Bidalgo Monica：后IDFA时代，制胜游戏增长新策略·素材评分·智能推荐

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Bidalgo Monica：后IDFA时代，制胜游戏增长新策略·素材评分·智能推荐 | GGDS沙龙整理

Enjoy出海小编（刚） · Jun 10, 2021 3:12:05 PM

3月24日，Bidalgo CSM团队负责人Monica带来了关于“后IDFA时代，制胜游戏增长新策略”的分享，以下为经过编辑整理的文字：

Bidalgo是以人工智能为核心、精细化数据分析和投放素材分析的SaaS平台，是国内外知名开发者的信赖之选，博彩类游戏是我们的重中之重。成立已经十年，总部在以色列特拉维夫，全球范围内有5个办公室，140多名员工。

一、后IDFA时代海外增长会面临哪些挑战？

第一个挑战，广告平台日趋的自动化。第二个是付费营销投入越来越多，花费越来越多，竞争也是越来越激烈，特别是Casino。去年北美地区Q4，Casino的盘子已经在整个盘子的17%以上，占比算特别大了。第三个是隐私政策越来越完善，广告主对于用户层级的数据不再像以前那样了如指掌。今天主要探讨第三点。

首先，iOS14.5正式启动之后，我们需要把所有的投放数据进行整合。因为在14.4或以下的版本，跟以前一样不受影响，由第三方平台归因。14.5及以上，所有的归因后面就都是苹果来做。之前我们预测系统更新在三天内会占到60%，后面可能会更多更快。

其次，后面的数据由于不是给到MMP，而是给到所有的渠道侧，比如Facebook、Google，再由渠道方来决定，是否给第三方，那渠道方是否会给第三方呢？这个问题大家可以去考虑下。我们知道的是，有的渠道可能就不会给第三方了。

第三，建议大家多多关注自然用户数据，因为这一部分数据是针对以上所有版本的。可以对比自然用户的数据和非自然用户的数据的整体情况；然后在这个新的数据环境环境里，找到这个更加合理的benchmark。

iOS14.5如何影响Ad Network广告投放？

首先，因为没有IDFA了，就没有办法定向具体的IDFA受众了。第二，没有后台数据了，就没有办法建立前期到后期数据关联了。第三，SKAdNetwork只允许同时跟踪100个广告ID。第四，用户层级有限数量的转化数据。

后IDFA时代，广告主面临更多挑战

首先是大家肯定已经在慎重考虑的，怎么来收集conversion value？上报的事件怎么来设置？回传的cap的时间大概是多久？

其次，丢失cohorts数据之后，LTV预测模型可能后续也会失效；广告收入可能没有办法归因到Ad层级，会导致前方的推广也没有办法做细化，甚至是可能没有办法归因到准确的渠道。

第三，优化策略的改变需要非常及时。没有VO，甚至没有AEO了，这种情况下如何优化广告？即使有AEO，表现会是怎样？大家是有测试过吗？是否需要重新考虑iOS、安卓……渠道之间的预算分配？因为要建立新的这个数据模型，才能够有相应的结果。

第四，最重要的就是受众定向和素材的策略。因为渠道的受众定向没有了，后续的IDFA肯定没有之前那么精准了。受众会变得更加广泛，广告主能够采用的优化策略可能就回到了以前，就是最初期的按性别、按年龄或者是按国家、按语言这样来设置优化的测试。

二、Bidalgo如何帮助广告主应对新挑战？

（1）整合多数据源

首先要了解新的规则，以此来制定新的优化目标。最简单的解决方案，当然就是把所有的数据源放在一个面板上。那这样会不会很乱？我们可以一起来看一下。

如上图所示，我们的后台长这样，可以在同一个面板上，看到相应的数据，让大家做数据分析的时候可以一目了然。

第二，有了数据还不够，我们有实时可视化的趋势图。只有这样你才能够把控数据，然后及时做调整。

第三，因为后续没有办法做用户定位，可能更多依赖于素材，所以我们也将这种多元的数据细分到素材层级。

在素材层级，可以很明确的看到，哪一些是通过算法算出来的数据，哪一些是渠道的数据，甚至会告诉大家这个算法是怎么来的，算法里面会涉及到哪些数据员，具体的公司是什么，让大家可以告别IDFA的归因链，从创意出发，打造一个全新的漏斗。

刚才我也提到了自然用户的重要性，非常推荐大家在iOS14.5到来之际，更加关注自己的自然用户数据。有了自然用户数据，你才能够看清全貌。我们平台可以把自然用户的数据按国家细分。因为只有这样，你才能够找到就是相应区域里的整体数据情况，然后找到一个新的数据模型下相应区域的benchmark。

我们会有一些timer和cap的设置，意味着有可能你的事件或者是你的转化并没有在你设置的tap内完成，它就会被归为自然用户；你的这个付费用户和你的自然用户的数据肯定是有一定关联性的，所以我们要把控这种关联性，才能够更好地把控这个整体的局势。

