广告 ROI 不达预期？这些优化方式你试过了没？

新常态下，移动游戏玩家不断增加，对于出海的游戏品牌来讲，让游戏玩家下载并爱上他们的游戏是终极使命。就广告投放而言，其营销目标也会随着这款游戏所处的生命周期不断变化。所以，前期买量和后期提高 ROI 两者需求不同，对应方法论也有所差异。

对于很多广告主来讲，提升 ROI 往往是通过产品手段，识别付费意向高的用户群体。再针对这些群体进行精准的广告投放。从而，减少在低消费意向用户上的广告投入，最终实现 ROI 的提升。

像超 R、大 R（在游戏中消费力强的用户）这样的高潜力、高 ROI 游戏用户量是有限的。使用 ROI 优化解决方案可能就会无法覆盖到量级庞大的中 R、小 R 乃至非付费用户，从而导致用户量级下降的情况。

游戏广告主在不同的营销阶段，对用户量级与 ROI 的需求也会不同，因此准确识别广告主当阶段需求是推进 ROI 优化的首要前提。因此，在优化 ROI 前请思考，你是只需要超 R、大R，还是希望网罗所有的游戏用户群体呢？

确认了营销需求，下一步就可以进入 ROI 优化了。在 TikTok 上进行广告投放，其 ROI 优化可以分为以下三个阶段。

在 TikTok 广告管理平台，除 TikTok 外，投放版位还有 TopBuzz、BuzzVideo(iOS版本为 TopBuzz Video)、News Republic 和 Babe 在内的资讯应用系列。而每个版位的游戏用户占比不尽相同，因此分版位精细化投放，是优化 ROI 的初阶手段。

例如：

● 对目标群体占比少的版位，可根据性别、年龄进行定向投放

● 对目标群体占比大的版位，可进行无定向投放

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Lookalike 相似受众扩展功能

在中阶的优化中，Lookalike 相似受众扩展功能可供广告主参考使用，它通过自定义受众特征，来扩展相似受众，从而帮助广告主创建相似受众人群包投放，精细化覆盖目标用户群体。以下为该功能的一些推荐做法，希望对你有所帮助：

● 自主上传全渠道付费种子用户，或通过 MMP 后台配置全渠道付费数据回传进行打包。

● 从匹配种子用户的数量上看，其效果会随着规模递减而递减，从而增加投放成本。

● 使用该功能时，针对“扩展规模”这一选项，建议选择“精准扩展”。常规的拓展次之，广泛拓展效果不明显。

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Pangle 流量包

针对 Pangle 中不同的媒体特性和广告主的匹配程度，可定制适合广告主的流量包。（*对于此项功能的使用，建议提前咨询你的营销专家确认是否可用）

Pangle 流量包最佳实践

账户维度开启流量包，前期使用分游戏类型通用流量包投放积累后端数据，后期使用针对单个广告主定制的流量包进一步优化 ROI。

AEO 和 VBO 可直接对浅层事件进行优化，或直接投放深层付费事件进行优化。其中，高阶的 AEO 优化需要初阶和中阶时期的数据积累，效果才会更加明显。

VBO 是直接帮助广告主优化 7D ROI 的产品。分为 ROAS 保本和最高价值出价方式。通过不同的出价方式，帮助广告主达到目标。当广告主设置较高的 ROAS 保本出价时，会有消耗困难的问题；当广告主想要维持平稳的消耗并对 ROI 有一定容忍度，可使用最高价值。

AEO & VBO 最佳实践

使用 AEO 与 VBO 进行高阶优化，需要被投放产品单日有较高的激活量及付费事件。同时，通过AEO 来设置后段出价，广告主需耐心等待 AEO 度过冷启动期，出价不宜过低且在学习期内不得轻易调整。

针对以上三阶段的优化，当广告主有新游戏产品时，就可以按照下面的路径进行 ROI 优化操作。

Q

通投（自动版位）ROI 不佳怎么办？

A

分版位优化！分别针对 TikTok 和 Pangle 版位投放观察 ROI 情况。

Q

TikTok 版位的 ROI 不佳怎么办？

A

可考虑全渠道数据回传打包 Lookalike，并上传种子用户，优化 Lookalike 。积累数据后开启 AEO/VO 测试。

Q

TikTok 版位的 Lookalike 为什么效果不明显？

A

存在 3 种可能：

1）种子用户不是客户全渠道的付费种子；

2）匹配的种子数量不足 ；

3）拓展时并非采用精准拓展。

Q

TikTok 版位的 AEO 为什么跑不出量？

A

付费出价不够高，建议按照“付费出价=安装出价/真实付费率”进行调整，同时尝试使用 AEO lowest cost（应用内事件优化结合最低成本出价策略）。

Q

TikTok 版位为什么通过 Lookalike/AEO 优化后前期效果好，后期效果不好？

A

优质用户的数量是有限的，前期获取的是最精准的付费用户，后期获取泛用户，优化效果会下降。