【广告研究】广告变现ECPM波动怎么分析
本文从用户维度和广告维度初步讨论排查单游戏ECPM的波动原因。可能部分内容适合广告平台的读者。
一、单游戏ECPM变波动
一个游戏的ECPM波动主要来自于两个方向：用户维度和广告维度
用户维度包括某一类用户的波动，或者用户结构的改变；
广告维度包括结构的改变和出价的变化。
1.广告大盘波动
盘ECPM趋势
如果你的游戏ECPM与广告大盘的ECPM趋势基本一致，通常表明是广告主结构的整体变化导致的。
大盘数据可以帮助理解ECPM波动的外部因素。例如，如果你的游戏ECPM波动与大盘波动一致，可以通过咨询广告平台的客户经理（如穿山甲的AM）来了解大盘和你的游戏之间的波动影响。
使用大盘数据对比
有些平台提供大盘数据对比功能，可以用来分析你的游戏ECPM与行业整体ECPM的关系。这有助于理解波动是否由于市场整体变化还是由于游戏自身的广告投放策略导致的。
2.用户维度
1）用户分类
可以从用户来源渠道、新老用户、性别、年龄四个聚类维度下的ECPM数据。
先定位同一分类规则下是哪一个特征用户的ECPM趋势与大盘一致。如果一个分类下每一个特征都与大盘一致，则该分类不是这次ECPM波动的主要原因，继续看下一个分类。
一般排查顺序：通常建议按照渠道、新老用户、性别和年龄的顺序进行排查。
【示例】某游戏17日起ECPM明显下跌：
①从用户渠道来看，可以通过做表来对比，将ECPM的下降趋势和用户下降趋势曲线作对比。比如所有渠道的ECPM都下降了，其中抖音渠道下跌幅度与整体更一致，因为抖音用户占比最大，但所有渠道与该游戏整体保持一致，则渠道用户不是影响该问题的主要原因；
②继续查看下一个分类新老用户，新用户ECPM下跌可能是投放策略改变导致的用户质量变化。老用户ECPM下跌可能与新用户质量转化为老用户后质量下降有关。新用户质量问题可以与投放同学沟通反馈，是否有投放策略的改变。
③比如23日后的下跌主要是因为老用户下跌，一个猜测是低质新用户变为了老用户，可以继续下探用户新增天数的层级分布；
④再观察下性别和年龄，若这些维度的波动与整体一致，则新用户质量变化为主要原因。若某些维度波动一致，可将交叉结论和投放团队一起评估用户质量变化。
2）用户结构
用户结构对ECPM的影响与分类的影响可能是交叉的。
一个分类下的如果某一个特征的用户数占比有明显的变化，而这个分类下的不同特征的ECPM有明显的差异化，那么用户结构的改变就会影响整体ECPM的变化。
比如游戏某日ECPM下降，观察渠道数据发现，除了单特征变化趋势外，其他渠道用户占比增大，且该渠道ECPM较低。这种情况下，可以认为用户结构的变化导致了整体ECPM的下降（尽管ECPM是cost/show的除法公式，但通常认为show的占比与用户人数占比基本一致，因此这种结构改变可能降低ECPM）。
不同渠道的ECPM变化（左侧ECPM，右侧渠道活跃用户）
另外，如果突然游大R用户进入游戏，其带来的ECPM会增高，广告系统会根据用户属性去推送对应广告，大R会展示更高价格的广告内容。其实道理同内购游戏是一样的，大R会使付费up增长。
3.模型精准推送问题——idfa/imei
IMEI（国际移动设备身份码）和IDFA（广告标识符）作为设备标识，在广告模型中扮演了重要角色，尤其是在精准定位用户方面。具体来说，拥有IMEI或IDFA的用户通常能够带来更高的ECPM（每千次展示收入），因为这些标识符使得广告投放可以更加精准，进而提高广告的效果和收益。
相反，如果IMEI或IDFA的填充率较低，即有大量用户设备缺少这些标识符，那么游戏的ECPM可能会显著降低。这是因为缺乏精准的用户数据会影响广告的投放效果，导致广告收入下降。因此，确保IMEI或IDFA的有效填充，对于提高游戏的广告收益至关重要。
二、平台ECPM波动
1.直通投分析
直通投概念：
