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作者简介
方子恺,Erick Fang,现任汇量科技 Mobvista 集团执行董事兼首席产品官,于 2015 年加入汇量科技,是中国第一波做出海业务的人。现负责集团整体业务的产品研发及管理。此前,曾在百度凤巢、友盟、阿里妈妈等公司任职,负责过 PC 广告、移动广告、移动电商广告。
加入汇量科技至今,方子恺作为核心人员已成功带领汇量科技开辟程序化广告领域,从运营主导交易撮合的低频优化转向由机器和算法主导的高频优化,为汇量科技的“SaaS 工具生态”打下基础。
你是否知道自己做增长的目标是什么?
关于问题的答案,可能会有人回答:我知道目标是什么,就是获取核心受众。这句话在我看来可能是句正确的废话,因为不够清晰。可能需要换为更清晰地描述:
1. 在增长这个语言体系下,我怎么去正确地描述我的核心受众?
2. 他们会在哪里出现?
3. 我们怎么尽可能地覆盖他们?
如果能做到以上三点,你会发现所有上面的问题都不是问题,当然这个非常难。这三个问题自成一个循环,没有一个四海皆准的答案,每个人的答案都不一样,但是越做越会发现问题的答案也会不断清晰。我现在在思考的很多问题,也是依托于当前我们的知识体系和产品体系,怎么能够帮助我们的客户,尽可能快速地去回答这几个问题,帮助他们实现除了在 Mintegral 之外的整体的增长,把蛋糕做得更大。
但是,在具体地描述这三个点之前,还有很多的知识点,大家需要去了解一下。所以我会先做一些基础的科普铺垫。在介绍这些的时候,上面有一些问题的答案也会被覆盖。
关于受众的基础科普
首先,我们既然要买用户,首先得了解一下海外的用户都在哪里。我们这里先不讨论 Web 的场景,这是一个完全不同的世界,我的研究也不深,只讨论 App。
海外是一个游戏非常发达的市场,在发达国家,游戏在用户整体每日时长的占比,可能要比想象的高很多,对于用户时长这个,业内不会有很精准的数据。据我推算,Meta,Google 这些大媒体,在用户每日使用时长的占比,可能也就在一半左右,剩下的一半时间,用户都分配在游戏、电商、工具、视频等中长尾的媒体里。
举个例子:在3月6日左右,美国的高峰时间出现了云服务的问题,Instagram,Meta 等 App 挂了不能登陆,我们在半夜 12 点突然发现了流量收入大涨,但是涨幅没有想象得这么高,也就是在 20% 左右。
也就是说,即便大媒体挂了,对我们整体的影响也没有这么大,这本身就说明了在海外游戏等产品的用户基数是非常庞大的。当然还有一种可能性,就是大部分使用大媒体的用户都不用其他产品,这个概率在我看来不高,因为看一下我们大盘每天的 DAU 就知道了。Again,这个数据没有准确的答案,因为没有三方工具能统计大媒体的时长,即便能统计也不能说,而大媒体自己的统计标准和三方也有所不同。
所以有一个简单的推论,用 Meta、TT、Youtube 这些产品的用户,也在用很多其他产品(比如游戏)。可以把这个推论认为是一个基本的公理,我们后面所有的推导,都要假定这个公理成立。如果你认为不成立,可以直接跳过,也欢迎用数据来打我脸。
其次,我们在买量这个大环境下,本质是在买什么。这里引用一个电商常用的“人,货,场”的概念。货就是自己的产品,我们其实买的是人和场的组合,也就是(User, App)这个 Pair。(这里场的概念其实可以更发散,但是客户能控制的维度不多,所以这里只谈 App 这个维度)
而我们上面说了,用户其实会出现在很多个地方,也就是对一个用户来说实际上每天在手机上的时长和广告价值,是分配在(User1, App1),(User2, App2), (User3, App3),....这么多组合上的。这里的 App 也包含大媒体的 Hero app: Meta, TT, Youtube 等。也就是说,我要买这个用户,实际上有很多选择,我可以在 Hero App 里买,也可以选择在其他的 App 里买。
第三,这些(User, App)的组合,可以通过哪些公司去覆盖。大媒体当然是一个不错的选择,但是不是唯一的选择,在很多情况下不是性价比最高的选择。实际上,很多客户已经在尝试大媒体之外的可能性且取得了很不错的效果,通过我们获取的各种数据来看,在投放了 5 个渠道以上的客户里,大媒体带来的用户量级加起来,游戏和工具基本都是在 50% 左右,所以其他渠道带来的增量实际上是相当可观的。我这里先不谈怎么选择渠道,只谈用户覆盖,但是很多标准其实是类似的:
Appsflyer,Adjust,Tenjin 这些三方排名,基本 Top10 出现很多的渠道的集合,能覆盖完全这些 Pair。
