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2020年广告主不容错过的潮流趋势——移动端程序化购买

编辑:瑞安网 来源:新浪游戏 发表时间:2020-03-03 10:41 人气 | 查看所有评论

导语:2月20日下午,Chartboost与AppsFlyer合办了一场以移动端程序化购买为主题的线上研讨会,演讲人分别是Chartboost高级客户经理Lindy Ma和AppsFlyer客户成功经理杨自然。 Lindy主要围绕程序化广告购买基础知识和全球发展趋势、Chartboost程序化购买工具Chartb

导语:2月20日下午,Chartboost与AppsFlyer合办了一场以移动端程序化购买为主题的线上研讨会,演讲人分别是Chartboost高级客户经理Lindy Ma和AppsFlyer客户成功经理杨自然。 Lindy主要围绕程序化广告购买基础知识和全球发展趋势、Chartboost程序化购买工具Chartb

2020年广告主不容错过的潮流趋势——移动端程序化购买

  2月20日下午,Chartboost与AppsFlyer合办了一场以移动端程序化购买为主题的线上研讨会,演讲人分别是Chartboost高级客户经理Lindy Ma和AppsFlyer客户成功经理杨自然。

  Lindy主要围绕程序化广告购买基础知识和全球发展趋势、Chartboost程序化购买工具Chartboost DSP的功能和优势、广告主使用前准备工作这三方面进行全面讲解。

  程序化这个概念对效果类广告主来说既熟悉又陌生,它是从PC端逐步发展到移动端的,在PC端已经是非常成熟并被广泛运用的技术手段了。

  其最主要的特点就是通过算法自动执行媒体采买,最大化每一次展示的价值,精准定位到想要获取的用户。此过程会用到Real Time Bidding,即实时竞价技术,对每一个用户的展示进行评估和出价,过滤无效的受众,避免数据延迟。

2020年广告主不容错过的潮流趋势——移动端程序化购买

  Chartboost始终认为,程序化是移动营销的未来。根据eMarketer和App Annie数据,在美国,程序化广告购买的规模逐年上升,2020年85%的数字广告将通过程序化的方式进行,并且从2020年到2022年,移动端程序化广告支出的份额将逐年上升。

  程序化广告购买如何进行?

  Publisher发送广告请求到SSP(供给方平台)以及Adexchange,与此同时,DSP作为广告主的代言人,通过其平台算法及自有或第三方DMP的数据,甄别广告请求中所包含的信息,决定是否出价及出价多少,价高者将赢得展示。程序化广告购买流程与传统广告购买形成了鲜明对比,告别了粗放的广告投放和publisher层级的优化,转为从展示层面精细化定位目标用户,比如付费用户或具备某一特点或行为的用户。

  程序化购买技术对DSP在数据的把控及算法的调整方面提出了更高的要求,行业中有许多优秀的DSP平台,他们因为数据积累和算法的不同而各有所长。Chartboost DSP专长是帮助广告主抓取付费用户,满足广告投放ROAS目标。

2020年广告主不容错过的潮流趋势——移动端程序化购买

  程序化广告有什么优势?

2020年广告主不容错过的潮流趋势——移动端程序化购买

  广告主可以清楚了解定位到的媒体和用户,从而避免了广告投放的黑匣子,而且整个竞价过程通常低于100毫秒,DSP可以迅速调整投放策略,避免数据延时。

  更重要的是,在用户和展示层级可以有更多考量的维度,比如甚至可以细化到购买某一个用户某一天某一次的展示,从而进行有针对性的投放,让广告主每一次出价物有所值。

  Chartboost DSP是什么,有什么优势?

  Chartboost一直紧跟Ad Tech潮流,两年前就打造出了Chartboost DSP测试版本。Chartboost DSP是为广告主量身定制的,通过机器学习不断优化算法,进行实时竞价,从质和量两个方面来进行广告优化的程序化购买工具。

  Chartboost DSP拥有多年的行业积累及广泛的SDK渗透率,可精准预测用户行为,并实时调整广告投放策略,一方面我们专注高价抓取付费用户,一方面致力于降低成本,双向评估出价及成本的同时提升量级。

  在投放过程中自动设置用户分层,分别抓取大小R用户或变现用户,实时调整竞价,从而以合理的成本达到广告主ROAS目标。目前Chartboost DSP已经被许多欧美及国内游戏出海大厂作为抓取付费用户、提升ROAS的首选工具。

  Chartboost DSP与Ad Network区别

2020年广告主不容错过的潮流趋势——移动端程序化购买

  在Ad network工作流程里,广告活动根据历史数据及CPI出价得出eCPM并进行排序,在此基础上获得流量,AM及广告活动负责人会做许多手动优化工作,在publisher层级进行定向,如App类别,设置blacklist,whitelist等,尽可能触达目标用户,优化手段有限,广告效果难以持续。在Chartboost DSP中,我们将竞价从publisher层级转变到device层级。

  Chartboost DSP如何决定每次竞价?

  Chartboost SDK渗透率全球领先,基于我们对自有用户池子的了解,会从历史数据和用户行为比如是否有付费习惯,看广告后是否付费、付费等级及用户偏好等,应用算法对用户数据进行评估,同时参考广告主的出价范围及ROI目标,决定最终是否竞价及出价多少。

  Chartboost DSP与行业竞品的区别是?

  首先Chartboost深耕游戏内广告,并深谙效果类广告主的买量习惯,我们对广告主收取CPI, Chartboost 承担从CPM到CPI的转化风险,其次我们专门为IAP导向产品提供服务,以客户D7 ROI目标为基础,参考D30 ROI目标,在竞价时把用户分为付费和非付费用户,付费用户分为Whale和Dolphin,从精细的维度进行优化。Chartboost对自有数据有足够的判断和把控,可准确预测付费用户,从而避免广告主预算浪费。

  Chartboost DSP 成功案例

  Chartboost DSP基于两年的Beta版本,目前在Social casino和以IAP为导向的Puzzle品类取得了很好的成绩。这两个品类的共同点是产品周期长,以内购为主要变现模式,目标地区以欧美发达国家为主。

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  第一个案例是欧美头部Social casino开发者,该产品运营时间比较久,面临买量瓶颈,手动调整工作繁多耗时,对接Chartboost DSP并经过一个月优化之后,双端ROAS平均提升了两倍以上。

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