IAP内卷下，我发现了广告投放长线ROI的新解法｜ 三里屯信息流

2021年的游戏行业可谓一波三折：“防沉迷保护法、游戏版号停发、广告货不对板”的打压，让多少游戏厂商苦不堪言。好不容易熬过了三板斧，又要继续面对行业存量竞争的老问题。在存量阶段的游戏市场，买量成本和营销费用的飙升、利润不断削减、回本难度进一步增大，陷入了“ROI内卷”之中。因此，越来越多的游戏厂商开始聚焦于长线运营，并且在游戏营销的过程中注重长期ROI。

而2022的开端，腾讯广告带着新产品“每次付费”，让人眼前一亮，给整个行业红海带来不一样的长效ROI增长的解法。本人也一直深耕中重度IAP游戏多年，团队在使用该工具后也成功突围“春节档”，消耗量级达到了近半年的峰值。

下面跟大家聊聊我在投放上的一些经验和心得~

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投放过后，我们发现了这三点优势

不投不知道，复盘的时候我们对比历史的数据，发现使用每次付费后，有了很明显的变化。

就拿我们很熟悉的ROI出价来对比，毕竟投游戏的小伙伴基本在挺长一段时间买量都是以ROI出价为主了，在大盘出价工具中占比最大。那就是，每次付费出价产品在起量率、长效ROI、成本达成的方面更有保证！为什么呢？我们来逐一分析

1、起量率高、量级更稳

“二八定律”相信大家都有听过，在现实世界中很多事物都蕴含着这样的分布规律。而在游戏中则可以更极端，甚至一九定律，以某款中重度卡牌游戏为例，一个月的用户付费分层数据如下（已脱敏）。可以说10%的用户贡献了游戏90%以上的付费。（大家也可以让运营同学拉一下自己产品的数据进行研究）

其实啊，不同出价工具针对的人群也是不同的。

比如说ROI出价工具是针对大R，激活工具针对免费用户，那么每次付费工具针对的就是高频付费的中小R。

从流量盘子大小来看，中小R的这部分用户基数是比大R要高很多的，所以对应流量的量级是可观的。这也就解释了在使用ROI出价买量时，经常会面临学习期失败，起量难的情况。

因为大R人群本来就少，样本量稀疏，加上有些游戏付费设计偏后置，首日会付费的人数也少，导致模型在寻找合适人群的过程中学习困难，所以会难起量，能最终达到的消耗量级也是不如每次付费的。

而且从近期的实际数据来看，我还惊喜地发现了每次付费的大R占比也逐渐在提升，并不弱于ROI出价，更加适配于对ROI要求严格的产品~

2、长效ROI更好

从产品逻辑上来说，无论是“激活+首日付费ROI”，还是”首次付费+首日付费ROI”，ROI出价工具优化的都是首日的ROI，对长效的ROI上模型学习是不够的。

而每次付费是对用户7日内的付费次数进行预估，周期更长，自然在长效ROI上就更有保障。而且每次付费，是通过寻找7日内付费次数更多的用户，来实现长效ROI的增长，比起ROI出价对付费金额进行预估学习来说，更容易实现，达成率更高。

这也是经过大量的数据验证得到一个结论：随着用户付费次数的增加，用户的LTV和留存率也会延长和递增。所以，尽可能发现更多的高频率付费用户，游戏的长效ROI自然也会更高。

因此，每次付费对于想要优化长效ROI、优化每次付费成本的产品来说是一个很好的选择，因为它本质上就是要帮助游戏厂商寻找高频次付费用户。可能有人会提出疑惑，为什么是7天呢？因为在游戏产品中，7天这个周期已经足够很好地看出产品的生命力或者用户付费能力，帮助系统建模了。

3、付费成本达成率高

由于“每次付费”的模型是对用户7日内的付费次数进行预估，并以7日每次付费成本达成为优化目标。提高对高频付费用户出价，同时降低对低频付费用户出价，在成本和人群质量上的做好均衡，优化投放收益。因此，相比于ROI出价来说，每次付费明显对成本的把控能力要更强。

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我怎么玩转这一工具的？

我们这是一款SLG类的游戏，产品的特性是：付费节点多且较为分散，付费频次也比较稳定。

在春节档中，我们的投放策略上，分别使用了“激活-首日ROI”和“每次付费”两种投放方式，定向上都是“多个二方人群包叠加+自动扩量”。

在使用“每次付费”时候，我们在投放初期优先选择付费作为单目标出价，单目标的“付费”会比双目标的“激活-付费”更容易拿量一些，出价策略优选选择“优先拿量”。

根据近半个多月实际7日每次付费成本进行梯度出价尝试，待跑量稳定之后根据成本达成情况再做调整优化ROI。

并在春节前探索出效果达标的投放组合，于是在春节档期间稳步放量，每次付费的使用率也从以前的15%上涨至目前的72%。达到一个新的高峰。

从数据结果来看，每次付费虽然在首日ROI上的表现略低于ROI出价，但是消耗相比提升49%，计划起量率提升36%，7日付费成本成本下降20%，7日ROI提升18%。

这也证明了“每次付费”具有比较明显的起量快、成本达成率高、优长效的几大优势，无疑更符合我们游戏广告主的需求。

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一些注意事项的心得

我们在测试的过程中也不是一帆风顺的，就像任何新工具推出来的时候都不是完善完美，需要我们建立共创思维。在发现新工具使用过程中有什么问题和疑惑点，需要及时反馈，协同解决。

比如这次我在使用每次付费的过程中，发现使用过程中会出现空耗现象，激活单价过高的问题，从而导致首日ROI也偏低。

在采取了一系列的优化办法（降价5-10%、低预算、调整低成本的出价策略等）都没有明显效果。于是我跟媒体进行反馈相应case，紧密配合定位问题，逐一排查。

最终通过模型优化等方式，在近一个月以来我们感受到该现象有明显的好转，激活成本下降且稳定了很多，出现空耗的几率也大大降低，促进了投放效果的提升。

而我在与其他优化师交流时，他们也试过在测试新工具过程中出现了问题，比如有时候曝光突然陡降、前后端的数据指标有很大gap等等，但很多时候就是选择直接忽视，或者放弃测试了。

这是我觉得我们可以积极跟进反馈的，尽管广告主和媒体之间是一个博弈的关系，但在很多时候下，我们对增量提效的诉求是一致的。

不仅是日常的debug，更是可以在与媒体在“大推/营销节点”等场景时的定制化合作上，深挖用户属性和用户需求，通过制作引起用户共鸣的内容精准获取高品质用户，从而在量效上取得更大的突破。

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总结

引用某位大佬的分析：

我们现在的市场竞争很激烈，和大家去争夺那些高质量净值的用户，往往可能杀敌一千自损八百。而我们错峰竞争，不追求短平快，将目标转移到中小R群体身上。不是每个用户刚进游戏就会高额付费，这会经历一个培养的过程，一方面是对品牌的信任，另一方面是基于我们的运营方式，调优产品，将付费、留存做好，让中R培养为大R、让小R培养为中R。

因此，我们在用好长效ROI工具的同时，“打铁还需自身硬”，也需要将后续的产品迭代、营销运作持续跟上，坚持“精品化、单品化”的战略，就有机会做爆一个产品。这或许也为整体游戏买量成本高涨的当下，提供了一种新的思路。