用户层级变现对接：用数据找寻收益平衡点

By Danielle Nissan (Guest author)

App 的推广及变现趋势随着行业形态和用户习惯的变化也在持续改变。每天数以万计的新上线 App 在不断争夺用户眼球，而买量成本也随之水涨船高。App 开发者必须不断探索盈利方式以维持满意的 ROI。ROI，ARPU，LTV 这三个指标是每一位开发者都不得不关注和极尽全力优化的数据。因为他们在小的方面代表着 App 用户的活跃程度，付费习惯和粘性；从大的方面看，决定了这款 App 的成功与否，代表着开发者能否良性循环的运转公司。在各种各样的营收优化方法中，被大家广泛使用也是颇为有效的方式之一就是引入多种广告变现形式，例如，在 App 内进行广告变现。

平衡的困境

那么，问题来了，如何做到精准的统计 ROI，ARPU 和 LTV，并依据这些数据不断优化投放，调整买量预算的分配？看似逻辑简单，但实际操作让我们举例看一下：

某 App 开发者通过 A、B、C、D 四个平台进行买量，同时，在 M、N两个平台进行广告变现。经过了一段时间的投放和变现，ROI 一直不理想。开发者试图降低成本的同时提高变现收益。于是将更多买量预算调整到了 CPI 相对较低的 A 平台。在另一方面，将更多的变现流量分配给了变现收入高的平台 M。然而，调整后，ROI 反降不升。可见，优化数据并不是看单独每个买量和变现渠道效果这么简单。在这个案例中，A 平台获取到的用户，在后期变现中表现并不理想。又或者是 M 平台相对激进的变现方式影响了用户留存和内购。

那么，几个买量平台，究竟哪个用户后续变现效果更好？又如何来平衡买量成本，内购收益和变现收益三者之间的关系达到最优比例？从 A 平台买来的每一个用户，后来在哪里发生了变现，又带来了多少变现收益？开发者往返于买量平台，变现平台，内部 BI，拉无数 Excel 表格，做 pivot，也很难理清用户这一系列的动态，更难以精准的将买量和变现联动起来。

日趋细化的市场需求

我们知道，许多开发者使用聚合 SDK 来做变现。聚合平台针对用户如何与广告互动则有不同的数据收集点。另一方面，一些变现平台并不是将设备层级的每一次用户变现互动以原始数据形式提供给开发者，而只是提供汇总数据。比如，提供某一个广告位展示或者点击数累积的变现金额给到开发者。这使得开发者只能在某种程度上统计 LTV 和 ARPU, 而不能细化到设备层级的颗粒度来做分析。

然而应用内广告变现是应用收益的一个重要来源。在不了解详细的用户广告互动路径的情况下，开发者如何去优化效果和保持数据增长？同时，对于超休闲游戏这类几乎全部收益都来源于应用内广告变现的开发者而言，统计细颗粒度的收益数据变得至关重要。

值得关注的是，我们看到一些聚合平台，例如 ironSource、Mopub、Applovin MAX 意识到了细颗粒度数据的价值, 并向开发者及第三方统计平台提供用户层级的变现数据。这些聚合平台在变现端为开发者提供了日进精准的数据，将变现推动到了一个新的细化级别。

那么，回归到我们前面举例的问题，有了精准的买量数据，广告变现数据，应用内购数据，订阅数据，这些分散在各种平台上的数据如何能够有效的整合，利用，并提供给开发者真正的价值？如何从用户获取的角度，完整统计所有这些收益来源的完整 LTV？

用专业的工具解决专业的问题

全球市场营销人员将 AppsFlyer 视为重要的合作伙伴，因为在这里，所有的数据集中汇总、归因，统计、分析最终输出有价值的报告。在过去三年中，AppsFlyer 已和头部变现平台实现了汇总变现数据的对接。实现了将广告主买量归因，内购事件和变现数据同步至 AppsFlyer，提供一站式的解决方案。目前 AppsFlyer 已完成汇总变现对接的平台包含 Google Ads、Facebook Audience、TikTok Ads、Mintegral、Voodoo 等近二十家主流变现平台。广告主可以非常便捷的通过进入媒体平台配置-Ad Revenue 配置, 选择汇总数据对接，来拉取汇总变现数据。

同时，我们也看到市场已经不仅仅满足于汇总数据统计，整个行业正在向着设备层级的精准 ROI 统计迈进。AppsFlyer 已完成与头部聚合变现平台 ironSource、MoPub、MAX by AppLovin、Appodeal 的用户层级数据对接。有了这些聚合平台的数据和算法支持，无论开发者选择何种变现方式：应用内广告，应用内购，订阅，免费及高级付费版本，AppsFlyer 可以将精准的广告收益数据统计至获量渠道，进而帮助开发者更清晰的分析用户行为和用户价值。这对于整个行业的任何一方都是 win-win 的解决方案：广告主可以更好的优化买量渠道，变现开发者提高变现效率，用户获得最适合的广告推荐。

广告主仅需要在 AppsFlyer 的媒体平台配置页面找到以上已合作的聚合平台，并在 Ad Revenue 位置选择 user level integration 后填写相应配置信息，即可拉取用户层级变现数据到 AppsFlyer。

无论是汇总变现数据还是用户层级变现数据，完成以上的配置后，在 AppsFlyer 的 overview 面板上就可以清晰的看到以买量渠道为维度的 ROI，ARPU，用户内购，广告变现收入等一系列收入数据。

“下一轮移动增长将见证盈利与市场营销更加融合，以实现应用业务全面健康，达到全盘优化，”
IronSource 增长副总裁 Yevgeny Peres 说

我们作为业界佼佼者，让广告收入数据统计至更细颗粒度、更易触及并更易执行。我们很高兴与 AppsFlyer 对接，使得我们共同的合作伙伴更好地了解他们投放广告的真实群组 ARPU 和 ROAS，最终加速应用数据增长。

“新用户获取正变得前所未有的激烈；为开发者提供实时的展示层级收入数据，对于优化用户获取与盈利都是极其关键的。对于那些期望增加广告收入的开发者来讲，如果没有分析曝光这一最基本的广告事件，就等同于盲目行事。AppsFlyer能够获取展示层级收入数据，有助于为我们共同的客户呈现更细颗粒度分析。帮助他们将数据转化为可执行的结论、提供全局视角，让业务表现更上一层楼。”
MoPub 产品经理 David Gregson

单纯的数据本身并不能带来真正的市场洞察，也无法告诉开发者现在所执行的方案是否只最优的。只有找到了好的分析角度和统计方法，数据才能够发挥它应有的价值。灵活使用 AppsFlyer 各项数据拉取功能，帮助开发者用数据找寻收益的平衡点，借助专业的工具实现持续增长！