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ironSource剖析激勵視頻對綜合游戲指標(biāo)的影響

時間:2020-03-17 11:47:00
  • 來源:網(wǎng)絡(luò)
  • 作者:ironSource
  • 編輯:Lee

ARPU(平均每用戶收入)、ARPU(平均每付費用戶收入)以及IAP(游戲內(nèi)購買)、廣告互動率和廣告觀看率這五大指標(biāo)決定著一款游戲的商業(yè)化成敗,也牽動著每位移動游戲開發(fā)者的心弦。激勵視頻因具有推動玩家和游戲互動的功能,在推動這些指標(biāo)中表現(xiàn)的可圈可點。然而,激勵視頻究竟與這些關(guān)鍵性指標(biāo)有何內(nèi)在聯(lián)系呢?為挖掘背后的真相,ironSource對經(jīng)營、文字或三消及休閑游戲(包括多個子分類)這三大游戲類別進行了深入的剖析。

在查看調(diào)研結(jié)果之前,我們需要清晰地了解廣告互動率和廣告觀看率這兩個概念。廣告互動率是與一個廣告單元互動過的用戶總數(shù)比例?;勇试礁?,廣告首次曝光的收益就越高,廣告隨之觸達的用戶也越多。廣告觀看率是指用戶與每天觀看廣告數(shù)量的比例,通過優(yōu)化提升觀看率,進而提升用戶變現(xiàn)能力。

付費用戶和非付費用戶誰更喜歡激勵視頻廣告?   

從游戲用戶的整個生命周期來看,付費用戶更傾向于觀看激勵視頻。這些玩家一旦對游戲上癮,便會頻繁與游戲互動。因此,他們更傾向于使用某些功能進一步提升游戲體驗,激勵視頻就是一個很好的例子。

用戶完成游戲內(nèi)購后,互動率是否會下降?   

在參與調(diào)研的三個游戲類別中,用戶即使完成了游戲內(nèi)購,觀看激勵視頻的比率也并未受到影響。然而,當(dāng)用戶選擇付費移除廣告后,他們?yōu)槭裁催€要繼續(xù)觀看廣告呢?此時,我們就需要考慮用戶自主觀看廣告(激勵視頻廣告)和被動廣告(系統(tǒng)強迫推送)之間的差別了。

ironSource剖析激勵視頻對綜合游戲指標(biāo)的影響

雖然用戶通過付費屏蔽被動廣告,但仍可以通過主動觀看激勵視頻獲取進階游戲的福利。付費玩家既然花了錢,自然想在游戲內(nèi)停留更多時間實現(xiàn)利益最大化。此時,激勵視頻的獎勵功能與玩家習(xí)慣完美匹配。作為輔助玩家進入游戲下一階段的方法(例如獲取免費游戲幣或重新進入某一關(guān)卡等),付費玩家經(jīng)常會在游戲內(nèi)購買物品來升級或獲得個性化形象。

激勵視頻 觀看率,如何影響 游戲內(nèi)購每用戶平均收入(IAP ARPU) ?      

根據(jù)ironSource的調(diào)研顯示,游戲內(nèi)購與廣告觀看率(用戶每天觀看激勵視頻的數(shù)量)的增長成正比。因為激勵視頻具有推動玩家和游戲互動的功能。如果您的數(shù)據(jù)顯示他們并未同步增長,這就意味著您需要調(diào)整游戲玩法。

在監(jiān)測激勵視頻觀看率和游戲內(nèi)購活動時,首先應(yīng)確認觀看率最高的用戶群體,然后通過調(diào)整廣告數(shù)量和展示節(jié)奏(例如添加或減少一個廣告,及改變廣告展示位置)了解用戶群體、游戲內(nèi)購每用戶平均收入及廣告收益有何影響,并鑒別出未得到充分商業(yè)化的玩家,通過優(yōu)化提升收益。

ironSource剖析激勵視頻對綜合游戲指標(biāo)的影響

激勵視頻 觀看率如何影響ARPPU ( 平均每付費用戶 收入) ?  

ARPPU(平均每付費用戶收入)用于衡量用戶轉(zhuǎn)化為付費用戶后所產(chǎn)生的收入。大部分情況下, ARPPU和激勵視頻觀看率成正比。同時,精準(zhǔn)了解廣告最后曝光收益也非常重要。通過該數(shù)據(jù)可以了解廣告展示量對ARPPU(每付費用戶平均收入)的影響。有時候不恰當(dāng)?shù)亩嗾故疽粋€激勵視頻反而可能會導(dǎo)致ARPPU下降,而開發(fā)者可以通過A/B測試決定廣告的展示量。

ironSource剖析激勵視頻對綜合游戲指標(biāo)的影響

完成游戲內(nèi)購后 ,用戶 與激勵視頻的互動將增加還是減少 ?  

雖然總體而言廣告觀看率在用戶完成購買后并未發(fā)生明顯的變化,但當(dāng)我們深究統(tǒng)計數(shù)據(jù)時,里面確實存在波動。畢竟每個游戲類型和用戶群體都有所不同。有時,消費者受廣告影響會提升廣告觀看率并產(chǎn)生購買。有時也會因廣告而降低觀看率。我們的目的是通過了解不同的用戶,給出量身定制的細分策略。這可以通過對付費用戶在完成游戲內(nèi)購前后的封頂測試實現(xiàn),特別是在付款后的那一刻。

激勵視頻 觀看率是否與用戶付 費 的概率相關(guān)?   

我們能否從激勵視頻觀看率早期就推斷出用戶產(chǎn)生游戲內(nèi)購的可能性?答案是肯定的,特別是經(jīng)營類游戲。首先追蹤不同群體玩家進行分組測試,根據(jù)激勵視頻觀看量細分。然后根據(jù)玩家付費后的行為差異,區(qū)分設(shè)定不同的激勵機制。例如獎勵類型及數(shù)量等。最后,通過A/B測試得出各組用戶內(nèi)購相符的最佳廣告展示頻次。

從上述調(diào)研中不難得知游戲內(nèi)購(IAP)與用戶平均收入(ARPU)的關(guān)系。玩家內(nèi)購以后更希望通過激勵視頻等方式提升其游戲體驗,并使其花費物超所值。開發(fā)者們可以巧妙使用這一點,通過細分用戶制定良好的投放策略,從而充分使用激勵的在商業(yè)化中的各項益處。2020年第一季度即將結(jié)束,希望這篇文章能夠為游戲開發(fā)者借鑒并助其走向成功。

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