渠道不起量的原因都在这里了！
之前几个帖子总结了一下归因，以及归因的跨渠道策略。但是归因正确设置了，不代表你能起量，起量了也不代表你能起在目标受众上。对我们这种视频渠道来说，头部客户几乎是很少流失的，因为有人管，但是人总是有限的，我们客户数量也已经到一定体量了，人根本管不过来。所以就会有很多中小客户，因为不知道怎么投，上来起量就没起好，然后流失。我们专门看了几乎所有的流失客户的账户设置，总结出来了几个流失的原因。先说一下，这个原因，只是从我们渠道的数据上分析出来的，但是背后的逻辑，我认为大概率是相同的，所以其他渠道也一样可以参考。
还是老样子，先来说说目标，在起量这个点上，你的目标应该是：
在最短的时间，在你目标受众，让平台算法获取到尽可能多的样本。
看完这个目标，你可能就清楚为什么前一篇帖子我建议的归因设置是那些。目标受众，我前面的帖子讲了很多了，这里要额外提一点，你要想清楚，你这个产品未来的推广国家，如果想赚最多的收入，Tier1国家是必不可少的，如果你起量的时候，没有投Tier1国家，投了一大堆Tier3的，这些国家的ltv比Tier1差很多，就有一定的概率会导致模型对你的用户学习的没有这么好，因为不同国家的用户是有一定属性差异的。这个时候想调整模型的认知在Tier1买起来，就有可能会付出很多的额外成本，而且还不一定能成功，记住，第一印象非常重要。
样本是什么？简单来说，如果你想买安装，那就是尽可能多的安装，如果你想买iap，那就是尽可能多的iap，如果你想买iaa，那就是尽可能多的广告收入。
这里可能影响到算法获取到样本的，从我们的分析来看，主要有6个因素1）回传
这里的回传，有两个维度
i）回传的信息深度：安装归因，深度事件（iap，iaa）
安装归因我上个帖子讲了不少了，深度事件就是跟着归因结果走的，但是请确保你的目标事件正确回传。
ii) 是否全渠道回传：
全渠道回传就是指，给这个渠道postback所有的安装归因结果，不管这个安装是否来自这个渠道，以及是否是自然量。如果你有一定量级的全渠道回传，请尽可能回传，让平台的算法学到更多你的用户的数据。
这里有个很有意思的现象，很多中国的中小型公司，非常care自己的数据，不愿意给平台全渠道回传，说是数据保护。这个现象基本只发生在中国公司。如果是大厂，还可以理解，中小公司，在我看来是完全没必要的。国外，基本所有的客户，都是给头部渠道全渠道回传的，你叫的出来名字的游戏公司，全渠道回传都是标配。也就是说，平台的数据远比你想象的多的多的多，你的数据，对平台的影响微乎其微。即便是TT这样体量的公司的回传数据，在现在头部平台面前，也就是九牛一毛。我之前归因篇也讲过，只要你买量，由于自归因逻辑，你的数据就会在大媒体这里被算法所学习，间接的表露出来，然后在渠道之间流动，所以不管你愿意不愿意，只要你有买量行为，在这个行业，数据所携带的信息就是直接或间接流动的。数据是有很强的时效性的，价值会随着时间快速递减，与其守着这点数据当宝贝烂掉，不如想办法用这些数据跟平台换到更多的价值和数据。
2）预算
在起量这个角度，你需要清楚预算的意义是什么：预算核心影响的是平台第一波起量以后，获取到的样本数量。
预算设置，跟你的产品品类，投放的国家相关，基本思路就是，让算法能够有足够的预算获取到一定数量的样本。能够几百个样本是最好的，如果是深度事件，单价较高，至少也得有两位数以上。我们能看到，很多客户，投放区域设置了美国，预算设置的很低，基本没有给算法什么买量空间，这个就注定了失败，一旦第一次失败，算法要想重新学习，难度就很大了。
每个团队的财力不同，预算当然要量力而为，但是在条件允许的情况下，尽可能的在平台第一次见你的时候，给平台足够的空间。
3）定向
定向的作用，在起量这个角度，目标是让算法起量的受众就是你的核心受众。定向也有副作用，比如如果对受众的理解不深刻，可能适得其反；定向的太细了，也会导致模型很难起量，因为链路漏斗太窄。
定向设置，要区分出价类型。现在常见的出价有两种：固定出价(cpi，cpe)，动态出价(Roas，Target-CPE)。区分的原因是，不同平台，对不同出价类型，定向的能力很可能是不同的。
比如在Mintegral来说，动态出价的Campaign，基本只能定向国家。但是CPI，就有很多权限，能定向子渠道，机型，国家甚至人群包等等。所以静态出价的核心价值，就是有可能让你直接缩小范围，定向到你想要买的用户，如果出高价起量，模型学习到了这部分样本，对于后续所有campaign的起量，都会有很大贡献。但是要注意的一点是，定向越细，价格越高，所以如果对自己的受众和受众价值不清楚的团队，我建议是慎用这个设置，可能是双刃剑。
