TopOn杨雷：出海手游广告变现数据的价值与应用
57554 月 8 日，TopOn 携手 Facebook、AppsFlyer、App Growing 共同举办了“数据赋能游戏出海”线上分享。会上，TopOn 商务 VP 杨雷基于 TopOn 在运营服务的案例经验，与线上观众分享了出海手游需要关注的广告变现数据及其价值应用。
相信大家对广告变现并不陌生，今天我就侧重“数据赋能游戏出海”来分享广告变现数据的价值和应用。
出海手游需要关注的数据大致分为三类：产品、推广和变现。
产品数据包括 DAU、留存、使用时长、游戏内自定义事件等，推广数据则是新增、买量单价、展示、CTR 和 CVR、IPM 等，变现除了关注订阅、内购和广告产生的收益值外，还有请求、填充率、渗透率等精细化的指标。可以看到手游生态链中，每个环节都提供了多维度的细化指标，这些指标的打通和串联有利于开发者对产品进行深入分析，制定出更符合自身产品发展的策略。
ROI 和 ARPU 值是众多数据中的核心。ROI 与产品、推广、变现都相关，细化指标中有变现的 ARPU 值，产品的留存率，推广的 CPI 数据。TopOn 作为专注于广告变现的聚合管理平台，对变现数据的研究最为深入，在此与各位分享变现层面需要关注的数据指标，以及如何借助这些数据指标产生增益价值。
一、Fillrate、Impression 和 eCPM
有广告变现经验的开发者一定会关注 Fillrate、Impression 和 eCPM，因为它们是衡量广告平台效果的基本标准。但在这时开发者常会产生误解：单纯关注三个指标本身，而忽略了统计口径，最后发现收益不升反降。出现这个结果的原因是：
1. 部分广告平台的报表参数并不完整，如不是每个平台都会提供 Fillrate 数据；
2. 广告平台统计展示的口径存在差异，导致 eCPM 值出现“比较不公平”。单一关注 eCPM 指标，开发者可能无法客观分配相应流量。如激励视频广告，有些广告平台是以“播放开始”的行为计算为 1 次展示，有些广告平台是以“播放结束”的行为计算为 1 次展示。因此同样的 1 个流量或者 DAU，统计的 1 次有效广告展示和 eCPM 值就可能变得不一样，由此导致开发者在选择海外广告平台的优先级或者流量的分配上产生误判。
如图所示，天秤右边的 eCPM 和 Fillrate 都很高，但展示的量级相对左边而言是低的，最终左边收益比右边更高。这对开发者的启示是，调整 Waterfall 排序时如果只关注到 eCPM 和 Fillrate，而忽略了广告平台对于 Impression 统计口径，相同的流量所产生的最终收益是有差异的。所以必须要在相同的 DAU、人均展示次数的前提，综合计算 Impression、Fillrate、eCPM 带来的收益价值。这也是 TopOn 作为中立聚合平台提供统一埋点标准数据的原因，让开发者能够更客观地判断和进行相应调优，开源的客户端 SDK 使代码逻辑更加透明。
二、人均展示数和广告渗透率
渗透率的计算公式是 DEU/DAU，将有广告展示的独立设备数除于产生网络请求的设备总数。渗透率能帮助开发者判断当前用户是否有真正看到广告、激活广告功能，不只是被动等待广告平台返回数据。渗透率指标能够帮助开发者从客户端发起广告请求的阶段，就开始监控广告变现流程，前置对广告的运营优化工作。
以《火柴人》为例，开发者使用 TopOn 优化的过程中，通过 DEU 与渗透率数据发现广告展示存在问题，通过优化把前置比率提高，渗透率由 25% 提升至接近 90%。在不改变其他指标如广告场景数的前提下，9 成的用户都实现了广告场景的有效激活，扩大广告口径增加了广告用户数和广告展示数量，最终将有效人均广告展示次数翻了一番，整体收益增长接近一倍。
三、留存率和广告场景
随着变现经验的不断丰富，越来越多的开发者不再只关注短期利益，而是会平衡用户体验，尽可能提升长尾流量的价值，实现口碑和利润的双丰收。这时留存率和广告场景就能给开发者提供客观有效的参考方向，帮助决策和平衡广告场景和用户体验。
以《蛋蛋大乱斗》为例，开发者通过 TopOn 的 AB Test 功能来验证：增加新的广告场景对于用户留存的影响，实验后发现：有效的广告设计能够在提升收益的同时平衡好用户留存。最终决定在游戏内增加原生广告的变现场景，提升了整体的广告收益。现在原生广告收益已经可以占到《蛋蛋大乱斗》总收益的 10%。
