红利和红海,仅一字之差,却是中国公司出海近10年的发展轨迹。最早期,海外有一些流量红利,中国公司在做应用出海时兼做变现非常容易,只要有位置把广告贴上去就能赚到钱。

发展到一定阶段,发现单个场景并不能产生价值了,开始做产品矩阵,包括工具的布局和内容的布局,同时,广告也需要做得更加精细。目前,大家谈到出海更多的是内容,比如金融和服务的输出

然而,对于很多做出海的开发者而言,当下这个阶段同样重要的事情还有广告变现,因为变现才能使你产生现金流,尤其在工具变现已经是红海时,我们如何提高变现能力。

虽然Facebook、Google等巨头确实占据超过60%的广告份额,反过来看,还有百分之三十多的市场空间。如何通过自己内在的广告算法优化和提升剩下百分之三十的空间?这也是值得每个开发者思考的。因为这个数字表明,广告变现在稳定地增长

以上是DotC United Group广告专业化负责人赵漪涛在10月19日由Avazu和Morketing联合主办的“顺势而变——全球出海变现沙龙”现场做的关于《苦练内功,拥抱变化,用数字描述商业化竞争》的主题演讲。同时,对怎么衡量变现能力以及如何提高变现能力发表了自己的看法。

以下是演讲全文:(经Morketing提炼与整理)

怎样衡量变现能力?

今天分享的内容是我过去在DotC做广告期间的思考,无论是广告平台、开发者和第三方监测平台都会对这个内容感兴趣,因为于开发者而言,我会提到如何提升ROI;于广告平台而言,DotC在逐渐开放流量,除了Facebook,我们也在寻找不同地区不同流量更好的效果;于第三方监测,能够了解到开发者到底有哪些需求,进而能够更好地满足。

这张图展示了开发者从出海最初的红利阶段发展到现在工具变现已经是红海阶段过程中对于出海产品的演进过程,在现阶段,我们如何提高变现能力,尤其在Facebook等巨头霸占60%以上的广告份额后剩下的30%的市场空间。

以上数字看到了广告变现在稳定地增长,也看到了市场空间,那么,在变现这个商业化的过程中哪些值得思考。比如最开始怎么买量,到底买美国的量还是买东南亚的量,买了量以后变现效率怎么样,如何衡量变现效率?用户留存、ECPM和人工,到底哪些是我们自己做的?哪些是完全靠天吃饭等等?带着一系列的问题来探究怎么衡量变现能力这件事情?

这条曲线不是真实的收入数据,而是手绘。一条收入曲线的波动是由节日或周末这种大的波动带来的。而哪些增长是我们自己带来的?我在这个波动的曲线当中画了一条虚线,定位就是收入能力曲线,这个东西是可靠的,也是作为开发者而言要追求的,真正能够把能力提高,以不变应万变。

能力曲线应该怎么定义和衡量?这个指标很简单,就是收入等于广告机会乘以利用率和价格。这只是从收入侧衡量收入能力和变现能力,没有提出到底如何买量,重点说一说广告机会、利用率和价格这三个参数。

从变现和体验中找到广告机会

广告机会就是在APP上提供了哪些页面,也就是所谓的PV。要看哪些能提供有效的广告PV,而非单纯的把这个页面露出来给展示广告。用户在使用产品的过程中哪些页面是用户停留时间比较长,哪些是用户终结的页面。

我曾看到一篇文章说相机和相册的应用,也有结果页,但收入效果并没有工具的效果好。从用户行为来说,用户在用相机拍照进到最终处理图片的页面后,也就是结果页,对用户来讲这一步并没有结束,因为这个用户还想去分享这个照片。而从广告行为来说,用户到了这个页面后没有把大量的精力和时间停留在这个页面,时间被分享的行为分散和转化了。

回到工具页面,用户做了一键清理或者一键杀毒,这个行为在结果页上已经结束了,或者停留的时间更长。

比较这两种产品的场景,我们在产品设计和开发的角度,到底哪些是有效的页面?开发APP早期,大家做产品的出发点都是要有好的用户体验和用户设计,当有了一定的量以后,才想按照广告的方式做商业化就比较难了。所以,建议广告从变现的角度和产品从用户体验的角度找一个平衡点。

举个例子,我做了三个模块,如果从广告的角度看这三个模块没有把效果最好的PV做转化和引导。从变现的角度,产品设计就要考虑如何创造更多的PV,能够更多地给广告展示机会的PV,这是衡量收入能力的一个重要指标。就好比一个很大的货架到底能展示多少商品,这决定我们接下来能够达到什么样的服务。

根据场景和特点提高利用率

货架搭好了,怎么才能充分利用好这个货架?就是所说的利用率,从变现的角度怎么才能利用好PV页面放更好的广告?从广告产品的设计角度能不能有比较好的算法把这个机会把握好?

 

实际提高利用率的一些做法,比如做物流或者做加载,需要根据每个APP的场景和特点来做优化,但这个利用率肯定是产品技术能力的表现。

错综复杂的价格

最后是错综复杂的价格,影响ECPM的因素太多,包括新老用户,比如1个美国用户相当于10个印度用户,所以更多的是怎么去优化,找到能够长期优化和提高ECPM的方式。

通常来讲,广告的Offer分布基本上是正态分布,价格好的Offer量很小,这时,可以在应用的头部做一些比较激进的请求,拿到比较好的Offer,就如同在货架上放一些好的、优质的商品,展示价格更高的Offer,这是瀑布流的做法。

另一种做法是瀑布流的决策,分享我们在节日的一个案例。节前运营的同学跟我讲这个广告位还不错,就把Flow的数据换一换,做了几次后心里有点没底了。运营的同学如果勤快一点,数据看得多一点就会发现变化。但从变现能力的角度来讲,有些算法和自己的产品可以结合建立优化机制,来持续地跟踪和监控这些平台的变化。

插一个广告,我们自己有很多流量大的APP,巴西和印度在找一些广告平台的合作伙伴,线下可以多交流。我们正在寻找怎么拥有智能的算法动态地调整和监控这些广告平台的效果,能够做到表现好的时候给到更多的量,从而通过这种机制提高我们自己的变现能力。

优化广告的展现时机

很多广告平台认为广告出现时机和用户点击时机一定要比较接近,广告主的访问时间不能太长,否则效果可能会变差。这一定是结合自己APP的场景,需要仔细读一读他们政策的要求,就会发现在转化的时候如何提高展示效果会更有目标,否则就会单纯地陷入很多数据当中。

通常我们会给一个预期,如果是六十分的产品,短时间内发现没有什么波动就直接放弃,或者给了一定量以后和我们预期的差不多,这时我们可以做得更粗犷,毕竟广告市场的变化太快了。

广告的数据都是唯一的,不像我们有一个算法,能够拿自己的历史数据倒推,算法优化后可以拿历史数据跑一遍,广告的计算方式不大可能。因为我们只能在快速奔跑的过程当中不断地做各种各样的测试,找到适合我们自己最优的策略。

“苦练内功,拥抱变化”,希望和各位在波澜不惊的广告市场中找到我们自己的位置,获得收益的最大化。

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