直通投（Direct Advertising）指的是广告主与广告平台直接合作进行广告投放的方式。这种方式通常涉及大客户或品牌直接向广告平台采购广告位，而不是通过中介或代理机构。
直通投的特征：
大客户参与：通常是大型品牌或广告主，具有较高的投放预算。
ECPM较高：由于直通投的广告主通常愿意为优质流量支付更高的费用，因此ECPM（每千次展示收入）一般较高。
灵活的投放策略：广告主可以根据自己的需求和目标，灵活调整广告投放策略。
直接关系：广告主与广告平台之间建立了直接的合作关系，可以更好地沟通和协调广告投放效果。
结构变化的影响：直通投的预算变化会直接影响ECPM，因此需要重点关注直通投的预算和结构变化。
定位直投预算：
预算变化：分析直通投预算的变化情况，查找预算增加或减少的原因。这有助于理解ECPM的变化，特别是当ECPM发生显著波动时。
2.广告行业变化分析
行业展示占比稳定
如果游戏行业展示占比没有显著变化，但头部行业（如游戏）的ECPM出现波动（上涨或下降），说明可能是行业内部因素影响了ECPM。
行业展示占比变化
结构改变：当不同行业的展示占比发生变化，通常反映了广告主行业结构的调整。这种结构改变会导致ECPM的波动。
行业预算变化：游戏行业的预算变化（例如预算减少或增加）通常会影响该行业的ECPM。预算的控制或调整直接影响广告的投放效果和ECPM水平。
3.详细广告数据分析
在分析广告数据时，通过用户维度和广告行业维度的综合分析，可以更精确地定位问题的根源。以下是详细广告数据分析的步骤和要点：
1）查询广告内容的变化
日环比变化：观察广告在前一日的投放情况。如果广告昨天就已投放，检查展示和消耗的变化。如果广告在某游戏的流量位上消失或停投，则没有日环比数据。
新投放广告：若某广告在今天才开始投放，则它可能在该游戏的流量位上起效。
2）对ECPM的影响
消耗下降：展示比例高的广告：如果这些广告的ECPM低于昨日的平均ECPM，可能导致整体ECPM的下降。
ECPM下降：ECPM下降比例高的广告，这可能由于以下原因：
PVR（点击率）下降：如果用户对广告不感兴趣，正例减少，模型预估的ECPM会下降。
CPA Bid（每次转化出价）下降：广告主降低出价，也可能导致ECPM下降。
3）分析结论与用户因素
详细广告数据的分析主要提供观察性结论。除了广告预算变化，ECPM的波动通常也与用户行为相关。
用户属性会影响广告效果，因此在分析广告数据时，除了观察广告的表现，还需要结合用户维度来更全面地理解原因。
干预措施：可通过调整广告投放策略或优化游戏内容来干预和改善广告效果。
4.计费比分析
计费比=实际收入/广告主应付消耗
可能这部分对于CP来说不太好去分析，一般是广告平台具备这样的功能。
计费比的波动范围：一般来说，计费比在0.8到1.2之间波动被认为是正常的。长期保持在这个范围内的波动，通常不会有太大问题，但若计费比持续偏高或偏低，都需要关注。
计费比的日常表现：当日计费比反映了当天实际收入与广告主CPA（每次转化成本）乘以转化量的比值。
如果计费比持续高于1.2（如一周左右），这可能表明模型对该媒体流量的预估存在高估。随着广告量增加并稳定，该比例通常会逐渐回落至1左右，此时之前观测到的ECPM（每千次展示收入）可能会下降。
如果计费比持续偏低，则可能说明模型预估的流量低于实际流量，或者广告预算和用户结构发生了显著变化。这种情况下，计费比往往会逐渐稳定在正常范围内。
影响计费比的因素：
模型预估纠偏：如果模型调整了预估方法，计费比可能会下降。
广告预算或用户变化：广告主的预算调整或用户行为的剧烈变化，也可能导致计费比的波动。这种情况下，计费比一般会在调整后逐渐回到稳定状态。
总结来说，计费比的波动是正常现象，但持续的高低偏差可能反映了模型预估或广告主结构的变化，需要具体分析来进行相应的调整和优化。
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