Автор оригинала: David Wong.
“Половина моих инвестиций в рекламу бесполезна, но проблема в том, что я не знаю, какая половина. ” Это “гипотеза Гольдбаха”, выдвинутая отцом универмагов Джоном Уорнером Маком более 100 лет назад.
То же самое верно и сегодня. Вы тратите большой бюджет на рекламу своего собственного приложения, но вы не можете знать, как разные рекламные материалы, разные рекламные места, разные рекламные платформы создают свой собственный эффект.
Чтобы выяснить, какая половина рекламы бесполезна, нам нужно тщательно отслеживать и отслеживать каждый материал, каждую платформу и каждую волну деятельности, чтобы проанализировать данные и улучшить рекламную стратегию.
I. сложность мониторинга рекламы
К участникам рекламного мониторинга, как правило, относятся:
- Предприятие приложений (издатель рекламы)
- Медиа-платформа (рекламная экспозиция)
- Сторонняя платформа мониторинга (статистик рекламы)
Многомерная всесторонняя экспозиция-самая эффективная стратегия продвижения приложений в настоящее время. Чтобы достичь этого, нам сначала нужно запустить продвижение по нескольким каналам. Тогда давай помучаем нашу душу:
- Если я размещаю рекламу на всех трех медиаплатформах приложения, а потенциальный пользователь нажимает на рекламу на всех трех платформах, какому каналу принадлежит заслуга, когда пользователь загружает приложение и активирует его?
- Поведение пользователей при нажатии определяется медиаплатформой, а активация пользователя определяется приложением. Как третья сторона данных мониторинга может точно подсчитать эти два?
Чтобы выяснить эти проблемы, мы можем сначала привести примеры для анализа некоторых реальных сценариев многоканальной рекламы:
Когда простая рекламная информация появляется одновременно в нескольких каналах, у пользователей, каналов и предприятий неизбежно будут разные мнения, если они не смогут своевременно вынести суждения и понять реальные эффекты каждой рекламы, такие как:
В таком случае, как мы можем лучше это объяснить?
Мы должны понимать, что независимо от того, сколько платформ вы используете, [ада], [[ADb], [ADC] на самом деле продвигают одну и ту же цель (одно и то же приложение). Независимо от того, сколько объявлений пользователи видели на нескольких платформах, они, наконец, загружаются в приложение через канал [ad C].
Однако с точки зрения технической статистики, чем больше каналов, тем они сложнее. Из-за различных статистических алгоритмов, принятых мобильным терминалом, обычно возникают ошибки или может быть достигнут только первый щелчок статистики. Поэтому нам нужны точные статистические инструменты сторонних каналов, чтобы сделать правильные выводы.
II. Как подсчитать эффект канала
На самом деле техническая логика статистики рекламы не сложна. В качестве примера для иллюстрации мы используем открытую установку SDK для мониторинга статистики каналов сторонних производителей.
Его принцип заключается в следующем: когда пользователь нажимает/сканирует рекламу, чтобы войти на целевую страницу продвижения, загрузите соответствующие параметры на сервер openinstall участника мониторинга для сохранения; когда пользователь устанавливает и открывает приложение в первый раз, извлеките временные параметры с помощью SDK openinstall, а затем вы можете узнать, из какого канала преобразуется тело нового пользователя.
Ключевой момент заключается в следующем: когда цели продвижения нескольких каналов относятся к одному и тому же приложению, активированные данные должны принадлежать носителю последнего клика. Например, перед активацией пользователь нажимает на рекламу a, затем нажимает на рекламу B и, наконец, загружает приложение через рекламу C. затем активированные данные должны принадлежать последней нажатой рекламе C. openinstall, стороннее решение, может достичь этого хорошо, поэтому может быть достигнута точная статистика рекламного эффекта.
До сих пор статистический метод рекламного эффекта в основном понятен, но после того, как будет открыта логика статистики рекламных эффектов, мы сможем представить больше сценариев применения этой статистической схемы.
III. расширение сценария применения
1. Продвижение многомерных каналов
Приведенная выше схема статистики каналов может использоваться не только для онлайн-рекламы, такой как собственное приложение и информационный поток, но также может применяться ко всем сценариям продвижения, таким как приглашение в друзья приложения, обмен приложениями, покупка канала, даже в автономном режиме, наружная реклама, продвижение QR-кода и т.д. таким же образом можно в режиме реального времени получать статистику по эффекту продвижения каждого канала в виде ссылки/QR-кода. В конце концов, мы не можем просто вложить все ресурсы в онлайн-рекламу, многомерное продвижение каналов и понять фактический эффект каждого из них, что поможет нам увеличить ресурсы и сократить расходы, а также улучшить рекламную стратегию.
2. Загрузите мониторинг последующего поведения
Кроме того, нам также необходимо отслеживать и отслеживать последующее поведение пользователей после загрузки. Например, в дополнение к базовым данным PV, UV, загрузке/активации/регистрации приложений и другим обычным данным, приложениям электронной коммерции также необходимо учитывать такие важные действия, как “присоединение к корзине покупок”, обмен, заказ и покупка. В дополнение к показателям оценки, таким как CPC и CPA, игровые приложения также должны обращать внимание на удержание и активность , такие как удержание на следующий день и удержание на седьмой день, 30-дневное удержание, ставка платежа, APRU и т.д. Мониторинг поведения в этих приложениях также может быть реализован с помощью стороннего API для стыковки SDK.
3. Оптимизируйте пользовательский интерфейс
Если вы думаете, что отслеживание каналов можно использовать только для отслеживания рекламы, вы ошибаетесь. Основываясь на статистической схеме openinstall, мы можем прикрепить идентификатор приглашенного пользователя приложения к ссылке приглашения, которой поделился пользователь, чтобы, даже если приглашенный пользователь не заполнит код приглашения, мы могли точно сопоставить отношения приглашения между двумя сторонами и автоматически выдавать награды; цепочка приглашений игрового приложения в игре прикреплена к идентификатору игровой комнаты, так что обе стороны могут напрямую присоединиться к игровой комнате через эту ссылку между… С помощью такой технологии мы можем представить больше сценариев использования в соответствии с бизнес-требованиями. Гибкое применение этих схем к сценариям продвижения может сэкономить на заполнении, поиске, записи и других ссылках, а также свести к минимуму эксплуатационные расходы пользователей и затраты на продвижение. Это небольшой шаг к сокращению процесса, но большой шаг к продвижению операций, который может предоставить пользователям максимальный опыт работы с приложениями.
Четыре, резюме
С точки зрения взаимодействия с приложениями, независимо от формы, почти все они должны продвигаться через целевую страницу загрузки. Поэтому влияние заголовка, материала и содержания целевой страницы на эффект рекламы или продвижения канала очень важно.
Статистика может помочь нам сбалансировать эти материалы, платформы и методы продвижения, своевременно скорректировать стратегии продвижения и потратить средства на продвижение на передовые технологии.
Оригинал: “https://developpaper.com/app-multi-channel-promotion-scenario-how-to-count-the-effect-of-each-channel/”