
每年的双十一,都是电商圈买量最热闹的时候。买量的疯狂,卖量的也奔放,开发者们为了迎接一年一度的预算高峰,纷纷拼了命地在APP里堆满了广告位。虽说谁也不怕钱咬手,可是开发者们,先喝口恒河水冷静一下:都说广告有一半的预算被浪费了,您这种粗放式变现,难道不怕也有一半流量被浪费了么?
那么,除了堆广告,还有什么可做呢?不但有,而且油水大得很!今天要分享的这套方法,在大厂广告平台里已经被研究得很透彻了,它就是所谓“用户粒度运营”的方法。如果诸位看过我的书的话,也就是里面谈到的“广告放置(Ad Placement)”问题。
什么是“用户粒度运营”
为了直观地说明这个问题和方法,咱们先看看下面的示例:如果你是产品经理,如何确定在信息流广告里,应该隔几条内容插一条广告,或者说,这个参数最重要的决定因素是什么?

直接说答案,这个最重要的因素,是用户!这么说您就明白了:用户有像我这样的码畜,对广告相当敏感,看见也下意识就跳过去了,纯粹是浪费地方还招人烦;可是也有些用户,并不在意是广告还是新闻,都看得美不叽儿的,当然点击率就高得多。那么,给这两类用户出广告,难道应该雨露均沾么?
答案显然是否定的:尽着那些对广告接受度高的用户多出两条,对广告比较敏感的用户少出点儿,一来可以多挣钱,二来避免用户流失。这就是“用户粒度运营”的基本概念。
如果我们描述地准确一点,所谓用户粒度运营,指的是通过数据支持的用户分层,对广告样式、间隔时长、展示时长等进行个性化的调整。这么做的目的,在于把“好钢用在刀刃上”,同样的流量做出不一样的收入和用户体验来。
阅读行业的用户,怎么做分层
我们将以阅读行业为例,来解析一下这种运营方法。阅读APP的典型变现场景,是采用“章中插页”的广告形式,如下图所示。大部分APP,还是固定滑动N页出现1次广告的,这也意味着每个用户看到广告的节奏和间隔都是相同的,而底部的banner,也是不管青红皂白都放在那儿。那么,咱们可以一起来想想,与这种粗放式变现相比,有那些可以调整和挖掘的空间。

格局打开的话,其实,这些广告出现的时机、频次、时长、样式等,都是可以动态调整的!根据什么调整呢?一是看某个用户对广告是不是敏感;二是看当下的场景出广告是不是划得来。这就是用户粒度运营了。
刚才说了,这套方法论在大厂广告平台不算啥新鲜事。但是对广大靠广告变现的开发者来说,或者对这事儿还不熟悉,或者是乍一听不知从何下手。而这篇文章的动机,是因为看了一段穿山甲录的视频,向开发者介绍这一方法论。大家也可以先瞧瞧,对这事儿有个基本认识。
从这段视频里,我们可以了解到,以对阅读行业来说,根据广告敏感程度和场景有效性对用户进行分层,进而在用户粒度上决策广告的展示策略,绝对是一座值得深挖的富矿。
广告敏感程度也好,场景有效性也罢,其实都是用来评估用户注意力的。说个具体的例子——阅读时长,随着用户看了越来越久,他的注意力其实是逐渐下降的。如果还是以固定的广告频率展示广告,用户早就疲劳了,对广告也就视而不见了,变现的边际价值越来越低,反而会因为影响体验而流失用户。

简单说:人家都不耐烦了,就别当眼前花儿了!上面说的是长时间阅读引起的注意力下降,其实,不同的阅读场景也有类似的问题。比如,用户是在读休闲型的读物,还是严肃一点的读物,随广告的态度和敏感程度也不同,这个需要开发者根据自己的业务经验来总结判断。
对此,大家可以了解一下穿山甲的策略。它的基本思路是,针对不同的用户参数,将不同广告敏感度的用户分层,以便动态调整广告的分发。这套策略中可以调整的,包括前面所说的广告时机、频次、时长、样式等,用以提升广告的展示价值,实现流量价值的最大化。常见的用户分层参数,可以参考如下几类:用户状态(比如阅读时长、阅读速度、累计观看广告数量等)、内容属性(比如是小说还是专业干货)、变现价值(比如广告返回CPM值和用户粒度的arpu值)和场景属性。
这么多参数,开发者乍一看肯定有些头大。不过不用担心,对于用户分层的具体操作细节,穿山甲经过了很多实验,找到了一些有用的最佳实践。阅读行业的开发者们,大家可以了解下穿山甲这套策略,准备上双十一增收。
用户粒度运营的广告分发策略
下面,再来具体说说怎么制定广告分发策略。这里的基本方法论,是找到“用户变现价值”和“广告接受度”两个因素的最佳平衡点。
这么说比较抽象,咱们还是回到阅读行业。看看下面的用户活跃度与广告接受度及ARPU值的交叉比对图,它揭示了一个重要的洞察:高活用户的有效ARPU是比较高的,并且对广告的接受度也很不错!既然人家乐见,那就可以适当增加广告强度,比如可以缩短间隔,用较小的体验损失换得更多的收入。

