非游廣告變現手冊:從展示策略、渠道入手,開啟短劇、AI等非游戲應用的混變模式

來源:匯量科技服務號
作者:匯量科技服務號
時間:2024-12-25
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2024年,AI應用、短劇等內容形式在海外市場迎來了爆炸性增長,也為泛娛樂應用賽道開辟了新的市場空間。

2024年,AI應用、短劇等內容形式在海外市場迎來了爆炸性增長,也為泛娛樂應用賽道開辟了新的市場空間。

行業(yè)數據顯示,全球社交應用市場規(guī)模預計將在2030年超過3100億美元,年復合增長率達到26.2%,社交應用作為泛娛樂應用的重要分支,其發(fā)展趨勢已成為海外市場的風向標。

一個新共識也在商業(yè)模式的碰撞中逐漸形成:“不出海,就出局”已成過去,現在“不混變,就出局”?;旌献儸F模式——結合訂閱、內購和廣告等多種收入方式——正成為非游戲應用出海的新趨勢。

具體而言,以生成式AI應用為例,當前在安卓端超8成的下載來自采用混合變現模式的應用(Data.ai數據),其中采用【訂閱+內購+廣告】變現組合的應用下載量比例高達45.5%,對應貢獻收入占比為36.4%;而采用【訂閱+廣告】變現組合的應用下載量占12.4%,收入占比則為15.4%。

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進入買量為主的應用發(fā)行時代,提升利潤的方式需要與時俱進。

對于短劇、社交和生成式AI應用的開發(fā)者來說,混合變現模式正逐漸成為主流趨勢,有些應用更是會選擇“生而混變”。

而通過應用變現設置的多元化,開發(fā)者也可以進一步實現“開源節(jié)流”:一方面是實現對用戶價值的進一步發(fā)掘,另一方面,也為調整用戶獲取成本打開了窗口。

那么,不同類型的非游戲應用如何通過變現模式多元化,以達到較好的回收預期?

應用以內購為主,

如何開啟廣告變現?

當前,混合變現產品有兩種類型:內購為主或者廣告為主,類型跟應用的天然屬性有著很直接的關聯。

在游戲領域,以超休閑游戲為例,這類產品主要使用插屏廣告變現,但在游戲關卡中也提供了去廣告內購和寶石商店等類似功能。這樣的產品內購占比不可能超過10%,不可能實現「內購為主」。但開發(fā)者不能簡單認為,這類產品玩法簡單,所以只能選擇廣告變現,而忽略了內購可提供的收入增量。

同樣的,即便是「內購為主」的產品,如短劇,在廣告變現上也具備極大的潛力。根據匯量科技Mobvista旗下程序化互動式廣告平臺Mintegral數據,短劇應用在美國等T1市場的激勵視頻eCPM表現最好,平均超過25美元。

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Mintegral短劇類應用

激勵視頻eCPM分市場情況,單位:美元

不僅如此,Mintegral整理的行業(yè)數據顯示,廣告收入正逐漸成為短劇App出海的重要收入來源之一,短劇廣告收入在2023年5月至2024年1月之間增長了近40倍;一些中腰部短劇App的廣告收入占比也出現了明顯的提升。

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整體而言,建議剛開始立項的開發(fā)者可以基于應用自身的特性,結合這兩條策略考慮廣告變現的設置:

-廣告展示需要策略化設定

開發(fā)者需要考慮把廣告放在“用戶看得見的、愿意互動的地方”;視頻、可玩和激勵廣告等類型能更好地吸引用戶。

-A/B測試是提效法寶

確定廣告展示策略有效性的最佳方法就是測試。比如表現一向出色激勵廣告,也需要放在合適的位置才能最大化收入。

在執(zhí)行層面,無論是產品是以內購為主抑或是以廣告為主,均可參考這些思路進行設計:

-用戶分層變現

可根據用戶付費情況,實施差異化廣告策略,如針對未付費用戶,適當提高廣告設置頻率,激發(fā)用戶通過觀看廣告獲取獎勵的積極性。

-激勵機制設計

可通過多樣化的激勵模式,如游戲關卡、劇情解鎖等,提升用戶觀看廣告的積極性。

-多樣化廣告形式

除了激勵視頻廣告設置,還可以嘗試插屏廣告、信息流廣告、原生廣告等多種形式。

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當前,短劇App的廣告入口常見于每日簽到、新劇集解鎖及任務獎勵列表

哪些廣告變現渠道更高效?

