3 个方向，让你的 ROAS 表现越跑越优
环境低迷、通胀加剧。抓住「确定性回报」、把投放预算花在刀刃上，是当前广告主对抗不确定性的头号课题。
Target ROAS 智能出价让不少广告主找到了方向，在机器学习的赋能下，以 ROAS 为目标，实现质量、效果和效率的「三效合一」，获取优质用户。
但在实操过程中，怎样才能最大化拉升 ROAS 表现、提升整体 ROI？在增长乏力时，应如何优化和应对？
来自 Mintegral 开发者运营总监 Zoe 理出三个方向，助你高效优化投放策略，让 ROAS 表现越跑越优。
Zoe He
Mintegral 开发者运营总监
增长笔记预览
用好 Target ROAS，从理清需求开始
提升 Target ROAS 投放效果的 5 个关键
Target ROAS 增长乏力突破点
「以质为先」还是「质、量兼顾」？
理清需求、选对策略，
提升 Target ROAS 跑量天花板
尽管 Target ROAS 智能出价拥有自动化投放、ROAS 收益为先、保证用户质量等优点，但并不一定满足所有应用各个阶段的投放需求。
在应用的生命周期中，不同阶段可能对应不同的获客目标。
比如，将应用发展阶段与获客目标梳理成漏斗，在应用上线初期，下载量成为打开市场的刚需；
而随着应用成熟度的提升，能产生特定应用内交互行为、进而带来确定性 ROAS 收益的优质用户成为最终目标。
因此，要想最大化提升投放效益、达成推广目标，理清投放诉求、选对竞价策略是大前提。
拿同样能实现获客的 CPI 出价模型与 Target ROAS 智能出价对比，尽管两种广告活动都能实现「质好价优」的增长效果，但却各有侧重：
Target ROAS 智能出价更看重「质」，以用户的创收能力为首要考核点，能根据广告主设定的 ROAS 目标实时出价，用更合适的价格买到更高质量的用户，保障投放回收效果，为广告主高效捕捉创收能力强、应用内表现好的优质用户，实现沙里淘金。
因此，从投放目标出发，以用户创收能力为首要考核目标的开发者，都可以尝试使用 Target ROAS 智能出价提升投放效益。
CPI 出价模型更关注「量」，能让广告主在预算有限的情况下快速起量，尤其适合有冲榜需求的广告主。
而要想「质」、「量」兼顾，最大程度上保证市场份额与买量效果，开发者可选择「CPI + Target ROAS」双线并行模式，根据需求分配两者之间的预算，突破买量效果天花板。
目前，在 Mintegral 平台上，超休闲、休闲、中度游戏等以 IAA 或 IAA+IAP 混合变现为主要变现模型的品类，Target ROAS 智能投放表现最佳。
5 大策略，
让 Target ROAS 越跑越优
在深入具体的优化策略前，先来了解 Target ROAS 智能出价功能的算法逻辑及运作阶段：
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第一阶段：数据积累，打磨算法模型
在广告主开启全渠道数据回传后，Mintegral 在 ROAS 优化前就能开始积累事件样本，帮助广告主以更低的冷启动成本，撬动量级更大、效果更优的投放效果。
在这个阶段是一个「打磨期」，虽然耗时很短，但算法模型依旧需要尽可能多地吸收转化数据，进行安全、脱敏地深度学习，才能精准、快速地找到优质用户在哪里、怎样的投放才能更高效。
在这个过程中，给模型输入越多的数据，就意味着后续的智能投放起效越快、稳定性更高。
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第二阶段：开启智能投放，实现目标 ROAS
在完成了第一阶段的机器学习后，广告主就可以设定 ROAS 值和原始出价，开始使用 Target ROAS 智能出价进行自动化投放。
在预算分配上，Mintegral 的算法会根据实际消耗和投放预算间的差值空间，动态调整出价策略。
差值空间越大，Mintegral 算法便会采取更积极的出价策略、获取更多的优质用户，在尽可能保障广告主目标 ROI 的同时，最大化提升获客规模，同时反哺预估模型，形成「量越大、质更优」的正向循环。
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第三阶段：稳定优化，逐步升级
随着算法模型在自动化投放中不断优化，Target ROAS 智能投放活动会进入稳定期，围绕 ROAS 目标获取优质用户。
因此，想通过 Mintegral Target ROAS 智能出价获得更优的投放表现，广告主可从以下五大策略入手：
策略 1
尽早开启全渠道数据回传