反之,失活用户的ARPU和广告接受度都相对较低。那么对这类用户,开发者可以适当降低广告强度,少挣不了几个子儿,却能换回更高的用户活跃,有利于长期收益的提升。
在用户粒度上提升变现能力的过程中,主要可以考察“广告返回CPM”和“用户arpu值”这两个数据维度。
第一个维度,广告返回CPM,它是个综合性的指标,用户偏好、使用场景和市场的预算情况,都会对这个指标有影响。
它可以用来指导设置章中插页的频次、底通banner的展示时长以及章首广告是否需要停留片刻等广告分发策略。CPM高,可以减少插页间隔,提升频次,增加底通banner展示时长,也就是说,在用户体验影响不大的基础上,通过增加高价展示的占比提升收入。
这条在双11期间很管用:这段时间预算充足,CPM也特别高,我们可以根据广告返回CPM的分档,精细化地增加广告展示频次。通俗地说,人家这会儿给得多,那就先得着再说。
第二个维度,用户粒度ARPU值,这个指标重点体现的就是用户本身的差别了。
我们可以根据此指标,将用户分成高、中、低3档:其中高arpu值用户可以原有运营策略不变;而针对中、低arpu值的用户,可以通过提高广告场景的丰富程度,来提升收益。比如,在双11期间,可以在中低arpu值用户阅读章节大于X章,且阅读超过N分钟后,采取弹窗或章节末尾送福利的形式,引导用户通过观看激励视频,领取X分钟免广告的奖励。通过这种策略,可以增加一些高价广告展示,同时有利于用户的阅读体验。
理解了上面两个指标的用法,如果您是高阶的开发者玩家,再给您推荐一个升级方法——通过交叉组合的指标来设计更精细的广告策略。而从目前穿山甲客户的最佳实践来看,较为成熟的策略,是参考“CPM × 用户ARPU”这个指标组合。简单说,就是按两个指标分别分成高中低三档,然后组合成九宫格,每个格自采用不同的广告策略。
从穿山甲市场的整体统计来看,采用这一组合策略的开发者变现能力显著提升。某头部的小说APP,在这一组合策略下,ARPU值的涨幅达到了7%,而用户留存和时长并没有什么下降,这可以说是平地抠饼啊!
咱们要再深聊下去,那就有点没完没了了,建议大家直接去看穿山甲出品的《快闪课堂》(文末有链接),系统地了解和学习一下这一方法论,以及其中的实践要点。当然,也可以直接照着视频里的案例,先做起来试试看。
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变现这事儿,不能只靠大力出奇迹,还得靠精细化的策略。而本文所说的“用户粒度运营”这个精细化策略,就我个人的经验来说,是可能带来显著的收入增量的。从阅读行业的实践来看,通过精细化调整变现价值和广告接受度的平衡关系,可以合理地把广告推给更接受的用户,用尽量少的用户吐槽换取尽量多的收入。
其实,这样的方法论,完全可以推广到更多的IAA行业。比如游戏行业里,激励视频弹出的时机和长度,完全可以用同样的方法论精细化调整。篇幅有限,其他行业咱们就不展开聊了,开发者们可以自行起飞智找窍门儿。
如果开发者想深入了解这一方法,给大家推荐一个材料——穿山甲录制的《快闪课堂》。在这个系列课程里,穿山甲官方对用户粒度运营的概念、用户分层方法、个性化策略配置等问题,都有系统性的介绍。在双11到来之际,建议大家好好学学,趁着市场上预算充沛,在不伤用户体验的同时,好好挣上一笔!
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