可以通过很多 Market Insight 工具,去观察你想要触达的核心 App,找竞品产品,看他们投放 App,看这些 App 主要装了哪些广告平台的 SDK。这里同样也有广告平台的排名。比如 Appannie,Sensor Tower,CAS 等。
这个可能大部分人都不知道,可以通过 Google 的一个官方平台,来查询哪些公司的 SDK 覆盖率比较高,叫Google SDK Index:https://play.google.com/sdks/categories/ads。里面安装 SDK 量比较大的,基本覆盖(User, App)这个组合的概率就高。
总结一下,假如我上面说的都成立,那么会有几个简单的推论:
我们想买的用户,是出现在包含大媒体的 Hero App 的(User, App)的组合内。
这些组合能被很多除了大媒体之外的渠道覆盖。
我们要解决的问题就会转化成:如何用最低的成本,通过更多的渠道组合,从(User, App)这个 Pair 中,买到尽可能多的目标 User。
这几个推论里,还有一些概念没有被清晰地定义(比如什么是目标 User)等,我会在接下来的内容里逐步展开,并基于上面的推论来回答文章开始的几个问题,借此给出覆盖核心受众的实操建议。
理解受众,找到受众,覆盖受众
第一个问题:在增长这个语言体系下,我怎么去正确地描述我的核心受众?
我为什么把这句话描述得这么复杂,还要说是什么语言体系。因为开发者找用户的常见的思维逻辑,我总结下来包括但不限于以下几个:
我的产品是基于某一款产品改出来的,所以我们的受众跟这个产品一样。
我的产品都是同一个玩法(比如网赚),所以受众相似。
我的产品名字都差不多,所以受众相似。
这些推导,基本都是开发者站在一个产品的角度来考虑问题,评估的是产品的相似度,也就是这个“相似”的概念是在产品设计这个角度下才成立的,但是产品设计相似,不代表受众相似。有可能我从这个产品改出来的一个产品,虽然产品类似,但是受众大不相同。
如果我们的目标是增长,那么我们所有的语言体系,都要从产品设计的体系,切换到增长的体系,而大部分的开发者因为本身就是产品出身,对产品有着优秀的理解,但是对增长和商业化并不熟悉,所以没办法切换体系,这是为什么在增长或者变现这个角度,往往没做好的最最根本的原因。
我们还是先来复习一下前面讲到的用户覆盖,我们要买的实际上是(User, App)的 Pair,如下图所示,一个用户,可能会用多个 App,比如 App1 每天 5 小时,App2 每天 2 小时,其他 App 加起来可能 3 小时。而这些 App,实际上会用一个或者多个广告系统来变现,Network 就是代表着广告系统。注意,在这里,Meta 等大媒体的广告系统,也可以认为是一个 Network,只是这个 Network 的流量来源主要来自自己的 Hero App 而已。比如 App 1 就是大媒体,那一般只用自己的 Network,所以只有一个 Network。三方的 App 一般会用多个 Network,所以会有多个,不同 App 也很可能会用同一个 Network,所以不同 App 之间 Network 也可能重复。
简单来说,我们整个买量过程,就是通过这些 Network,在某个 App 上,买到了这个用户的过程。这里还有一个重要的知识点,表面上,这些 Network 之间都是独立公司,看似互不关联,实际上,都是相互影响的,也就是你在 Network 1 上获得了巨大成功,可能会影响到 Network 2 和 3 对你的判断也会变得更好,这点我在这里也不展开,大家记住这个结论即可。
而不同 Network 是有能力差异的,这个能力差异主要体现在:对于用户和产品的匹配和价值认知的差异。而会产生这个差异的本质原因,是因为用户的兴趣是多元化的。从我们的数据库来看,只有一个行业标签的用户,不到 15%,而 70% 以上的用户具备 5 个以上的行业标签(这个也变相说明了大媒体实际上对于用户时长的占据没有现象的这么高)。这么说可能比较难懂。
举个简单的例子:一个用户,今天这 24 小时时间内,用户可能会下载 5 个不同类别的产品,这 5 个不同的产品,用户下载的概率都不相同。这时,5 个 Network,可能今天分别会给这个用户推 5 个不同的产品,因为他们分别认为用户下载自己推的这个产品的收益是最高的。而这 5 个答案,在某种意义上都是对的,因为用户的确都可能下载,只是在这个时间下,这个空间下,只有一种答案是价值最高的,而推了正确答案的 Network 就会 Win 并且产生最大的收入。这个例子非常重要,请大家仔细理解。
那为什么不同 Network 会有用户和产品的匹配和价值认知的差异产生呢?大体来看原因会有三个:
