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多包(马甲包)投放打点回传策略分析

3060
2024-01-11 23:47
2024-01-11 23:47
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正好基友又来问我:

我们现在有3个马甲包ABC同时在推广,是同一服务器。比如用户1看见马甲包A的谷歌广告,在马甲包A上面注册且付费了,我们也把数据回传给了谷歌,过段时间,用户A又看见马甲包B的广告,然后在马甲包B上面登陆了马甲包A上面的账户,但是注册和付费行为我们不回传了。所以长久以来,马甲包A和B之间是不是不会互相曝光对方回传过的用户?

先展开说多包策略分两种:

1,独立数据库,每个App单独注册,单独走后续的流程。

2,共享数据库,每个App都可以同样账户登录到一套用户系统,比如上面基友的问题,他们就是ABC共用一套用户系统。


一般情况下,这里如果走的是策略1,基本就不会存在太大的打点策略问题,毕竟相当于每个产品都是单独的,不存在数据打点冲突的问题。

但是如果走的是策略2,那么存在一个问题,一个用户在A注册的,他在B付费了,那么我应该给A回传充值还是给B回传充值?还是AB都回传充值?(因为确实存在了用户同时下载A+B的可能)。


正巧基友的问题是他的用户在A注册,又在B登录,后续产生的付费,只给A传不给B传,这个时候广告拉长周期后是不是会让A+B分别学习到不同方向的人群,从而减少重复曝光。


这里其实就是坑:

其实他的三个包,覆盖的人群是非常相似的,是纯马甲包,所以只要是A+B+C注册的用户,包含后续的付费用户,属性都很接近,随机或者有规则的回传给ABC,最终回传的用户的人群属性一定还是相似的,学出来的人群也会是相似,导致整体再曝光的时候还是在同一个圈子里面,曝光重叠的问题基本无法避免。


当然站在心理安慰的角度,我可以告诉他,三个包学到的人群哪怕有重叠的属性,也一定有不一样的地方,那么从不一定的地方他们能学到一些不同的人群(毕竟多包策略就是为了这个),所以这样回传能有一定的帮助学到一些不同人群。


然这个策略并不是最合理的策略,多包但是给用户分层才会是最科学的策略

1,A+B+C 三个包,哪怕产品内容一模一样,但是在产品活动策略上应该拆分成三种,比如高端版,终端版,低端版,我们可以从付费活动礼包之类做一些区分,或者赠送的道具之类做一些区分,三个版本从宣传上也做一些区分,比如低端版本重点宣传成低首冲(产品内也有这个),再加上注册送XX等一起,尽可能的跑更多的下沉用户,高端版本则重点搞大额充值,大额套餐等,投放上也做区分,这样三个版本最终能逐步覆盖到不同属性的人群,投放时候重叠的概率会更低一些。

2,再深入一点的,产品本身内容+服务做分层,用小贷举例,ABC三个产品,直接从利息,额度,周期三个做区分,一个做730,一个做14天20,一个做30天20之类,或者可以拉到更大的差距,最终覆盖人群差异会更大。


正常情况下,我们打点策略应该是实际转化在哪个App上就回传给哪个App(有点类似最后一次登录时候所在的包),再有根据产品本身属性,本身转化的人应该也是最终付给产品属性的人群,投放时间长了之后是可以把重复曝光尽量减少。


打点策略上面,有一些思路:

1,ABC的后端行为都回传,只要安装了就都回传,这样实际上是每个产品都会产生同样转化,但是转化率更高,有利于每个包的投放学习(虽然是同样人群),但是投放转化率显得更高投起来容易一些,只是重叠曝光会严重。

2,ABC都把服务端产生的转化行为回传到注册所在的包,比如A上注册,B上付费,付费行为算给A,这样其实存在问题,比如A已经卸载,或者A是很久以前注册的。这个方式下导致B的投放转化低,影响当前转化学习。

3,ABC按照哪个包产生的转化行为回传给哪个包,这样理论上是最科学的,这个模式下基本接近于最后一次登录的包+设备信息。


选3就好!

