2021年Q3)丨Morketing榜单

以Morketing上图榜单为例,我们可以发现广告营收占总营收比50%以上5家,20%-50% 5家,20%以上的7家,这还是用广告营收/公司总营收。如果细究各家互联网公司旗下APP广告营收占该APP总营收上看,广告营收占比50%以上的头部APP会更多。

每款APP商业化的程度和其生命周期以及公司核心战略息息相关。一般而言,在启动期和成长期,APP的核心目标是打磨产品提升用户体验,快速完成用户的拉新增长,这时并不会进行太重的商业化。一旦APP进入成熟稳定期, 企业为了覆盖团队人力、服务器设备等生产经营成本,实现APP的长久运行,就会着重进行商业化。APP团队此时最关注的指标就是变现和留存(做变现是为了提升ARPU值,做留存是为了延长用户生命周期,单用户价值 = ARPU值 * 生命周期)。

二、互联网广告的基本简介

由于大部分APP的商业化变现模式都是以广告为主,这里简单介绍一下互联网广告:

1. 互联网广告的发展历程

互联网广告的发展历程大体可以分为三个阶段(总体而言,广告的不同呈现形式是由技术的发展决定的,伴随着互联网产品的变迁而变迁),分别是:

  1. 门户网站广告,基本承载形式是banner和文字链(参见搜狐新浪网易三大门户)。
  2. 搜索广告,基本承载形式query词购买和联想广告(参见百度)。
  3. 开屏/信息流广告,基本承载形式是图文、视频、topview等。


2. 广告类型

广告有多种分类维度,如广告目的、展现形式、计费方式等,本文主要从广告目的出发,讲一讲品牌广告和效果广告。品牌广告是通过大量的曝光增强品牌心智,基本的承载形式是开屏广告和banner广告;效果广告是吸引点击,产生消费或转化,基本的承载形式是开屏广告、信息流广告。

3. 广告的计费方式

计费方式也是划分广告类型的一种特征,不同的计费方式往往反映着广告主的不同诉求,目前市场上主要的计费方式如下:

  1. 按千次展示付费(Cost per Mille,CPM):即按照千次展示结算。这种方式是媒体与广告主约定好千次展示的计费标准,至于这些展示是否能够带来相应的收益,需要由广告主来评估。大多数的开屏广告、片头广告等,都是这种计费方式。
  2. 按点击付费(Cost per Click, CPC):即按点击结算,用户产生一次点击,对广告主实时扣费,cpc结算在在效果类广告市场中具有接近垄断的地位。
  3. 按转化付费(Cost-per-Action):根据广告最终投放的效果,即回应或激活的数量收费,而不是广告的投放量。按转化付费,其中,cpd(cost – per- download)是cpa计费的一种重要方式。
  4. 按时间付费(cost per time)结算,这是针对大品牌广告主特定的广告活动,将某个广告位以独占式方式交给某广告主,并按独占的时间段收取费用的方式,这类大广告主财大气粗,其中多数传统采买都是按天结算(CPD,Cost-per-Day)的。

4. 目前主流的程序化广告基本流程

其中竞价环节有几个关键点,如下:

1)用户信息

用户信息越多、越全。定向的准确性就越高,这就是为什么腾讯的广点通、头条的穿山甲计算效率那么高,因为他们有海量的用户数据(想想你手机里有多少腾讯系的app?),并整合多方数据源,形成了一套完整的用户标签体系(DMP,数据管理平台)。

2)关于SSP和DSP

SSP和DSP都是平台性质的产物,对于大公司而言,旗下的媒体众多,为了统一管理流量,增加计算效率,往往会建立供给方平台;而对于广告主而言,加入DSP平台也能有机会获得更多优质的流量,这两者的核心目标都是为了提升效率。

3)关于ADX竞价机制

不同的广告主在ADX进行竞价,这里ADX会计算不同广告的千次展示期望收入(expected Cost Per Mille, eCPM)作为衡量指标。ecpm高者得到本次广告曝光的机会。

eCPM= 预估点击率*点击价值

点击价值(click value),即单次点击为广告产品带来的收益。在CPC结算的广告产品中,eCPM可以表示成点击率和出价的乘积:

ecpm = CTR * bidCPC

该公式同时考虑了点击率和广告主的出价这两大变量,避免出现广告主出价虽高,赢得了竞价,但是无人点击,媒体也没有收入的窘况。

这种计算方式是由google率先发明的。

我们继续拆分,如何精确的计算出ecpm呢?

