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前沿探讨:为什么顶尖广告商不再关注D7 ROAS数据?
2023-03-31 17:54来源:
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LTV Optimize(生命周期优化)是Liftoff在行业首次提出的机器学习解决方案,可以使用广告商的预测LTV(pLTV)分数来为其业务定位最佳用户。Venkat Akkinepally是Liftoff的产品经理,在本次访谈里和我们一起深入探讨了LTV Optimize背后的广告定位技术有何奥妙,以及如何才能提升pLTV。

前沿探讨:为什么顶尖广告商不再关注D7 ROAS数据?

Liftoff多年来,营销人员已经成功优化了基于CPI(每次安装成本)、CPA(每次行动成本)和D7 ROAS7日广告支出回报率)的买量营销活动,为何现在需要优化基于LTV的营销活动?

Venkat:在2022年10月之前,移动营销人员不得不将CPI、CPA和D7 ROAS优化作为LTV的参考数值,因为直接的LTV优化并不存在。如今,业界认为D7 ROAS是衡量买量活动成功与否的关键指标,但事实并非如此。广告商关心D7 ROAS,也关心DAU(日活用户)、ARPDAU(日活用户平均收益)、留存和许多其他纳入LTV模型的指标。仅针对D7 ROAS优化买量营销意味着忽略其他所有能助力LTV实现更显著提升的重要指标。

用户通常不会在安装应用后的第一周内进行大笔消费,仅这一点,就让为实现D7 ROAS目标而进行的营销活动优化显得没那么有价值。

但业内还是依靠D7 ROAS机器学习模型来识别、获取那些会在第一周进行大笔消费的个别氪佬用户。目前的D7 ROAS广告买量模式存在缺陷,其原因有二:第一,广告商之间的竞争提升了购买D7氪佬用户的成本;第二,D7 ROAS机器学习模型忽略了其他会在安装后3-6个月(或7天后)进行持续消费的用户或氪佬。

而且这些短期指标(CPI、CPA和D7 ROAS)经常与营销人员的长期LTV目标不一致,所以业内需要一个能够直接基于LTV进行营销活动优化的解决方案。

Liftoff您提到说202210月之前……直接的LTV优化并不存在,为什么呢?

Venkat:大多数营销人员都在针对LTV进行优化,但每个广告商都对“什么是有价值的用户”有自己的看法,并针对自己的应用建立了独特模型,以预测用户可能带来的价值。因此,我们无法创建仅针对LTV指标进行优化,且满足所有人需求的机器学习模型。

总而言之,营销人员的目标很复杂,但不得不退而求其次,选择针对D7 ROAS等短期指标进行优化的营销活动。

因此,在2022年,Liftoff Accelerate的产品团队与Liftoff20家重量级广告商一起探讨革命性的解决方案,该方案将根据客户的独特需求定制Liftoff机器学习模型,而最终的结果就是LTV Optimize。

Liftoff Accelerate 的产品经理Venkat Akkinepally 表示:“我们正在以更低的成本为广告商定位更好的长期用户,因为我们在倾听客户的声音。”

Liftoff我已经迫不及待了,什么是LTV Optimize,它要如何运作呢?

Venkat:假如你是买量经理,在自己的平台上看到一位名叫“小红”的用户。你知道Liftoff Accelerate在三个月前把小红吸引到了你的应用里,数据分析师已经给小红评好了pLTV分数。现在,通过LTV Optimize,买量经理可以给Liftoff发送小红的分数,以描述其用户表现。如果小红分数很高,Liftoff的LTV Optimize机器学习模型将识别并获取与小红属性相同的新用户。假设其中一个用户是“小明”。你告诉我们小明的分数也很高,Liftoff的LTV Optimize机器学习模型将定位与小红、小明属性相似的新用户,以此类推。

这意味着LTV Optimize会获取那些已被证明会在应用上进行转换的同类型用户,从而减少买量活动中的不确定性。因为Liftoff会根据用户发送的pLTV分数来调整机器学习模型,LTV Optimize为每个应用定制买量方案。更重要的是,我们正在以更低的成本为广告商定位更好的长期用户,因为我们在倾听客户的声音。

只有Liftoff有能力根据用户的pLTV分数来买量,这一切都要归功于Liftoff Optimize

Liftoff用户通过LTV Optimize获得了什么样的结果?

Venkat:我们可以看到早期使用者取得的巨大成果,真的非常特别。平均而言,与基于D7 ROAS优化的买量模型相比,广告商通过LTV Optimize买量的pLTV上涨了14%CPI下降了40%

Liftoff太了不起了!什么类型、地域、平台的应用特别适合LTV Optimize呢?

Venkat:其实安卓平台的营销活动表现非常突出令人惊讶的是,与基于D7 ROAS优化的买量模型相比,广告商通过LTV Optimize买量的pLTV上涨了36%,CPI下降了44%。

LiftoffLTV Optimize有什么缺点或挑战吗?现在听起来有点太完美了。

Venkat:当然啦。与任何机器学习模型一样,LTV Optimize在预测时存在固有风险。归根结底,这完全取决于广告商提供的pLTV分数。如果我们收到的分数不准确,可能会导致重新分配在买量上的支出,广告商也可能不得不重新调整其评分方式(系数、权重等)。

此外,由于LTV Optimize定位的是在更长时间段(大于7天)里的理想用户,Liftoff发现,当广告商开始通过LTV Optimize进行买量时,D7 ROAS会下降。所以,如果广告商认为D7 ROAS和LTV一样重要,或更重要,那么LTV Optimize可能就不太适合。

Liftoff考虑到所有这些因素,对于那些想要提升pLTV,但仍在使用D7 ROAS和其他短期指标的营销人员,您有何建议?

Venkat:放手一试,快来体验LTV Optimize。不论是自己提供用户pLTV分数的广告商,还是和他人合作,评估pLTV分数的广告商,都是我们的客户。Liftoff有能帮助广告商评估pLTV分数的合作伙伴,并一直在寻找更多合作伙伴,让注册的过程更快捷。

关于Liftoff

Liftoff 是移动行业领先的一站式增长加速平台,通过广告投放和流量变现相关解决方案,帮助移动应用广告主、发行商、游戏开发者和需求方平台实现业务规模化增长。Liftoff 依托 Accelerate (DSP)、Direct (直客)、Influence(达人营销)、Monetize(广告变现)、Intelligence (GameRefinery数据分析) 和 Vungle Exchange 在内的一系列解决方案,服务于来自全球 74 个国家和地区超过 6,600 家移动企业,涵盖游戏、社交、金融、电商、娱乐等垂直领域。Liftoff 发起的“ 移动先锋” (Mobile Heroes) 计划致力于推动移动营销行业发展,汇集了超过 3,000 名应用营销人、变现领域专家以及游戏开发者,已成为业界知名的全球社区。Liftoff 连续六年上榜 Inc.5000 “全美发展最快私营企业”榜单,并多次荣获 Stevie(R) 美国商业大奖,荣膺最快增长科技企业。Liftoff 成立于 2012 年,总部位于美国加州红木城,业务遍及全球。

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