1. 这个公司长期业务所积累起来的样本
2. 工程链路体系以及模型用到的特征体系
3. 模型本身的能力
这个话题在这里我不打算展开了,大家只需要先假定我这个结论是正确的即可。顺便在这里要纠正一个大家经常听到的概念,现在由于整个行业都开始走向 ROAS 这种 Device Level 的买量产品,这种产品因为优化维度到了设备级,所以让广告主会非常得方便。
在 Mintegral 内部,ROAS 产品的收入占比也很快占了主流。很多公司开始让客户忽略子渠道(也就是某个 Network 合作的具体App)这个概念,这个其实是非常错误的,因为无论是 ROAS 还是 CPI,子渠道一定是模型里的重要特征,而且还是梯度最大的特征之一,换言之,如果你的产品在这个子渠道上一个安装都没有,很可能会导致模型认为你这个产品不适合,不给你量,无论是 ROAS 还是 CPI 都是如此。要验证这个点也很简单,只要看不同 Network 之间流量相似度就行了,有多少 App 是重复的,有多少是不重复的,只要有权限,都能看到这些数据。
回到最开始的问题,为什么这句话这么拗口,因为本质你是要通过 Network 去买到(User, App),那你怎么想并不重要,Network 的系统会告诉你:我不要你觉得,我要我觉得。如何正确地理解 Network 的系统怎么思考,以及如何正确地帮助 Network 的系统理解你的产品,才是买量的核心关键。注意,这是一个双向选择的过程。既然要跟 Network 沟通,那么了解 Network 的语言体系肯定是很重要的。
每个 Network 都有自己的语言体系,但是大致来说,三方的 Network 语言体系据我观察应该大同小异,但是每个大媒体的语言体系应该差别都比较大。对于开发者来说,自己能确切影响 Network 系统的语言体系基本由两个方面组成:
流量侧的定向体系:比如 App 来源,机型,网络,国家等
用户或者产品的标签体系:每个 Network 都会对用户和产品有一个自己的标签体系,这个标签体系本身更能刻画在自己 Network 下买量的结果
对于大媒体来说,因为没几个 App,所以主要是第二点,对于三方 Network 来说,可能更重要的是第一点。如果你能比较清楚地描述出来,我的产品适合在哪个 Network 买量,这个 Network 给我买到的量大概会来自哪些流量,哪里流量带来的价值是最高的,是什么样的用户标签或者产品标签,那么可以说你对这个 Network 的认知就达到了相当高得程度。
这个问题的答案其实是很难的,而且需要长期的迭代,我们的 Saas 产品也会逐步地融入我们对行业的理解,来逐步地减轻开发者回答这个问题的难度。
第二个问题:用户会在哪里出现?
回答上个问题的时候说过,需要用 Network 的语言来描述这个问题,但是大部分的开发者对于 Network 都不太熟悉,怎么办呢?转化一下这个问题,开发者想了解的就是针对某一个特定的 Network,我希望知道这个 Network 认为和我比较相近的产品或者标签都有哪些,我所需要的用户往往就在这些产品或者标签下出现。
为了让大家有一个抓手能够往下拓展这个问题的答案,我们集全集团的可合法使用的数据,通过大模型整理出来了一个数据库,用来描述产品之间的相似关系,比如我们去搜索产品 A,会给你一个跟这个产品 A 系统认为最相关的产品 List。这个结果当然是不能直接给客户的,但是我们会基于这个结果通过 Saas 产品给客户呈现一些聚合出来的脱敏结果,希望在黑暗的市场里面,能给客户带来一丝光明,指引一个前进的方向。有兴趣的可以去了解我们的 XMP 产品。会给大家呈现一个跨 Network 的投放流量指引。
XMP功能截图
另外这里有一个小知识点:基本只要是视频 Network,都具备流量来源透明化的能力,不仅可以告诉你你的产品投放到的流量的 ID(这个 ID 是 Network 自己给每个流量打的),也可以告诉你流量的 Appname 甚至包名,一般大媒体都不会提供这种能力。只是不同的 Network,开放这个信息的政策不一样,有的 Network 只给大客户提供,有的可以给全部客户开放。开发者都可以去问询各个 Network 自己对口的 AM。Mintegral 对客户是一视同仁的,也就是只要签了 NDA,就可以开放这个权限,因为我们希望我们的客户对流量有一定的了解,逐步地通过我们来认知这个世界。
如果你能拿到这些权限,你将可以解锁 XMP 升级版的流量池,用 Appname 把所有的Network 串联起来,找到你在这些 Network 里买量的最优解。无论用不用 XMP,这个权限都对未来的买量决策至关重要,希望大家努力去获取。
第三个问题:怎么尽可能地覆盖这些用户?
