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优化前24小时:转换值和iOS 14.5+

发布时间:Mar 11, 2021         已有 人浏览

由于苹果在4月份推出了IOS 14.5以来,我们发表了许多文章来指导开发人员通过这些变化。

您可以在本页上阅读我们的第一篇文章,介绍iOS 14.5及其影响。这里的第二篇文章,专注于高级UA和广告货币??化,可以在这里找到。最后,我们的第三篇文章可以在此页面上读取使用订阅模型的最佳游戏的最佳实践。

归因于苹果的iOS 14.5+隐私更新以及移动游戏生态系统的摇晃发生了巨大的变化继续,随着营销人员和开发人员适应他们的战略和运营。

与广告商和广告网络发言,这很明显,广告与现在的行业为基础。问题现在是:我们如何通过性能营销前进?我们如何制定最有效的方法来驱动最佳用户的应用程序,并继续为他们提供优化和个性化的体验?

与依赖的确定性数据较少,已经熨烫的一定程度的猜测近年来,现在已经重新过修了

与依靠确定性的数据依赖,近年来已经熨烫的一定程度的猜测,现在已经重新安装了。对于移动营销人员来说,这意味着转移到模型和背景,了解要专注于获得新的,高LTV(终身值)用户的渠道。当谈到Skadnetwork时,那些第一,全部重要24小时就是您可以找到一个优势。

但是,许多应用程序,请参阅“密钥应用程序操作”全部在整个第一周 - 不仅仅在24小时窗口内 - 突出显示转向重点的重要性,并识别您之前可能没有专注的行为和事件。

行为参与和前24小时

与Apple的Skadnetwork合作时,它对于利用第一个24小时窗口中可用的所有行为数据至关重要的是它的全部潜力。

一旦用A优化强大的转换价值策略,馈送到您的安装数量应该与您收到Pre iOS 14的内容类似。一旦您对安装量感到满意,就是重点关注质量 - 以及对前24名的理解-Hour内在的行为导致最高质量的用户。

调整的katie maddation

斯科恩的方式Twork允许营销人员收集有关应用程序内的用户行为的信息是使用转换值 - 提供6位的安装号码(0到63之间的转换值)。

初始,安装后一旦安装一次从用户到期24小时窗口过期,无需更新到转换值,第二个24小时计时器用于归结为倒计时。在此24小时窗口中,Skadnetwork将随机返回归因数据,扰乱安装时间,以便在应用程序中触发,例如log-ins和购买不能与各个用户链接。

您设置转换值策略的方式是Skadnetwork成功的关键。

虽然不再可以根据其提供相同的有针对性体验的用户数据,您仍然可以驱动相同数量的安装。从这一点开始,您需要优化广告所需的一切,并确保您向前移动,以获取提供高LTV的用户。旅程可能看起来不同,但结果可能就像有前途一样。

获取转换值策略权利

转换值系统将根据不同垂直和不同大小应用的需求看起来不同。更简单的转换值系统允许您将六个事件映射到转换值,其中每个位的转换值映射到事件。这种方法适用于许多用例,但不符合所有应用的需求。

对于那些想要在前24小时内跟踪尽可能多的行为参与的人 - 焦点计数和值范围允许广告商在更粒度的级别上检查用户行为。例如,他们可能希望专注于多少次会话,事件,应用内购买收入或广告收入(或它们的任何组合),然后将这些存储桶链接到转换值。

要创建最好的转换值策略,我们建议采取以下步骤:

将您的焦点设置为参与或收入。

在看收入时,识别集群当前用户存在的收入范围。

在观看订婚时,探索前24小时内用户的参与行为(独立于他们获得的源)。如果您可以轻松识别差异,请考虑将特定于接纳的跟踪添加到截前rsion值编码。如果没有,请确定丢失的是什么以及如何收集所需的数据点。

启动并观察触发转换值的分布。在最佳情况下,您将看到表现明确的峰值和低谷,而不是同质的图片。

越来越难以识别鲸鱼并将其与特定来源联系起来,这就是为什么建设在前24小时内集中的战略是识别最佳的用户组和段的一体化。这是向前迈进的方法,是您应该优化的方式。

尚未绊倒

广告商想要指导转换值,因此它们(正确地)专注于设计在与信息中包装的唯一和特定算法尽可能地。一般来说,这是使用Skadnetwork时收集数据的最有效的方法 - 但有几个陷阱可以避免。

将您的行为参与策略基于在这些关键的第一个24小时内有效可靠地测量的行为参与策略是必要的

鲁棒模型,其中某些关键事件或甚至基于事件的关键事件范围不要在滚动24小时内发生(例如,在安装后的临界事件超过24小时后触发),意味着转换值将不再更新。

无论算法在这种情况下如何聪明,您都不会收到您建立的信息以提供您的信息。因此,将您的行为参与策略基于基础在第一个24小时内,可以有效可靠地测量T.

推动来自Skadnetwork的资料

来自Skadnetwork的数据完全基于在前24小时内完成的应用程序内操作。这意味着,只需在此时间窗口中提取尽可能多的信息。一些尝试的选项包括:

注册UX鼓励用户。

专注于捕获有助于分离您的用户段的不同数据点。这些可能包括游戏问卷,调查或免费试验。

需要测试和验证哪种策略以确保它对整体应用程序的转换率没有负面影响 - 以及您量身定制的方式的方式因垂直而异。但是,原则是相同的:可以收集的每个数据点都可以帮助您识别指示基于在前24小时内发生的行为的接触群集。

然后你可以使用这些构建优化的转换值配置。奖金?此策略还将帮助您在将来创建更高级的预测模型。

最终,Skadnetwork的成功由您在前24小时内收到的数据的工作方式决定。尽可能在此窗口中引入高卷用户是获取将成形的数据点的关键群集和分段用户带来最大LTV。

我们相信解开这些数据点中的行为 - 通常是您无法正常监控的行为 - 对于能够准确预测的转换值至关重要并评估您获得的用户的质量。

作为首席资产官员,凯蒂·麦金登致力于调整全球产品愿景和发展。 Madding负责调整的路线图,推动在公司愿景及其客户的目标时遇到的功能。

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