投放稳定期,Target ROAS 如何助力打造获客增长新可能 | Mintegral 投放全指引
而对于已经进入投放稳定期的开发者而言,Target ROAS 智能出价功能,无疑是帮助开发者突破增长瓶颈的关键武器。本期 Mintegral 投放全指引将对 Target ROAS 智能出价功能的应用场景、应用方式、投放过程中的注意事项等内容进行全方位详解,为期望借助 Target ROAS 实现增长突破的开发者,提供全方位指引。
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快速增长不迷路
Q:比起我们常用的 CPI 出价,Target ROAS 智能出价有何特别之处?
CPI 与 Target ROAS 之间的区别主要体现在「出价方式」、「适用场景与增长目标」等方面:
适用场景与增长目标
• CPI:CPI 出价更关注用户增长量,因此它更适用于上线初期的应用,让开发者在预算有限的情况下实现短期内迅速起量、快速打开市场。
• Target ROAS:Target ROAS 智能出价更注重用户获取的质量,更适合已经拥有一定用户规模、需要通过提升获客质量实现增长突破的应用。
各位开发者可以结合自身产品所处的发展阶段、增长目标等要素进行选择,以收获最优的投放效果。要想通过 Target ROAS 实现更优的投放效果,需要结合它的算法逻辑以及投放活动所处的阶段,有针对性地实施对应策略:
第一阶段:数据积累
在广告主开启数据回传后,Mintegral 即会进入样本积累阶段。在这一时期,算法模型需要尽可能多吸收转化数据,进行充分的深度学习。因此,建议各位开发者尽早开启数据全渠道数据回传,让算法能够有更充沛的数据和更大的空间进行机器学习,早日完成模型训练。
第二阶段:正式开投
在这一阶段,广告主即可设定 ROAS 值和原始出价。建议广告主可以根据产品回收曲线、用户 LTV 来合理设置 ROAS 目标,或基于近一周的投放表现,来设定首次目标数值,避免过高的 ROAS 目标压缩跑量空间,影响算法模型的打磨。需要注意的是,开发者的原始出价最好不要太低,建议设置为 CPI 的 120%,以帮助算法模型在冷启动期间获得更多用户样本,推动后续起量。
第三阶段:稳中求长进入稳定投放后,不断优化的算法模型会帮助投放活动围绕 ROAS 目标获取更多优质用户。在这一阶段,开发者可以筛选历史表现优异、互动表现出色的素材进行投放,进一步提升投放效果。在素材制作方面,中小开发者可以考虑应用第三方工具平台提升素材制作的效率、优化素材制作效果。自动化创意制作平台 Playturbo,能够帮助开发者高效节省人力、时间,让开发者在无需代码的大前提下,轻松、高效制作可玩素材,实现高效投放。
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立即开启试用
要想实现获客数量与质量之间的平衡,开发者可以考虑同时应用「Target ROAS」和「CPI」进行投放,各取所长,保质又保量。
值得注意的是,在实施组合式出价的过程中,开发者从应用发展阶段、增长目标等多个维度出发,对两个出价模式进行科学的预算分配。
针对新发行的应用,开发者可以适当提高分配给 CPI 的预算,以推动快速起量、打开市场。
针对已有一定用户规模、需要提升获客质量的成熟产品,开发者可以考虑将更多预算用于 Target ROAS 投放,获取优质用户,提升获客 ROI。
针对开跑初期存在的“量级不理想”与“回收不达标”两大问题,建议开发者可以从以下角度进行问题排查:
获客量级不达预期
开发者可检查自身设定的 ROAS 目标是否合理。如上文所言,过高的 ROAS 目标会导致算法模型可触达的用户群体受限,从而影响获客量级,出现冷启动过后获客量级断崖式下跌的情形。
如排查出是该因素导致开跑初期量级不理想,开发者可及时检查当前设定的 ROAS 目标,与此前 ROAS 相比是否过高。
如果存在设定过高的情况,开发者可以及时降低设定目标,等稳定起量后再逐步提高,建议单次目标调整的幅度不要超过 5%,以免导致获客量级的再度下跌。
开跑初期起量顺利,但回收不达标
若开发者在开跑初期能够起量,但是存在回收不达标的情况。
针对这一情况,开发者可以查看在算法模型的冷启动期间,是否存在“预算不足”、“投放渠道没有覆盖目标用户”等情形,导致算法模型的学习样本质量不佳,难以在投放的过程中命中目标用户,导致回收效果无法达到预期。
要想解决这一问题,开发者可考虑及时通过“提高预算”、“调整投放渠道”等方式进行优化,提高算法模型学习样本质量,提升模型学习效果,实现投放升级。
另外,算法模型的学习期一般需要 7~14 天,开发者需要给模型足够的时间与耐心,重点观察模型进入稳定期后的投放效果,以确保监测结果的合理性。如果在投放稳定期出现了一定的增长波动,开发者可以考虑从以下几个方面进行问题排查并实施优化:
确认产品增长阶段:查看是否所有渠道都存在增长乏力的现象,还是仅出现在个别渠道中;
检查投放素材表现:查看投放素材的 IVR (每展示下载率)以及 CTR 转化表现,如转化表现下降,建议开发者可以对投放素材进行迭代;
检查投放目标与预算调整情况:如近期有调整过的 Target ROAS 投放目标与预算,开发者可以考虑恢复原目标与预算,减少对智能算法模型的人工干预。
如在进行了以上排查操作后依旧无法确认存在的问题,可联系您的 AM 或商务寻求指导或协助,或通过 self-service@mintegral.com 联系我们。
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