A.廣告平臺支持的競價模式

在廣告變現渠道的選擇上,競價模式是影響變現效率的關鍵因素。開發(fā)者需要關注廣告渠道支持的競價模式,并在應用設計時就考慮兼容性問題。實踐表明,應用內競價相比傳統(tǒng)瀑布流模式展現出更高的效率和優(yōu)勢。

應用內競價在實時競價系統(tǒng)上運行,多個廣告買家在實時拍賣中競爭展示廣告的機會,出價最高的買家將獲得廣告位。這種模式確保了付費最高的廣告獲得曝光,避免了瀑布流模式中的低效率和延遲問題。與此同時,開發(fā)者有望提升廣告收入,并提供更流暢和友好的用戶體驗。

有數據顯示,自行業(yè)轉向實時競價以來,開發(fā)者的整體應用收入增長了60%。雖然從瀑布流過渡到應用內競價需要初期的時間和資源投入,尤其是在測試增量效果和適應新系統(tǒng)方面,但長期收益將遠超這些初期成本。

B.競價勝率(Win Rate)

先進的廣告平臺通常采用基于機器學習的智能算法,不僅能為開發(fā)者的廣告資源匹配合適的廣告需求,還能通過領先的機器學習技術進行競價優(yōu)化。通過實時分析和預測用戶行為,廣告平臺能夠動態(tài)調整競價策略,從而幫助擁有優(yōu)質用戶群的應用在競爭中獲得更大的優(yōu)勢。這樣,智能算法便能確保每個廣告展示都能最大化收益,提升競價勝率。

Mintegral增長貼士:

目前,Mintegral支持瀑布流和應用內競價兩種競價模式。作為全球眾多頭部開發(fā)者的首選變現伙伴,Mintegral憑借優(yōu)異的算法能力與針對LAT流量高效預估的優(yōu)勢,在應用內競價上保持領先競價勝率,能高效助力開發(fā)者實現變現目標。

C.流量匹配度、集成便利性等其他因素

流量匹配:不同廣告平臺在不同地區(qū)和應用類型中的表現各異。開發(fā)者在決策前應深入了解平臺的廣告資源,確保其適合目標市場,并思考如何與用戶和內容相匹配。

集成便利性:了解平臺是否支持多種廣告格式,以及其與聚合平臺的協同能力和適應不同變現模式的靈活性,這些因素直接影響變現效率和效果。

SDK安全性:SDK的安全性和穩(wěn)定性對產品的可靠性至關重要。建議開發(fā)者進行全面評估,選擇安全可靠的合作平臺,以避免對用戶留存造成潛在負面影響。

此外,開發(fā)者也可以參考第三方發(fā)布的基準報告,選擇表現優(yōu)異的廣告渠道。

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Tenjin《2024移動游戲變現基準報告》,對于非游類應用也具備一定的參考價值

從投放的角度,

也可以進行變現效果優(yōu)化?

關注程序化投放的開發(fā)者不難知道,程序化廣告平臺通常會需要大量數據訓練以獲取符合產品特性的用戶群體。如果產品的表現已經足夠穩(wěn)定,想要進一步降低買量成本和提升玩家付費,開發(fā)者可以通過與算法表現優(yōu)異的程序化廣告平臺合作,從買量階段開始優(yōu)化應用的整體利潤率,形成獨特的商業(yè)優(yōu)勢。

目前,Mintegral基于AI和機器學習的智能競價體系,可為開發(fā)者提供更具有確定性的增長選擇,滿足不同回收周期產品的不同增長目標。點擊了解投放干貨。

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