首先,广告主的出价是已知的东西,问题就转换为如何获得精确的预估点击率——这就属于机器学习的预测问题。通过获取广告特征和用户特征,进行特征工程和模型训练,最终能达到根据特定的特征算出对应的预估点击率的效果。

三、程序化广告优化基本逻辑

广告的优化分为两个方面,分别是媒体广告收益优化和用户广告体验优化。

APP只有保证一定的用户体验,才能获得可持续的广告收益,而不是竭泽而渔。

1. 媒体收益优化

首先要拆解收入,这里以开屏广告为例(其他广告的计算方式大同小异):

广告收入 = 广告曝光 * 点击率 * 点击单价

继续拆分:

广告曝光 = 产品日活 * 人均频次 * 每频次广告条数 *pvr(每频次广告请求率) * 广告返回率 *曝光率

综上,可得:

广告收入 = 产品日活 * 人均频次 *每频次广告条数 *pvr(每频次广告请求率) * 广告返回率 *曝光率 *点击率* 点击单价

基于拆分漏斗思考,想要优化广告收入,就要从公式的各个变量入手,对整条链路进行逐一优化:

  1. 先来看APP日活和人均频次,这个需要APP产品运营团队不断优化,提升日活和用户打开浏览频率,这里不赘述APP产品运营团队的工作。
  2. 每频次广告条数是指用户刷新一次最多能出几条广告,这个值直接决定产品的adload,需要媒体侧和商业化侧达成一致。
  3. PVR 和 竞价返回率,PVR是每刷新一次的广告请求率,这个值要尽量逼近100%,如果PVR较低,可能是广告请求的时机存在问题。竞价返回率是指媒体侧发出广告请求后,能竞价成功获得广告返回的概率。竞价返回率是由媒体侧的流量价值和广告主数量共同决定的,一般而言,流量价值短时期内不太会发生变化,所以需要引入更多的广告主,接入第三方DSP等。
  4. 曝光率,曝光率是指成功返回的广告中有多少成功曝光了,曝光率与广告素材的加载时间,广告位置相关。比较通用的技巧就是对广告素材,尤其是视频类的广告素材做预加载,或者提升广告位置。
  5. 点击率,点击率反映了广告素材对用户的吸引程度,除了提升定向准确性之外,还需要优化广告素材,创新广告形式(如按钮动效、topview形式)等,广告素材优化有单独的一个领域。
  6. CPC,CPC就是广告主出价,广告主的出价对产品而言是个黑盒,但是可以明确和后向的转化链路有关,即广告 “曝光 → 点击 → 下载 → 安装 → 激活”全链路。后向的转化率越高,广告主的出价也就越好。比如说针对下载成功率优化,首先可以分析下载错误代码,确定失败原因,通过断点续传优化、预约下载解决网络问题;通过引导用户空间清理解决空间大小不足的问;通过缩小安装包体、双wifi加速等方案解决下载时间过长的问题。

2. 用户体验优化

广告体验也是APP广告商业化必须关注的另一纬度,因为体验往往是个主观感受,所以首先需要找到可以量化体验的指标,这样后续的优化才可衡量。

关于广告体验,主要关注如下指标:

1)adload

首先是adload。

adload = 广告曝光 / (广告曝光 + 内容曝光)

如果adload过高,用户就会觉得整个产品充斥着广告,一般而言,adload维持在10%是比较合理的,当然同时也要参考竞品的情况。

2)广告质量

和内容一样,针对广告素材也必须要有完整的审核体系,从广告主、广告标题、广告文案、广告素材、广告样式等不同指标进行打分,将广告划分为S级、A级、B级、C级等不同等级,监控整体曝光中不同等级广告的曝光占比,就能对整体的广告质量心中有数。