第四、LTV（life time value）
LTV 是指用户在生命周期内为游戏创造的收入总值，它能准确及时地反映新增用户的变现效果，帮助开发者进行渠道级甚至用户级的广告数据分析，实现以利润为导向（LTV>CPI）的 ROI 策略指引。
最后数据基础上的 BI 系统。BI 系统就是商业化管理平台，作用是帮助开发者做到数据和资源的整合，借助第三方 API 的开放功能，通过数据挖掘、数据仓库以及相关的线上分析技术，结合前端界面实现。
其实现逻辑就是将可视化的前台与业务后台打通，再链接开发者所接触到的各个平台，如 Facebook、AppsFlyer、App Growing、TopOn 等买量、推广、变现、归因平台，结合自有产品数据构建产品的商业化模型，帮助开发者更加客观有效地分析旗下产品信息，为后续产品的推广变现策略提供指导。
BI 系统的价值。首先在买量和变现层面，BI 系统解决了数据割裂和跨平台操作的问题，实现不同数据管理平台的统一。其次是更有效地帮助开发者防范数据的异常指标波动，降低人力运营的成本。第三是很大程度上解决开发者对于数据安全和保密性的问题，因为 BI 系统是搭建在自有服务器上。当然商业化管理平台的价值远不止这些，随着市场和技术的不断发展，未来有更多可发掘的价值和空间。
BI 系统如何搭建。BI 系统后台需要将报表模块和商业化管理模块分别进行数据打通和汇总，最终呈现一个可视化的形态，从而实现数据预警、ROI 监控等功能。TopOn 作为变现聚合管理平台，针对有意向搭建 BI 系统的开发者提供丰富的 API 功能，在报表模块提供细化到设备层级的广告变现数据，开发者可以匹配现有产品数据、买量数据和归因平台，实现整体数据流的打通，从而计算渠道级 ROI。在操作管理界面，TopOn 的 API 可以帮助开发者进行批量创建广告位、应用以及 Waterfall 的管理，在统一的 BI 系统里完成跨平台操作。
以上就是我今日分享的广告变现数据对手游出海的价值与应用，希望对各位有帮助，谢谢！
4 月 8 日，TopOn 携手 Facebook、AppsFlyer、App Growing 共同举办了“数据赋能游戏出海”线上分享。会上，TopOn 商务 VP 杨雷基于 TopOn 在运营服务的案例经验，与线上观众分享了出海手游需要关注的广告变现数据及其价值应用。
相信大家对广告变现并不陌生，今天我就侧重“数据赋能游戏出海”来分享广告变现数据的价值和应用。
出海手游需要关注的数据大致分为三类：产品、推广和变现。
产品数据包括 DAU、留存、使用时长、游戏内自定义事件等，推广数据则是新增、买量单价、展示、CTR 和 CVR、IPM 等，变现除了关注订阅、内购和广告产生的收益值外，还有请求、填充率、渗透率等精细化的指标。可以看到手游生态链中，每个环节都提供了多维度的细化指标，这些指标的打通和串联有利于开发者对产品进行深入分析，制定出更符合自身产品发展的策略。
ROI 和 ARPU 值是众多数据中的核心。ROI 与产品、推广、变现都相关，细化指标中有变现的 ARPU 值，产品的留存率，推广的 CPI 数据。TopOn 作为专注于广告变现的聚合管理平台，对变现数据的研究最为深入，在此与各位分享变现层面需要关注的数据指标，以及如何借助这些数据指标产生增益价值。
一、Fillrate、Impression 和 eCPM
有广告变现经验的开发者一定会关注 Fillrate、Impression 和 eCPM，因为它们是衡量广告平台效果的基本标准。但在这时开发者常会产生误解：单纯关注三个指标本身，而忽略了统计口径，最后发现收益不升反降。出现这个结果的原因是：
1. 部分广告平台的报表参数并不完整，如不是每个平台都会提供 Fillrate 数据；
2. 广告平台统计展示的口径存在差异，导致 eCPM 值出现“比较不公平”。单一关注 eCPM 指标，开发者可能无法客观分配相应流量。如激励视频广告，有些广告平台是以“播放开始”的行为计算为 1 次展示，有些广告平台是以“播放结束”的行为计算为 1 次展示。因此同样的 1 个流量或者 DAU，统计的 1 次有效广告展示和 eCPM 值就可能变得不一样，由此导致开发者在选择海外广告平台的优先级或者流量的分配上产生误判。
