广告变现的思路与硬核原理出海干货

 

此外，不同类型的游戏在广告结构上有较大差异，文字、街机、棋类等休闲类的产品，主要通过广告变现，所以它们的广告收入占比能到50%以上；像一些超休闲游戏基本是依赖广告来变现的，所以这个占比大概是90%。而角色扮演、动作冒险这种偏中重度的游戏，它们的广告收入占比在25%以内，虽然不同类型的游戏对于广告的依赖程度不一样，但可以肯定广告在游戏收入里发挥了自己的价值。

 

我们现在也会经常遇到一些做中重度游戏的开发者，他们可能会顾虑把广告加入游戏里，会一定程度上影响用户的体验。其实从Unity的数据可以看到，只要合理的加入广告，不仅可以提高开发者的收入，同时也可以提高用户的留存率，而且玩家对于广告的接受程度其实是在不断提升的。

 

混合变现游戏怎么进行广告设计

游戏常见的广告样式包括开屏、Banner、原生、激励视频和插屏这五种，不同类型的游戏在广告样式的选择上也不一样。我们首先来看一下超休闲游戏和休闲游戏，这类游戏有一个特征，即玩家在游戏里面会频繁地切换场景，这就给插屏广告提供了很好的展示机会，所以休闲游戏主要会使用插屏、激励视频和Banner这三种为主。

TopOn也做了一个数据的统计，休闲游戏的插屏广告的收入占比接近了一半，其次是激励视频。而中重度游戏因为更兼顾玩家的体验，所以较少使用主动弹出的插屏广告，更多会使用激励视频，激励视频收入占比超过了80%以上。

 

在接入不同的广告样式当中，也有一些注意事项。比如针对激励视频，如果是广告时长在20秒以上的视频的素材，最好要做好预加载。针对插屏广告，在前期可以设置展示上限频次来观察用户对于这个插屏广告的反应。而针对Banner广告，可以设置自动刷新的时间，通过广告的变化去吸引用户的注意力，从而提高广告的转化率。

广告样式确定了之后，第二步就可以选择广告平台，海外广告平台数量有很多，比如TopOn目前合作的广告平台加起来有32家，我们建议开发者结合产品所在的地区，流量所在的地区以及要接的广告样式，最后确定要接哪些广告平台，数量上建议接入3-8家就可以了，方便大家后续做一些灵活的调整。

欧美地区重点关注Admob、Meta、Unity、Applovin、Vungle，俄罗斯地区可以考虑本地的广告平台Mytarget以及华为广告。东南亚地区重点关注Admob、Meta、Pangle、Mintegral、Unity、inmobi。此外我还想分享三个平台：它们分别是中国本土出海平台Pangle、华为广告以及全球化广告平台Mintegral，前两者主要东南亚以及日韩的变现会比较有优势，华为广告可能大家听得比较少，它们变现的优势地区主要是在中东（土耳其、埃及）地区，以及欧洲还有东南亚、墨西哥这些地区表现都不错。

总言之，广告是其中门槛最低的变现方式。只要APP有流量，有用户使用就可以实现广告变现。所以，本篇文章将着重介绍出海APP如何进行广告变现。

搭建广告聚合及数据平台

「工欲善其事，必先利其器」，这个阶段主要是变现前的准备工作。

▶广告聚合

▶▶ 什么是广告聚合？

Mediation（聚合）的大概定义：Mediation可以聚合多方广告SDK，协调各广告位中的广告请求、展现等逻辑，使得多个SDK可以在一个广告位正常运作起来。

广告聚合的最终目的是为了提升广告请求、展示的效率及eCPM。

Mediaiton（聚合）可以通过两种方式实现：

1. 自主开发

优点：开发者可自主控制广告请求、展现等逻辑，过程透明，灵活度高。

缺点：聚合SDK技术门槛高，且需要不断实验、更新及优化，需要长期投入时间和精力。

2. 使用三方

优点：省去人工开发、维护成本，且一样可以实现多方广告SDK在单一平台进行请求、展现，以提升eCPM和填充率。

缺点：整个过程较为黑盒，开发者无法知道其实际请求、展现的逻辑。

综上，建议资金实力雄厚、规模较大的开发者可选择自主开发聚合；新手开发者可考虑从三方入门。

▶ 海外TOP广告聚合SDK功能比较

曾经做过实验，将同一产品及同一竞价策略配置到不同广告SDK上，最终得到的人均广告展示次数及ARPU是相近的。当然，由于各个广告请求和缓存机制不一样（串行、并行还是混合，缓存数量1条还是2条），会导致过程指标人均请求和展示率不一样。

所以，由于各家广告聚合都有自己的优劣势，最后落实到一个问题，你的产品更在意什么，才能辅佐你的团队更高效进行变现，才是决定使用哪个广告聚合的最终原因。当然，如果对流量变现有很复杂的需求，建议还是自建聚合。

