什麼樣的遊戲在供應流量


原標題:什麼樣的遊戲在供應流量- 續

作者:Neuronads

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在上一期的《什麼樣的遊戲在供應流量? 》一文中,我們初步地整理了一些DSP 平台跑出來的Publisher的情況,並判斷:“Publisher 本身的產品屬性起到了一個用戶歸類和標籤的作用,如果能定位到特定的Publisher,篩選適合自己的流量供應商,理論上效果會更好。”

目前我們依然堅持這一判斷是正確的、合理的。

不過在實際的工作當中,我們也發現了大家跑DSP 平台普遍是有痛點的:

1)平台的機器學習算法生效是需要時間的,而且很長。在Campaign 真正能學出來之前,有個漫長的數據積累過程。這個過程基本上就是:

把廣告撒出去到很多Publisher 上去> 看一看效果> 再撒到下一批Publisher 上去。

這裡就產生了問題,即真正的痛點——這個撒種學習期反饋匯總回來的數據確實太差了。

原因也很好理解,系統撒了很多種子去大量的Publisher 上做測試,但由於前期系統並不知道哪些Publisher 適合這個產品,相當於就是盲測。可以看到很多Publisher 其實是無效的,沒有轉化的,即使存在少數幾個Publisher 是有效的,定位匹配很便宜,但綜合起來也很差了。

Facebook 為什麼這麼強?因為它根本就知道用戶是誰,而非猜測用戶是誰,在起量的時候就能準確地把核心用戶導給產品,又好又便宜,所以每個人都會去做Facebook,起步好這事兒就成了一半,相反,起步爛就很難跟老闆交差了,吃力不討好的事情願意做的人就少。

So,如果平台的優化週期需要1 個月,那絕大多數廣告主都會在第一周放棄。

如果不能想辦法加快學出來的速度,按中國人的習慣確實不容易接受,我們都是很著急的做事風格。

2)在投放一段時間之後,廣告主就能積累一批適合自己的、匹配度高的、有轉化的Publisher,於是他很自然的就會想——“我可以只投這些位置啊,其它的我都不要了不就好了麼?”

但實際上結果並不是這麼簡單,因為每個Publisher 能供應的流量是有限的,而且量通常是【很少】這個級別的。

如果掌握的Publisher list 不夠豐富,預算又稍微多一些的話,其實是在告訴這些流量很少的版位——“我想給你包圓兒了”。

包場永遠是個更爛的做法,因為這意味著出高價和更不准。

至此,我們從邏輯上已經可以判斷,跑DSP 平台的關鍵其實是要控制好潛在audience 的池子,它既不能太寬泛而不准,又不能太狹窄導致沒法玩兒。

做好這件事情的核心依然是在於積累,在於對平台流量池的理解掌控,在於對Publisher List 的長期積累。

在上一期我們提到了“近期我們盤了5000+ 個具體的在提供流量的Publisher 的整理”,其實是有水分的。列表是有5000+ 個,但點進去看了進行了細分標籤工作的,就2000 個而已。

但我們並沒有放棄在這方面的努力。

因為任何有積累的事情都是好事情,長期來看意義重大,我們公司最大的優點就是不介意干點在地裡刨土的髒活兒累活兒。

—— 這樣就能幫助客戶爸爸不用再乾臟活兒累活兒了不是麼?

本期的Publisher List 增加到了6444 個,並且都仔細的確認了分類標籤屬性,如圖:

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在上一期當中,已經介紹了紙牌類、消除類、消除泡泡、三消和三消+、博彩類、劃詞類、繪畫塗色類、超休閒、網賺、模擬經營、TD 類、FPS類、中度RPG、io 類、格鬥類、軍事類。

這些就不再反复贅述了,可以注意一下其數量的比例:

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*超休閒品類確實是流量大頭啊,難怪Voodoo 能做那麼大體量

下面開始介紹一些上一期遺漏的品類:

多人對戰——非常的硬核了,該有的都有。

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Racing——賽車是個經久不衰的品類,極品飛車什麼的大家應該都玩過,不過在手游上並非所有賽車類都是硬核高質量賽車,也有很多奇奇怪怪的。

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例如下面這種更偏向於休閒通關的,橫板的很多,屬於很輕度休閒的:

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賓果——是一種紙上游戲,在5×5 方格的紙上進行,可以二人或多人進行,最先在紙上集滿五條水平線、垂直線或對角線者勝利。

這個品類在US 的榜單上很常見。

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體育類——棒球、籃球、足球、台球、保齡球、高爾夫等等,從硬核到休閒均覆蓋。

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美妝穿搭類——顧名思義,遊戲內容是化妝打扮穿衣搭配等等。這一類產品應該能給奇蹟暖暖、戀與製作人甚麼的導量。

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休閒對戰類——一般是左邊右邊互相打,舉個例子:彈彈堂。

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物理碰撞解謎類——最知名的例子莫過於憤怒的小鳥了。

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尋物解謎類——經常帶有Hidden Objects 的字樣,屬於Puzzle 的一個子類別但更特殊一點,破案、密室之類的也屬於其中。

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益智問答類——基本上是面向兒童的益智內容。

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合成類——把小的合成大的,形式包括數字、小動物、孵蛋、Emoji 之類的,產品名字常帶有Merge 字樣。

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其餘的品類——例如工具、音樂、影音播放器、閱讀器、跑酷、約炮社交直播、裝修房子、輸入法等,完全無需解釋了。

綜上所述,根據我們的調研統計,以及實際的投放經驗,我們認為託管給系統機器學習算法去探索,保持潛在受眾池子的寬泛,依然是非常重要的。

但站在客戶角度考慮,【盡快出效果】依然是剛需,因此我們非常建議,在投放初期就排除(Exclude)掉一大批絕對不想要的,跟自己產品毫不相關的Publisher, 然後剩下的交給系統長期積累下去。

我們認為適合男性中重度遊戲的品類:

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我們認為適合女性用戶的品類:

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適合休閒產品的品類:

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其餘的,各位朋友就見仁見智吧!