【案例】是什么获客策略,让Big Fish旗下游戏两周内ARPU 增长21%!
今天我们来和Big Fish的用户增长负责人Sebastien Petit一起聊聊,Big Fish团队如何通过组合使用"可试玩广告+ROAS智能优化工具",将旗下游戏《合并童话国》(EverMerge)两周内下载量翻倍,ARPU 增长21%。
Big Fish Games是一家来自美国的游戏开发公司,总部位于华盛顿州西雅图市,在加利福尼亚州奥克兰设有地区办事处,隶属于澳大利亚游戏开发商Aristocrat Leisure Limited。
旗下代表性游戏包含合并童话国(EverMerge),疯狂大厨(Cooking Craze0, 糖果掉落(Gummy Drop!), 高尔夫纸牌( Fairway Solitaire), 大鱼赌场(Big Fish Casino)和玩具总动员大世界 (Toy StoryDrop!)等,高峰时期每天可达到150万的游戏下载量。
首先,介绍一下今天的嘉宾
首先来自Big Fish的用户增长负责人Sebastien Petit,会为大家介绍本次合作。同时来自ironSource大中华区广告优化团队负责人 Amber Qu,会在案例每个核心优化点进行详细讲解,更方便大家解读。
特邀嘉宾
Big Fish
用户增长负责人
Sebastien Petit
案例解析ironSource大中华区
优化团队负责人
Amber Qu
我们来讲讲《合并童话国》?
从合作开始说起吧!
Big Fish从2019年开始开发《合并童话国》,并计划在同年4月下旬发布该游戏。因为Big Fish的用户获取团队,有丰富的发行和管理大型游戏的经验,所以我们也十分了解团队需要从合作方得到哪些帮助。
随着发布日期的临近,我们从创意素材,产品,研发和技术等多个维度和ironSource合作,并整合到我们的用户推广策略中。
试发行准备,是从"可试玩广告"切入的呢!
对,Playworks团队还特地访问了我们公司。
年初,我们安排ironSource来西雅图参观Big Fish总部。希望和ironSource的广告创意工作室Playworks一起制订试发行计划(Soft Launch),帮助我们从广告素材等方面进行准备。目标是等待游戏正式面向全球游戏玩家的时候,我们已经可以准确的了解到,哪些广告素材可以提供最高的IPM。
▲Playworks试发行流程
其中有趣的部分是Playworks展示了一些可试玩(Playable ads)广告模型和同品类游戏的成功案例,并向我们详细分析了,可是玩广告如何帮助游戏最大化用户获取规模,特别是益智类游戏基准。
第一步: 之后不久,ironSource一遍帮我们设定投放预算,一遍根据我们的需求开始创作和测试可试玩广告素材。随后将素材投放到了多个国家/地区的iOS试点市场,包括荷兰,瑞典,澳大利亚等。
第二步: 进行了为期2周的多版本A/B测试,并不断进行广告素材的优化及迭代。最终,一起筛选出了表现最好的“王牌素材”,用于《合并童话国》大规模投放中。
第三步: 同年5月6日,我们在全球市场发布了带有Playworks可试玩广告的《合并童话国》,发布当天,这个可试玩广告贡献了87%的安装量,同时对比激励视频广告 IPM也高2倍!
这次经验,让我们感受到ironSource在试发行方面严谨的创意和测试框架结构。这次合作也对我们这款游戏在全球范围内的用户获取,奠定了稳定的基础。
可试玩广告并没有绝对的制胜秘诀,如果有的话,那就是不停的进行多版本A/B测试,通过真实数据表现不断优化创意细节。
多版本A/B 测试:
素材方向 - 强制横屏、强制竖屏、自动适配屏幕方向
素材时长 - 如<15s, 15-20s,20-30s
素材内容 - 如何更好的体现游戏内容和玩法
内容难度 - 测试试玩关卡难度,win rate/lose rate对广告转化的影响
其他细节 - 如展示角色、下载按钮位置、颜色等
必问问题:
为了减少不必要的测试环节和缩短测试时间,在可试玩广告素材投入制作之前,我们通常会询问广告主如下问题:
该游戏的核心玩法是什么,游戏中哪一关可以更好的展示该玩法?
在游戏和之前的投放过程中,哪些玩法、环节、角色更受玩家欢迎?