动态出价，的确给广告主带来了很多便利，不用再调价格了，调定向了，很多维度都不用管了，只要调调回收目标，弄弄素材就行了，但是享受便利的同时，请不要丧失对于各种出价模式背后原理的理解，因为一旦不顺，你就会无从下手。
我自己的判断是，长期来看，固定出价模式的作用，就会逐渐演变成，通过客户对用户的理解，帮助动态出价的campaign跑的更好的一种调节方式。
4）开始投放的时间
如果你能想到这点，那么说明你在买量这个领域的段位超过了99.9%的人。坦白说，我一开始也没想到，也是分析了数据以后发现的。
请把campaign的起量时间，设置在你核心目标国家的流量高峰附近！
很多中国客户由于自己的所在地的时区原因，会把起量时间设置在中国白天，但是国家定向，却设置了美国和一些Tier3国家。中国的白天，恰巧是美国的流量低谷，亚洲的流量高峰，然后预算设置并不充分，也就会导致，直接被Tier3国家的install填满了预算，这就有可能出现我文章最早说的，影响模型在Tier1国家的对你用户的认知，影响了起量。所以要不然就是分国家设置campaign，要不然就在目标国家的流量高峰附近开启campaign，让平台的模型获取的第一波用户，尽可能接近你的核心目标受众。
5）出价
出价的目标：控制冷启动的亏损ROI在可接受的范围内，尽可能提升模型对你的ecpm预估，冷启动到更多的流量。
这里也区分固定出价和动态出价来讨论。
对于有一定数据的产品来说，无论动态还是固定出价，你的设置，都是基于ltv和利润率这两个角度来计算的。固定出价，很简单，就是根据ltv*你想要的利润率就行了，如果是动态出价，比如你想设置一个D0的Roas目标，那就根据你现在的数据，去计算d0的ltv在整体ltv中的占比，再去除以一个利润率就行了。
对于没有数据的产品来说，我的建议是先上架，看看有没有自然量能获取到一些数据。如果没有，可以考虑去问你想投放的广告平台的AM，各个区域的不同类别产品的benchmark，或者去sensor tower，insightrackr这些市场工具去寻找竞品数据，或者可以考虑购买xmp看到竞品出价建议。根据获取到的数据，来决定怎么输入初始的出价。
在起量或者冷启动的阶段，我的建议是，降低利润率预期，我们看到的情况是，很多客户不会设置roas，不少客户不想亏钱D0就设置了100%，或者美国cpi单价设置了1分钱，那算法几乎很难起量。所以，在你可承受的亏损范围内，通过一顿计算，设置一个最高的单价或者最低的roas目标，让算法最大可能的起量，在我看来是一个比较正确的方法。当起量以后，可以通过调节Roas目标单价或者是提升变现能力，来调整你的ROI，如何提升变现，我后续也会专门拿一篇讲。
6）素材
素材应该是大部分广告主都最关心的问题，因为大部分的平台，广告主能控制的维度不多，素材是最重要的维度，素材有三个基本维度：
i)素材类型：图片，视频，Playable
不同的渠道，有不同的适合的素材类型，比如如果是视频渠道，那么playable就是非常重要的素材类型。所有视频渠道，试玩的展示占比，应该至少在一半以上。而对于自归因渠道，用户的交互很多时候就没这么关键了，所以大媒体对于试玩的支持往往比较滞后，能力也没这么强，视频和图片就变成了关键。对试玩感兴趣的同学，也可以看一下我们的试玩产品Playturbo，能帮你很快速的制作一个试玩素材。
Playturbo试用传送门：
ii)素材标签：模版，卖点等
素材的制作不是我的专长，相信投放经验很丰富的大家应该比我更能知道做出什么样的素材。我想提的一点是，不同平台，素材标签能力不一样，素材标签也不一样，所以并不是在平台A投的好的素材，在平台B就能起量，整个素材的召回，粗选等链路每层漏斗出来的结果都会有很大的不同。
iii)素材的流量覆盖能力
不同的版位（大媒体的不同位置），或者广告样式（激励视频，原生等），对素材类型和尺寸的要求是不同的。请确保你上传的素材，能够覆盖这个平台的主流广告样式。另外，对你ROI影响最大的，除了素材本身以外，还有版位或者广告样式，这个影响不比素材少。这也是广告主很容易犯的问题。
说了这么多点，这些都是术，背后的法只有一个，就是尽可能在一开始就跟平台做到一个比较顺畅的对接，让模型把你的数据学好。可能后续平台会增加更多的维度，只要抓住这个点来思考问题，总是能找到相应的合理做法。我们看到的大部分流失客户情况，都不是不能投好，而是不了解平台的运作机理，导致没投好，或者回收不行。
以上的所有平台设置，如果你不了解，可以考虑去咨询Mintegral的客户经理，如果没有客户经理，可以发support邮件询问，也可以考虑去联系我们的投放工具XMP或者素材工具Playturbo，相信都能帮到你们很多。争取在最好充分的准备以后，再开启campaign，一旦起量成功，产品质量又是ok的，后面都是事半功倍。