上图是我们真实客户的一个iOS14的测试图，这里是安装数据。黑色的线是MMP，可以看到是install，绿色的线是SKAN channel。前面提到过，这样的数据不给第三方了，只给channel了。

我们可以看到SKAN和install是什么趋势。很明显，趋势是完全一致的。但是，就像我们预判的那样，它会有24小时的delay。在这个趋势下，我们就知道，安装稳了，那conversion value怎么样？

很不幸的是，我们发现transaction，也就是付费次数，这次改过来了，绿线是第三方数值，然后黑线是SKAN数值，大家可以看到，两者是毫无关系的。这个时候我们就可以得出一个结论：iOS14数据保持了一致性，有一定的关联，但是这个conversion event value，可能要么是SDK有问题，要么这个timer或者cap设置的没有跟事件强关联。还有可能是这个事件选得不够好，它转化的次数没有那么频繁，导致我的数据跟第三方数据相差这么远。

我们的建议是，首先你要检查SDK，然后你要检查你的timer和cap，最后你要最关注一个点就是，你要重新考核你所有的现有数据的对应关系，然后来查看哪一个conversion是你最适合设置的唯一值。

（2）聚焦素材，更新优化素材策略

第一，纵观全局，及时做号风险分析。

如上图所示，素材在一个面板上，可以看到前三个素材的评分特别低。这三个素材用到了这么多个广告里面，特别不合理，还花了这么多钱，第一个才三分，还花了11%以上的钱。点开可视图继续看。

你会发现花费一直是很平稳的，但是ECVR，就是所谓的展示到安装的转化率，是逐渐在下降的。为什么广告主没有办法及时发现？可能一个素材使用于不同的账户，甚至一个素材可能是多名不同的同学在跑，那所有素材的数据就特别碎片化，所以如果没有一个这样的总览信息，你可能就没有洞察，那你当然是不知道这个时候就要做风险控制了。下一步可能就要基于之前表现那么好的素材，分析一下之前为什么表现好；那它现在疲惫了，我就让它休息，就要换一波素材来做测试了。

广告主会经常忽略的点，是一个素材可能已经跑了很久了，但是它还在跑，有点像我们中国的情况，大家可能每一周每两周都上一批新的素材，发现永远在跑的那一部分素材，都是我们的老素材。那大家有没有真实关注过，这个素材第一天花钱是哪一天，到今天还在花钱，然后它已经跑了将近一两年还在花钱，为什么这个素材这么常青呢？建议大家回去一定要关注素材的生命周期，要保持素材的新鲜度。

上图标注出来的小星星，是我们的广告主可以通过自定义的kpi，然后每一个kpi和它有相应相关的这个参数，我们会通过一个算法，给它一个就是相应的比值，然后让它有相应的评分，表现好的素材就是五星的素材。这样可以让大家就是一目了然的看到这个素材的表现。

我们会有AI智能地推荐有潜力的素材。通过过去一段时间素材表现情况，智能地给大家推荐。比如说某个素材过去三四天里面，整体表现比其他的都好，达到了十分，那系统就会推荐，然后让大家进行选择，然后来进行复用。

那表现不好的，也会有这样相应的弹窗告诉你，比如过去14天，它的整体表现是同一个segment里面不好的（segment就是相同的国家、相同的渠道、相同的定位），然后让你暂停。

这个话题直接说有点晦涩，所以我拿一个大家比较熟悉的素材举个例子。

这个素材大家应该很熟。图片素材有两个，乍一看好像还挺一致的，样式也一样，怎么来拆解呢？

首先把背景拆解，左边这个是浅紫色，右边是深紫色，肉眼没有办法判断哪一个颜色表现最好，但我可以打上标签，Background会有purple和dark purple。

第二个是性别。左边这个是小姐姐，右边是个大叔，肉眼没有办法判断谁的表现会更好。

第三个是logo。左边她露出的这个logo，它可能会有一个大公司效应，会吸引更多的用户。但是，因为我有提到，iOS 14之后，我们的素材是需要面对更广大的用户的，那是不是没有logo会表现更好？这也是需要进一步探究的。

第四个是concept。因为两个都都是精品，所以这方面是一致的，会有一个同样的元素。

最后一个是特效。左边的这个是纸币钞票，右边的是闪耀的小金币。

拿到了这些信息之后，接下来怎么做分析？我们可以通过大类的分组，然后来进行分析。比如说刚才我提到的不同的背景或者是不同的性别，我们可以分析出男性表现好还是女性表现好，然后以数据为我们的支撑，来做相应的判断。

所有标签类别都由你们自定义，不同的游戏都会有不一样的标准和玩儿法，那大家是可以根据自己定义标签和进行区分。也有人希望有组合叠加的分析，我们也实现了这样的功能。在这两个相同的logo下，我就可以进一步的去分析，哪一个是真正的制胜元素，哪一个是成功的关键。我们也是会进一步的将标签分析可视化，在这里以不同的这个坐标轴大家可以按需进行选择，然后不同的颜色来进行区分。