▶ 数据平台

▶▶什么是广告变现的关键指标？

单个用户平均广告收入=广告变现收入/活跃用户数

数据来源：广告变现收入来源于Admob、Unity、Ironsource等广告平台。

活跃用户数来源于Firebase、appsflyer等三方统计或自有统计平台。

作用：直观表现产品的广告变现能力，活跃用户数不变，广告ARPU越高，广告收益越高。

▶ 影响ARPU的两个关键指标-AIPU及eCPM

人均广告展示次数=总广告展示数/活跃用户数

数据来源：总广告展示数来源于Admob、Unity、IronSource等广告平台。

活跃用户数来源于Firebase、appsflyer等三方统计或自有统计平台。

作用：用来衡量广告的渗透率情况，判断当前广告位和触发机制是否合理，对用户是否有足够吸引力，是否覆盖到足够的用户。

每千次展示收入（eCPM ）=（广告变现收入/总广告展示数）*1000

数据来源：Admob、Unity、Ironsource等广告平台，但各广告平台对有效展示的定义存在差异，因此eCPM存在差异。

作用：每1000次广告展示可以获得的收入，被业内普遍认为衡量广告变现效果的指标。其中广告展示量级较小会导致eCPM较大，所以前期测试必须保证当日广告展示量到达10000次以上，才能计算eCPM。

▶ 人均广告展示次数的影响因素

AIPU=人均广告请求数*广告填充率*广告展示率。人均广告请求主要受广告位和触发机制影响，其余比较重要的影响指标如下：

 广告展示率（Impression Rate）

广告展示率=广告展示成功次数/广告平台返回广告的次数

数据来源：Admob、Unity、IronSource等广告平台。其中广告展示次数是用户实际能看到广告的次数，每家广告平台对有效展示的定义不同。

变现策略

使用广告聚合的方式接入尽可能多的广告平台，使用瀑布流或者公开竞价的方法让各家广告源充分竞争。广告形式选择，比如banner广告的eCPM远远低于激励视频和插屏广告。

建议：利用广告聚合充分竞价，尽可能选择高价值广告形式，利于eCPM提升。

广告点击率 （Ad Click Rate）

广告点击率=广告点击次数/广告展示次数

数据来源：Admob、Unity、IronSource等广告平台。

由于多数广告以点击进行出价，所以广告点击率较高，一定程度上会造成eCPM提高。

建议：多使用广告点击率较高的广告形式，比如插屏广告点击率高于Banner，但是注意不能用机器刷点击、诱导用户点击行为，容易被封号。

▶ 搭建数据平台

和聚合SDK同理，如果资金实力雄厚、规模较大的开发者，可以选择自建数据后台；否则就使用三方数据及归因工具。常见的三方数据及归因平台总结如下，建议使用具有归因功能的数据平台，方便后续追踪广告LTV，更好地评估渠道及产品价值。

广告请求逻辑及缓存机制

▶ 自建广告聚合SDK

这里如果选择自建广告聚合SDK，那么这里需要考虑广告请求逻辑和缓存数量，决定了聚合对广告的使用效率，和对产品展示需求的响应能力。比如，请求有串行，并行和混合，之前平台为节约服务器成本，多数使用串行（或者控制waterfall的层数），目前有的开始转向混合。比如缓存数量，有1条或者2条。

▶ 使用第三方聚合SDK

如果选择使用三方聚合SDK，那么广告请求逻辑和缓存数量是由聚合SDK控制。这里需要重点关注的是广告预加载逻辑。主要包括：

广告缓存逻辑：针对网络情况不好的T3国家，需要前提进行广告缓存，广告缓存时机过早或过晚，均会影响广告展示。具体优化方向可从请求时机、广告缓存数量等方面入手。

重试逻辑：加载不成功后的重试逻辑，需要考虑到游戏性能、网络情况，部分时候频繁进行重试逻辑，容易造成游戏卡死，且被广告平台认定为无效流量。

▶ 评估标准

在这个阶段，变现效率的提升可以用广告场景展示率来评估。广告场景展示率=广告展示成功次数/用户触发广告场景次数，如果广告场景展示率能到达90%以上，那将是较为理想的状态。

渗透率 =产生广告展示的用户数/活跃用户数，除banner以外，插屏和激励视频的广告渗透率到达80%以上，是一个比较理想的状态。

如果进行进一步拆分，渗透率有以下两个指标影响：

广告场景到达率

广告场景到达率=广告场景到达用户数/日活跃用户数

如果该广告场景到达率过低，则说明广告场景引导有问题，用户根本不知道这个位置，需要加强引导。

广告场景触发率

广告场景触发率=广告场景触发用户数/广告场景到达用户数

这个指标主要针对激励视频而言，因为只有激励视频是需要用户主触发的广告场景。常见的优化方向有以下几点：

奖励内容，用户是否清楚它的价值；

奖励物品的参考价格，一般建议奖励物品为最小内购项目的1/5-1/10，具体根据数据情况调整；

奖励时机，比如复活场景中，进度80%的时候选择复活还是20%的时候复活，对用户的吸引力差很多；

UI，比如弹窗按钮放左边还是右边，用什么颜色；

文案，是否有清晰的奖励说明；

激励视频结束后的反馈，一般建议通过强烈特效说明反馈内容，也可作为引流其它常见的入口。

目前市面上主要竞价策略：

1. 传统瀑布流（Waterfall）

瀑布流模型（Waterfall）是传统用于应用广告的变现模型，开发者预先给各个广告平台设置预期eCPM出价，并进行优先级排序。当用户触发广告时，优先给出价最高的广告平台展示机会，如果该平台不填充则会流至出价第二的广告平台，通过漏斗的方式，直到有广告被展示。