让机器模型充分学习，降低冷启动成本，提升投放效率。
策略 2
合理设定目标
ROAS 目标值并不是越高越好。如果设定太高，算法可能会想方设法让每次投放都尽可能带来高价值客户，导致量级受限。
广告主可以根据产品回收曲线、用户 LTV 来合理设置 ROAS 目标，也可以基于 Mintegral 近一周的投放表现数据，来设定首次目标数值。
策略 3
提高原始出价、备足投放预算
Mintegral 建议：
在出价上，把价格定在原始成本的 1.2 倍以上，让算法得以获取更充沛的数据、触达更优质的用户，让模型「越跑越优」。
在投放预算上，单日预算至少为 $500 美金，尽可能让算法有更大的空间进行机器学习，早日完成模型训练。
策略 4
选取优质素材
采用历史表现优异、互动表现出色的优质素材进行投放，提升投放效果。
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策略 5
CPI + Target ROAS 双线并行
搭配使用 Target ROAS 智能出价与 CPI 出价模型进行投放，能更好地兼顾投放的「质」与「量」，最大化提升买量效果。
“
10 亿+ 全球下载，80+ 款手游；
代表游戏：
Attack Hole - Black Hole Games、Fight For America: Country War、Merge & Fight - Dinosaur Game
Mintegral Target ROAS
增长表现：
25%
D0 ROAS
涨幅
74%
Target ROAS
投放预算占比峰值
（点击查看大图）
5 亿+玩家，2.5 亿+月活
代表游戏：
Kick the Buddy、Tomb of the Mask、Bowmasters - Multiplayer Game
Mintegral Target ROAS
增长表现：
58%
D0 ROAS
涨幅
87%
来自 Target ROAS
安装占比
7.4 倍
投放预算
占比提升
（点击查看大图）
全球下载量超 6 亿，覆盖国家 100+；
代表游戏：
《茶叶蛋大冒险》、《出家模拟器》
Mintegral Target ROAS
增长表现：
（点击查看大图）
东南亚地区 Top 3 游戏发布商，全球超 5 亿下载；
代表游戏：
Stick Hero: Tower Defense、Where is He: Hide and Seek、Galaxy Attack: Space Shooter
Mintegral Target ROAS
增长表现：
（点击查看大图）
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Target ROAS 增长乏力？
试试这样去突破
在实际开跑 Target ROAS 智能出价的过程中，如果发现投放表现增长乏力，可以从以下几个方向尝试突破与优化：
1
开跑初期未达预期：
检查 ROAS 目标设置，
等待算法模型打磨完成
在 Target ROAS 开跑初期，正如上文提及，由于算法模型需要尽可能多地吸收转化数据、进行深度学习，为后续的自动化投放打好基础，在这个阶段，影响投放表现的关键因素主要是模型训练的时间和空间。
因此，在这个阶段，如果 Target ROAS 智能投放表现未达预期，我们从空间和时间维度给出以下两个建议：
检查 ROAS 目标设置是否合理。
正如上文所说，过高的 ROAS 目标反而会压缩跑量空间，导致算法无法得到充足的转化数据进行机器学习，不利于算法模型的打磨；
给足耐心，等待算法模型打磨完成。
目前，在合理设置目标及出价的情况下，Mintegral Target ROAS 智能投放算法学习期稳定在 7 天以内。
2
峰值过后增长乏力：
全渠道诊断，
逐一检查指标表现
在投放成效到达一定量级后，一些开发者可能会遇到增长乏力的情况。
这种情况下，没有开启 CPI + Target ROAS 双线并行策略的开发者，可以优先开启 CPI 进行补充拓量。
如果已落实双线并行，开发者可参考以下思路进行排查优化：
确认产品增长阶段：查看量级增长乏力是所有投放渠道都有的普遍现象，还是只出现在个别渠道中；
检查投放素材表现：查看素材的 IVR（每展示转化率）及 CTR 转化表现。如转化表现下降，建议迭代投放素材；
对 CPI 出价进行子渠道优化，提升投放表现；
恢复近期调整过的 Target ROAS 投放目标与预算（如有），减少对智能算法模型的人工干预。
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