这个问题,需要你对上面两个问题的答案有初步理解,才能开始尝试去解决,也就是你能基本了解,你所合作的 Network(包括大媒体),会有哪些流量是比较适合你的。或者说,你期望获取用户的(User, App)的 Pair,会被哪些主要 Network 覆盖。如果你不知道,可以去考虑使用工具 XMP,或者一些市场发现工具,例如,Insightrackr,Sensor Tower 等。
👇 XMP 👇 |
👇 Insightrackr 👇 |
接下来影响你下一个 Action 的变量可能会有几个:
有多少 Network 给了你流量透明的权限?
有多少 Network 能让你 Target 到某个具体的 App 的流量?
有多少 Network 会给你提供冷启动的服务和能力?
你有多少预算能够在承担亏损的情况下用来跟 Network 一起合作冷启动,让 Network 的算法能更好地学习到你这个产品的数据,从而给你更多的机会。
基于两个基本的结论:
不管是 ROAS 还是 CPI,一个 Network 的子渠道 (App) 覆盖都是非常重要的,ROAS 并不一定能帮你覆盖你想要的 Top 子渠道,需要你想办法跟 Network 合作,通过冷启动来获取量级和 ROI 的最大化。当然你也可以选择什么都不做,Network 投出来什么就是什么,如果游戏好,可能也的确不用做什么。
Network 之间是相互关联的,包括和大媒体,也就是你从一个 Network 的一个 App 起量,其他 Network 也可能在不同的 App 起量。具体原因,我会在后面的文章里做解释。
尝试去覆盖这些用户的思路如下:
1. 选择几个 Network 同时开始合作,鸡蛋不放在一个篮子里,同时利用上面提到的 Network 的认知差,最大化获得第一波数据的可能性。
2. 在有一个初始的投放结果以后,通过 XMP 等工具,来了解比较适合自己的但是同时还没有覆盖的 App,然后去了解哪些 Network 能够覆盖他们。
3. 想办法在自己还没覆盖的,但是对自己有价值的流量起量。一般有两种方法:
➤定向这些流量提价,CPI/CPE 的就提单价,ROAS 的就降低目标。但是很多 Network 现在不外放定向子渠道的能力,尤其是 ROAS,一般平台都不会允许广告主在 ROAS Campaign上定向子渠道。Mintegral 目前是可以针对 CPI 定向子渠道,ROAS 目前也不开放。所以你也可以考虑在 Mintegral 上对这些有价值的流量定向提价起量。
➤想办法和 Network 合作冷启动,一般 Network 的 AM 都有让算法强制起量和学习的能力。每个 Network 的政策不同,一般需要广告主做一些配合,毕竟强制干涉算法学习基本都是要亏钱的。
4. 当你在某个 Network 的新的优质流量上起量以后,你可能会逐渐地发现其他 Network 也会开始起量,可以通过所有平台的算法继续搜索到一波新的用户,然后开始下一个循环。
Mintegral 的很多业务决策,也是基于上面的很多考量。
Network 现在是在往越来越封闭的方向走的,很多权限在逐步地收回,尤其是在大家的 ROAS 能力都显著提升以后,很多客户要么看不到流量从哪里来,要么不能定向子渠道,要么连 CPI 权限都没了,只能完全依赖平台算法选择的结果,自己除了素材,几乎没有任何调整的空间。一旦结果不好,可能就只能等死,对于很多新成立,但是有优质产品的公司,这个市场可能并不是那么友好。
我希望我们能够为这些公司,提供一些方向地指引,希望他们能通过我们来撬动这个市场。因此即便我们现在也是以 ROAS 为主,我们仍然会为我们的客户保留基本地观察世界,撬动世界的能力,比如我们现在应该是唯一一个坚持对所有用户做流量透明的公司,也是少数能保留 CPI 权限和定向子渠道能力的公司,同时我们系统每年都在投入大量的财力帮助优质的产品去寻求优质的流量。我们希望我们的系统能够平等地看待每一个客户,我们的客户也能在我们这里获得初步资金以后,更自由地选择更多的合作伙伴,我们也很乐意跟客户分享我们对市场的认知以及技术能力。
平等,自由,分享,是我认为的互联网的核心精神,也是我们的信条。让好的公司能够通过我们跑出来,让这个行业呈现更好的多样性,让蛋糕变得更大,利国利民,利己利他。
定义受众的部分,我们先告一段落,中间还有一些细节没有展开,但是并不影响结论,能把这个逻辑吃透,基本就意味着买量能力往上走了一大截。其他大家如果对某一些知识点有特别想了解的,也欢迎关注我的公众号并留言。
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