2. 应用内竞价（In-App Bidding/Advanced Bidding/Header Bidding/Open Bidding）

应用内竞价在各个广告聚合中有不同的说法，但强调的都是Bidding的概念。在传统的瀑布流，想要填充一次展示，广告平台需要排队出价，直到广告位得到填充。广告平台按历史CPMs均值顺序排列，这样的竞价机制会造成延迟，同时也会错过许多高出价机会。

而通过统一的实时竞价机制，应用内竞价可以保证开发者的每次展示都是最高出价。所有的需求合作方在同时间竞价，出价最高的合作方获得该广告位的展示机会，从而让开发者获得更多收益。

3. 混合模式

由于应用内竞价是一个较新的概念和技术，一些游戏开发者已经在使用应用内竞价，而一些则考虑在不久的将来采用该技术；因而，混合方式作为一种过渡模式存在（即使用Waterfall广告聚合网络和竞价广告网络）来产生收益。

目前行业的趋势走向，游戏行业短期还是会以一种瀑布流加上应用内竞价共存竞争的形式存在，但长期则会逐渐转变为应用内竞价的这种变现模式。

▶▶传统瀑布流的配置策略

▶配置基本原则

头部抬高价格，保证高价卖出；中间部分要保证一定填充和展示；底部低价处理。如果eCPM比较高，填充较低，则尝试降低eCPM提升填充；反之亦然。总而言之，找到eCPM和填充率的平衡点，实现价值最大化。

▶配置基本原则

初始建议：

先接入几家常见广告源，每家1层，出价选择系统出价（刚开始数值不重要，只是为了排序），取到7天平均值以后再修改初始数值。中介组中的价格设置只是为了排序，最终出价需要在三方广告源的后台中设置价格，以三方广告源的最终价格为准。

分层不要太密也不要过多：

各个之间有一定落差，分层不至于过密，导致广告请求浪费。广告填充低于10%、广告展示量低于1000的层数可以选择合并，因为一个请求到平台告诉你这个请求没有填充，大概要耗到1~2秒。如果有很多层都没有填充，加起来耗时就会很久，这样就会影响广告的一个展示情况。

时间频率不能过于频繁：

刚开始可以比较频繁，但是最频繁频率不能低于3天（机器需要学习时间）；后面可以延长调整频率，以周为单位修改。

其它：

平台之间的分层要交替排序，不交替的话，那意义就不是就不是很大了。

需要设置1~3个兜底层，这个不要去设底价，主要是用于去吃尾量。

▶调整后如何判断好坏

判断整体调整的好坏，在排除新增流量、节日等可能造成的影响，通过ARPU去判断，AIPU辅助判断。

▶选择某一层提价

ARPU 提升较大，但AIPU下降较多：

分情况分析——对banner、插屏、原生广告相对是好的，因为用户减少观看广告次数；对激励视频而言是不好的，用户需要看广告的时候，看不到广告，最终需要综合产品留存和使用时长去考虑，回归到用户LTV上。

AIPU没有影响，ARPU略有提高：

说明提升是正向的。

ARPU下降，AIPU下降：

调整层级填充率及展示占比下降明显，说明价格过高，可能需要考虑降价。

▶选择某一层降价

ARPU 提升较大，但AIPU提升较多：

分情况分析：对banner、插屏、原生广告相对是不好的，而激励视频是相对较好的，最终同样需要综合产品留存和使用时长去考虑，回归到用户LTV上。

如果ARPU略有提高，且AIPU略有提升：
则说明提升是正向的

如果ARPU提升不明显：

查看该层级填充率及展示占比，如果填充率无明显变化，可能是因为该层价格仍然过高，需要继续降价；如果持续降价，也不见效，说明该广告平台在对应地区填充不足。

▶评估标准

这个阶段的评估标准是ARPU，通过找到eCPM和填充率，实现ARPU最大化。

精细化运营

如何进行流量精细化运营，就是按照一定的规则划分很多组，可以是国家、性别、年龄等标签。不同分组下，用户行为和广告平台的表现是有差异的。所以针对这种差异也去实施差异化的waterfall排序，这样可以达到提升广告效果的目的。前提条件是产生了一定量级以后才需要去做流量精细化运营。

部分广告聚合已经为流量精细化运营提供了很多便利工具，比如IronSource支持分国家设置瀑布流，并提供了A/B Test工具辅助运营决策。