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多包(马甲包)投放打点回传策略分析
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正好基友又来问我:

我们现在有3个马甲包ABC同时在推广,是同一服务器。比如用户1看见马甲包A的谷歌广告,在马甲包A上面注册且付费了,我们也把数据回传给了谷歌,过段时间,用户A又看见马甲包B的广告,然后在马甲包B上面登陆了马甲包A上面的账户,但是注册和付费行为我们不回传了。所以长久以来,马甲包A和B之间是不是不会互相曝光对方回传过的用户?

先展开说多包策略分两种:

1,独立数据库,每个App单独注册,单独走后续的流程。

2,共享数据库,每个App都可以同样账户登录到一套用户系统,比如上面基友的问题,他们就是ABC共用一套用户系统。


一般情况下,这里如果走的是策略1,基本就不会存在太大的打点策略问题,毕竟相当于每个产品都是单独的,不存在数据打点冲突的问题。

但是如果走的是策略2,那么存在一个问题,一个用户在A注册的,他在B付费了,那么我应该给A回传充值还是给B回传充值?还是AB都回传充值?(因为确实存在了用户同时下载A+B的可能)。


正巧基友的问题是他的用户在A注册,又在B登录,后续产生的付费,只给A传不给B传,这个时候广告拉长周期后是不是会让A+B分别学习到不同方向的人群,从而减少重复曝光。


这里其实就是坑:

其实他的三个包,覆盖的人群是非常相似的,是纯马甲包,所以只要是A+B+C注册的用户,包含后续的付费用户,属性都很接近,随机或者有规则的回传给ABC,最终回传的用户的人群属性一定还是相似的,学出来的人群也会是相似,导致整体再曝光的时候还是在同一个圈子里面,曝光重叠的问题基本无法避免。


当然站在心理安慰的角度,我可以告诉他,三个包学到的人群哪怕有重叠的属性,也一定有不一样的地方,那么从不一定的地方他们能学到一些不同的人群(毕竟多包策略就是为了这个),所以这样回传能有一定的帮助学到一些不同人群。


然这个策略并不是最合理的策略,多包但是给用户分层才会是最科学的策略

1,A+B+C 三个包,哪怕产品内容一模一样,但是在产品活动策略上应该拆分成三种,比如高端版,终端版,低端版,我们可以从付费活动礼包之类做一些区分,或者赠送的道具之类做一些区分,三个版本从宣传上也做一些区分,比如低端版本重点宣传成低首冲(产品内也有这个),再加上注册送XX等一起,尽可能的跑更多的下沉用户,高端版本则重点搞大额充值,大额套餐等,投放上也做区分,这样三个版本最终能逐步覆盖到不同属性的人群,投放时候重叠的概率会更低一些。

2,再深入一点的,产品本身内容+服务做分层,用小贷举例,ABC三个产品,直接从利息,额度,周期三个做区分,一个做730,一个做14天20,一个做30天20之类,或者可以拉到更大的差距,最终覆盖人群差异会更大。


正常情况下,我们打点策略应该是实际转化在哪个App上就回传给哪个App(有点类似最后一次登录时候所在的包),再有根据产品本身属性,本身转化的人应该也是最终付给产品属性的人群,投放时间长了之后是可以把重复曝光尽量减少。


打点策略上面,有一些思路:

1,ABC的后端行为都回传,只要安装了就都回传,这样实际上是每个产品都会产生同样转化,但是转化率更高,有利于每个包的投放学习(虽然是同样人群),但是投放转化率显得更高投起来容易一些,只是重叠曝光会严重。

2,ABC都把服务端产生的转化行为回传到注册所在的包,比如A上注册,B上付费,付费行为算给A,这样其实存在问题,比如A已经卸载,或者A是很久以前注册的。这个方式下导致B的投放转化低,影响当前转化学习。

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