买量平台大数据杀熟惯用手段以及应对策略

渠道会计算游戏的ROI杀熟吗？里讨论了，买量广告平台是否会计算游戏ROI杀熟，不少人感兴趣，今天展开讲讲。

答案是显而易见的，当然会。

广告平台本身也要追求利益最大化。

例如Facebook，99%收入来自于广告，23年底员工数量达67317人，产品、研发、平台等，按美国的工资可是不少一笔费用，这还没有算外包的广告审核、客服费用。

Google平台也类似，国内的几个平台一般是单独的产品变现部门，需要抗KPI，KPI一般是对于去年的收入增长比例。

追求业务增长，是这个时代精英们的共识。

1 点击计费到曝光计费&广告系统自动化

早期广告平台大多都还有根据click点击计费的选项，当市场地位持续巩固后，不约而同地转向了CPM计费，也是就按广告曝光收钱。

之前广告主可以根据流量质量好坏决定投放方式，通过一些投放技巧来规避垃圾版位，这是媒体最不愿意看到的。

因为自己变现的版位，有几个一直卖不出去，丧失了赚钱的机会。

最理想的是，每个广告版位，都可以卖出去，即便效果差挣的少一点，也比一分都不挣要好。

如果按点击计费，垃圾广告位可能会有很多曝光，但是没点击，这样收益是0。

改成曝光计费后，优质版位混合垃圾版位一起卖，这样你就可以理解为啥现在越来越多的广告平台，都越来越趋近于自动化投放了吧？

表面上买量平台会对外公开讲：为了减少广告账户多而导致的内耗，简化账户结构，增大机器学习占比，我们会用机器学习进行数据建模，辅助买量员提高工作效率，从而使投放效果更上一个台阶。

实际上买量平台变现负责人的目标是：优质流量混合垃圾流量一起打包竞价拍卖，让每个版位都可以最大程度变现；无限降低广告平台操作门槛，让更多人可以0门槛上手，从而全民竞价，进一步提高买量竞争程度，从而实现下个季度利润增长。

当然，买量平台会先把自己最优质的流量转变为CPM曝光计费，其他第三方软件接入SDK买流量给媒体变现的，仍是CPC计费，因为这部分作弊太多。

筛选非常严格的平台也有统一按曝光计费，不过缺点是增加了外部流量的监督成本。

由于国内几个媒体不单独披露广告收入变化，我用海外的举个例子：

Google从2017年强制使用自动化投放系统UAC后，广告收入暴增。

Facebook在2020年也推出自动化投放系统，不过不是强制选，其收入也在稳步上升。

当然买量平台收入上升不是单一因素，不过自动化系统绝对起着关键作用。

买量平台在推出新功能后，会用各种办法让你使用，给点免费广告费，再让客户经理疯狂宣传，力争让所有客户全都用上，从而提高平台自身收入。

这点国内字节巨量2.0，腾讯广点通3.0也在跟进。

强势媒体的收入增长手段，基本都比较类似，弱势媒体速度缓慢，本身用户质量不高，改完后广告主也不使用。

2 流量质量分层售卖

除了上面讲的，另外一个有效手段是，根据用户质量进行分层，出价高给好量，出价低给垃圾量。

没错，就是各个买量平台都在用的常规操作。

游戏APP来举例，买量平台上，广告投放目标分为安装、自定义事件（充值）、充值金额。

如果你投放目标选安装，会买来非常多用户，成本低，但是付费率不高，最终ROI基本不太可能回本。

如果投放安装就能回本，怎么让你投放出价更高、竞争更激烈的优质流量呢？

从这个简单的表格就可以看出来，买量平台的流量根据质量分层，安装低成本卖给一些只要人头的，充值事件卖给充值内购类的游戏；

如果你想要大R，得掏更多钱来抢量。

跟打车软件根据用户使用安卓苹果手机，从而采取不同定价一个套路。

用户质量分层收费加上自动化投放系统，让强势买量平台收入持续上升。

更有甚者，如字节，不满足于只赚广告费，游戏厂商们的数据我都能看到，根据数据来做游戏。

既当裁判员，又当运动员，都来抢游戏这块肥肉。

苦逼的游戏厂商只能一边硬着头皮继续买，另一边开动聪明的小脑瓜，应对如此艰难的局势。

3 不负责任的奇淫技巧

华南国内买量厂商惯用套路是，卡付费回传。

第一种是648都不传，只传小额付费，控制出价中等偏上，确保能曝光到相对价值偏高的人群，同时控制付费事件的成本到游戏品类的大盘均值，避免被媒体发现利润率过高，闷声发大财。

这种模式，就好比告诉媒体，我能出有竞争力的价格抢量，但是付费都是小额玩家，让广告平台的算法多给你推一点好量，平台表面上不能太过分，你一直亏就会降预算，维持在合适比例的付费数据，让你不砍预算就行。

第二种是小额付费不传，只传128以上大额，大幅提升出价，去钓大R，因为出价不到一定高度，是无法持续曝光给大R人群的。

这种模式释放给媒体的信息是，我能承受极高的成本，务必曝光到头部高价值用户，适合养大R滚服的品类，一个服就靠一个大R就能收回来，其他都是陪玩小弟。

第三种是大额玩家分多次付费事件，回传给广告系统，甚至有些极度活跃的正向用户也可以穿一个首冲回去，但要控制在很低比例。

这种适合跑机器学习占比大的渠道，付费事件必须到一定数量才能维持住平台的买量模型，不够的多传一些，往上放量会更容易点。

最后，广告平台的策略也是一直在变的，所以很多方法时灵时不灵，但核心原理是不变的，需要买量员不懈探索。

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转载自公众号游戏马可听，原文地址：买量平台大数据杀熟惯用手段以及应对策略