如图所示，天秤右边的 eCPM 和 Fillrate 都很高，但展示的量级相对左边而言是低的，最终左边收益比右边更高。这对开发者的启示是，调整 Waterfall 排序时如果只关注到 eCPM 和 Fillrate，而忽略了广告平台对于 Impression 统计口径，相同的流量所产生的最终收益是有差异的。所以必须要在相同的 DAU、人均展示次数的前提，综合计算 Impression、Fillrate、eCPM 带来的收益价值。这也是 TopOn 作为中立聚合平台提供统一埋点标准数据的原因，让开发者能够更客观地判断和进行相应调优，开源的客户端 SDK 使代码逻辑更加透明。
二、人均展示数和广告渗透率
渗透率的计算公式是 DEU/DAU，将有广告展示的独立设备数除于产生网络请求的设备总数。渗透率能帮助开发者判断当前用户是否有真正看到广告、激活广告功能，不只是被动等待广告平台返回数据。渗透率指标能够帮助开发者从客户端发起广告请求的阶段，就开始监控广告变现流程，前置对广告的运营优化工作。
以《火柴人》为例，开发者使用 TopOn 优化的过程中，通过 DEU 与渗透率数据发现广告展示存在问题，通过优化把前置比率提高，渗透率由 25% 提升至接近 90%。在不改变其他指标如广告场景数的前提下，9 成的用户都实现了广告场景的有效激活，扩大广告口径增加了广告用户数和广告展示数量，最终将有效人均广告展示次数翻了一番，整体收益增长接近一倍。
三、留存率和广告场景
随着变现经验的不断丰富，越来越多的开发者不再只关注短期利益，而是会平衡用户体验，尽可能提升长尾流量的价值，实现口碑和利润的双丰收。这时留存率和广告场景就能给开发者提供客观有效的参考方向，帮助决策和平衡广告场景和用户体验。
以《蛋蛋大乱斗》为例，开发者通过 TopOn 的 AB Test 功能来验证：增加新的广告场景对于用户留存的影响，实验后发现：有效的广告设计能够在提升收益的同时平衡好用户留存。最终决定在游戏内增加原生广告的变现场景，提升了整体的广告收益。现在原生广告收益已经可以占到《蛋蛋大乱斗》总收益的 10%。
第四、LTV（life time value）
LTV 是指用户在生命周期内为游戏创造的收入总值，它能准确及时地反映新增用户的变现效果，帮助开发者进行渠道级甚至用户级的广告数据分析，实现以利润为导向（LTV>CPI）的 ROI 策略指引。
最后数据基础上的 BI 系统。BI 系统就是商业化管理平台，作用是帮助开发者做到数据和资源的整合，借助第三方 API 的开放功能，通过数据挖掘、数据仓库以及相关的线上分析技术，结合前端界面实现。
其实现逻辑就是将可视化的前台与业务后台打通，再链接开发者所接触到的各个平台，如 Facebook、AppsFlyer、App Growing、TopOn 等买量、推广、变现、归因平台，结合自有产品数据构建产品的商业化模型，帮助开发者更加客观有效地分析旗下产品信息，为后续产品的推广变现策略提供指导。
BI 系统的价值。首先在买量和变现层面，BI 系统解决了数据割裂和跨平台操作的问题，实现不同数据管理平台的统一。其次是更有效地帮助开发者防范数据的异常指标波动，降低人力运营的成本。第三是很大程度上解决开发者对于数据安全和保密性的问题，因为 BI 系统是搭建在自有服务器上。当然商业化管理平台的价值远不止这些，随着市场和技术的不断发展，未来有更多可发掘的价值和空间。
BI 系统如何搭建。BI 系统后台需要将报表模块和商业化管理模块分别进行数据打通和汇总，最终呈现一个可视化的形态，从而实现数据预警、ROI 监控等功能。TopOn 作为变现聚合管理平台，针对有意向搭建 BI 系统的开发者提供丰富的 API 功能，在报表模块提供细化到设备层级的广告变现数据，开发者可以匹配现有产品数据、买量数据和归因平台，实现整体数据流的打通，从而计算渠道级 ROI。在操作管理界面，TopOn 的 API 可以帮助开发者进行批量创建广告位、应用以及 Waterfall 的管理，在统一的 BI 系统里完成跨平台操作。
以上就是我今日分享的广告变现数据对手游出海的价值与应用，希望对各位有帮助，谢谢！
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