3)广告重复度

重复广告也是用户经常吐槽的点,想象一下,当你使用一款产品时,所有广告都是抖音,这绝对会让你抓狂。而且如果用户已经看到了一个广告而未点击,你给他大量推送相同广告大概率也不会点击,从效率上来说也是不合适的。

关于定义重复广告,广告重复度从高到底有三个维度,首先是相同广告,即广告素材完全一致;其次是相似广告,即同一广告主,但是素材不一样;最后是同行业的广告,比如抖音和快手,都属于短视频行业。

一般而言,在用户一个频次内不能出现相同广告,一个session内不能出现相似广告,至于同行业广告,因为现在广告主市场头部效应很明显,财大气粗的就那几家,所以较难控制。

商业化产品+运营需要配合算法同学,基于频控策略、相似性模型解决问题

4)用户负反馈率

一般而言,广告都会有负反馈的按钮,只有用户对广告非常不满意才会点击,因此负反馈率是红线指标,而对于那些点了负反馈的用户,应当少出广告,甚至是在一段时间内不出广告,否则很容易流失。

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。此外,倍业科技的免费开源聚合广告SDK产品EasyAds,已在GitHub代码库、Gitee代码库、华为开发者联盟生态市场等平台上线。EasyAds旨在为移动开发者集成市面广告SDK时,可以实现安全拓展层面、迁移层面、开放层面的完全自主可控。

参考文献:

《计算广告- 互联网商业变现的市场与技术》 刘鹏

《程序化广告实战》吴俊

《程序化广告 – 个性化精准投放实用手册》梁丽丽

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倍业科技:新版网络安全法对移动开发者的影响
2022年09月23日
9月14日,国家网信办发布关于公开征求《关于修改〈中华人民共和国网络安全法〉的决定(征求意见稿)》意见的通知(详情可见参考资料)。移动开发者团队、网络安全管理、网络运营关键岗位赶紧重视起来,别领到罚款或从业禁止措施。《中华人民共和国网络安全法》自2017年6月1日起施行以来,充分维护了网络空间主权和国家安全、社会公共利益,保护公民、法人和其他组织的合法权益。可随着2021年《数据安全法》和《个人信息保护法》先后实施,《网络安全法》部分条款与新法出现交叉重叠等情况,比如《网络安全法》中网络信息保护章节与《个人信息保护法》类似,故将在四部分进行主要修改征求意见以改适应新的环境。新版《网络安全法》对移动开发者有什么影响呢?首先,将原有关个人信息保护的法律责任修改为转致性规定。也就是说,如果移动开发者的APP违反了原有个人信息保护的有关条款,那么将按照有关法律行政法规的规定处罚,即按照《个人信息保护法》等法律行政法规的规定进行处罚。“采取监测、记录网络运行状态、网络安全事件的技术措施,并按照规定留存相关的网络日志不少于六个月。”在这里特别强调,《网络安全法》中网络日志留存时间不少于6个月的规定未进行调整或改为转致性规定,也就是说包含个人信息的相关网络日志还是要至少需要保存6个月。其次,对某些违反网络安全法规定行为处罚力度加大。对严重的违法行为,按照上限5000万元,或者上一年度营业额5%罚款,对中部和头部APP来说威慑力十足。小而美APP移动开发者,更需时刻遵守网络运行安全保护义务,不然也可能接到100万的罚单。(下图对比:新版左侧,旧版右边侧)最后,从业禁止措施和关键信息基础设施运营者违法行为处罚加大。从业禁止措施将处罚从原来对单位单一处罚范围增加到单位具体责任人。对于单位具体责任人不履职尽责,缺少安全意识,导致发生违反新版网络安全法的情况,将会对该直接责任人处以10万至100万罚款。同时可能会对该直接责任人执行从业禁止措施,比如禁止一定期限内从事网络安全管理、网络运营关键岗位或董事监事高管工作。关键信息基础设施运营者违法行为处罚加大是指,使用未经安全审查或安全审查未通过的网络产品或服务的罚款数额从“采购金额一倍以上十倍以下”改为“采购金额一倍以上十倍以下或者上一年度营业额百分之五以下罚款”。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。参考资料:关于公开征求《关于修改〈中华人民共和国网络安全法〉的决定(征求意见稿)》意见的通知
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数据驱动APP流量变现智能化
2022年09月16日
APP广告商业化越来越精细化,从开始关注流量成交、价格、广告源到交易细节,越来越细,越来越需要数据。那么APP广告商业化数据有什么价值呢?大致归为两大方面:1.是数据驱动决策比方说移动开发者广告商业化团队,需要上游渠道核减变化、填充成功率等数据,决定下一步重点拓展维系哪家广告源;比如调整广告技术栈、改版广告位和广告形式,产品经理和广告商业化运营都需要数据;再比如做管理,需要数据进行沟通。假如广告商业化团队和用户体验(UX)团队/拉新留存team之间PK,有数据支撑的一方占优,胜负也就显而易见。2.是数据驱动APP流量变现智能化如用AI统一分析流量变现业务数据,获得智能、自动化的报告,从而帮助运营简化报告、创建动态仪表板并提高运营效率,以更好地识别新的收入机会并优化收益。我们说要重视数据分析,但真正要做好很有挑战。比如,你需要一个数据,但不是直接就能给你看的;数据可能需要找数据工程师统计,也许一天,也许要一个月才出结果。如果各家数据统一口径不一,甚至一个月都统计不出来;再或者给了你一个宏观数据,你想分析也分析不了——总会出现各种现实问题耗费时间成本。理想状态是:每个业务人员能掌握数据,从底层数据体系去支撑分析。倍联Blink让您的广告商业化业务数据智能化可视通过自动报告消除手动、繁琐和重复性的任务,为您快速汇总和规范化数据。以指数方式提高数据性能、决策制定以及日常和长期运营效率和收益。将更多时间花在创收上,而不是繁重的数据统计上。1.数据统计更全自动聚合来自所有连接的数据,包括 DSP、SSP 、直客等,以全面了解流量变现效果。2.数据统计更细自动将分散的数据集整合和组织成一个单一的数据层次结构,做到随时点开随时使用。3.数据标准化自动识别各家接口字段并规范化,无需分配人力手动整理。倍联Blink数据工具特点:1.通过自动汇总每日绩效指标消除手动任务2.提高商业智能以优化广告变现策略3.全面了解您的流量变现路径4.识别顶级广告源以产生新的线索5.简化问题识别、沟通和故障排除6.轻松衡量所有需求来源的绩效...倍联Blink实时动态数据看板创建可视化数据看板,以突出显示您的主要 KPI:通过可配置的数据看板,帮助您提高效率和决策。您可以快速可视化业务数据,以突出广告收入趋势、改善流量库存、发现新机会等。倍联Blink程序报告增强您的程序化操作:以程序化方式销售的开发者与数百个买家、合作伙伴和平台合作。统一分析将整个程序化供应链整合在一起,让您可以快速轻松地综合复杂数据集以进行优化。倍联Blink全景诊断简化您的问题识别、沟通和故障排除:全景诊断对海量广告填充次数进行批量审查检测,批量自动化生成异常因素全方位数据报表。使无技术背景的商业化运营人员也可揪出异常原因,并依据问题详情制定优化调整方案,下发需求给对应产品技术修改解决,迅速响应广告商业化业务变化。倍联Blink智能连接直客渠道连接:智能连接包括自动将字段从广告源映射过来,解决数据限制以消除手动流程。建立连接后,在数据报表中会立即呈现可视化数据。确定哪些广告合作伙伴提供了最有价值的需求,您准备好简化运营工作内容并最大限度地实现广告商业化创收了吗?通过倍联Blink一套全面的解决方案获得有价值的见解,这些解决方案通过自动汇总报告、全景诊断、广告源质量衡量和流量库存优化,为您的广告商业化业务提供动力。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。