In-ad Analytics 分析工具:
我们会在素材制作过程中,充分参考客户关于游戏内容的反馈和建议,制作多个创意版本进行A/B测试,同时ironSource Playworks团队会采用特有的In-ad Analytics分析工具追踪用户进入试玩广告后每个环节的参与度数据,这样可以对流失率高的环节做出具有针对性的修改。
上传自制素材:
目前除了Playworks的可试玩广告外,我们也支持广告主自己制作的外部可试玩素材上传,转码后进行测试。广告主在制作可试玩素材时也可以关注上述几个方面,并对接我们的Nucleo解决方案,获取可试玩广告内部参与度数据协助进行后续优化。
确定可试玩广告后,如何进行规模化用户获取呢?
我们采用了"智能优化工具"
试发行之后,当然就是快速启动大规模的正式投放,希望最大化用户获取规模的同时,达成ROAS目标。本次我们在进行用户获取时,采用了ROAS智能优化工具。
便捷点1:首先,ROAS优化工具帮助我们更精准的衡量用户ARPU价值,包含应用内购及设备级别广告收入数据。然后通过将各项数据整合后,自动计算出最佳投放加价格,并帮助我们进行应用内竞价投放。
便捷点2:对于像我们这种一个管理者,需要维护多个投放渠道和大量预算的团队而言,智能优化工具可以非常有效的帮助大家节省时间和精力。也是团队高效利用资源的关键。
所以这次用户获取团队采用ROAS智能优化工具之后,仅在美国市场iOS端就实现了ARPU增长21%值得关注的是,这部分的ARPU增长是基于高品质用户的新增,而非由个别鲸鱼用户(whale)拉高整体数据。这批高品质的玩家也同时带来了应用内购率50%的增加。
在广告投放的优化过程中,最主要的目标就是使游戏的ROAS达到广告主要求,其中最主要的两点就是:提高用户的平均价值(平均每个用户带来的内购或变现花费,简称ARPU)和降低平均下载成本(eCPI)。
深入设备层级分析:
ROAS Optimizer 智能优化工具的主要特点就是深入到设备层级去进行出价,首先系统需要积累足够的历史数据进行分析,对ARPU高的设备和渠道提供更有竞争力的出价以获得更多展示。
同时在ARPU表现不佳的设备和渠道上降低出价,计算出可以满足ROAS要求的相应价格进行买量。
交叉分析:
此外,ROAS Optimizer还可以对相似品类的渠道进行交叉分析,如发现游戏在某一特定品类渠道上表现优异,则可以在其他类似渠道上迅速调整价格以获取足够数据,后续也会根据实际ARPU数据尽快调整,尽最大可能地在快速获取新用户的同时降低广告主的学习成本。
更多优势:
更频繁的价格调整频率,价格每日自动更新上传,确保投放策略随实际表现及时调整
除客户最终目标(如D7 ROAS以外),系统也会参考D1,D3的ROAS趋势,对初期不达标的设备和渠道迅速调整价格,尽最大可能降低广告主的学习成本
系统还会参照付费率等指标,在分析时剔除有极高付费值的“大R”型玩家,避免因为单个极端用户行为影响对渠道的整体判断,使出价更合理
那我们来回顾下合作成果
通过采用“可试玩广告+ROAS 智能优化工具”的方式,本次试发行及用户获取合作ironSource成功,在完成ROAS目标的同时帮助《合并童话国》带来了20万次下载量。
非常感谢今天的分享!
合作这么多年来,感觉ironSource非常懂我们的需求和KPI,也一直全心投入协助我们的游戏取得成功。因此我们也视ironSource团队为我们自身用户获取团队的延展的一部分。
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* 文中图片来源:
https://www.bigfishgames.com/
ironSource为游戏开发者搭建全球领先的游戏增长平台,凭借强大的广告聚合平台和依托数据驱动的用户获取平台,帮助开发者实现高效用户获取和广告变现,并成功实现商业闭环。ironSource成立于2010年,在以色列特拉维夫、伦敦、纽约、旧金山、北京、班加罗尔、首尔及东京均设有办公室。了解更多信息,请访问 https://www.ironsrc.com/zh-hant/
合作信息:
游戏变现 & 推广:abby.ji@ironsrc.com
桌面软件和插件:daisy.hou@ironsrc.com
厂商及动态预装: nahum.shemesh@ironsrc.com
市场合作:meiling.jin@ironsrc.com
人事:vicky.zhang@ironsrc.com