予算があればチャンネルプロモーションをうまくできると思いますか？必要なのは以下の4点です

プロモーターは皆、予算が決して十分ではないと感じているはずです。お金を賢く使いたいなら、自分自身と敵を知る必要があります。

今日は限られた予算で品質評価とチャネル割り当てを行う方法についてお話します。これがお役に立てば幸いです。

まず、「親友」についてお話しましょう。

業界、ブランド、製品の段階が異なれば、プロモーションの目標も異なります。企業によって予算や計画が異なるため、具体的な状況に基づいて判断する必要があります。

敵を知るには、具体的な予算配分計画の基礎となるチャネルを十分に理解する必要があります。

一般的に、チャネルを分析する際には、コスト、品質、規模、安定性の 4 つの指標を考慮します。

安定性によって、このチャネルを長期間展開するか、重要な時点でのみ使用するかが決まります。

このスケールは、チャネルの顧客獲得能力を表し、ビジネス KPI にも関連しています。競合商品の配信状況を調査したり、広告プラットフォーム全体の状況を分析して予測したりすることで、チャネルのボリューム上限を推定することができます。

例えば、携帯電話メーカーの店舗では、携帯電話の出荷量に基づいて携帯電話店舗全体の売上高を推定し、さらに業界の競争環境に基づいて推定することができます。

1 つ目は、統一された基準を必要とするコストの水平比較です。統一基準でコストを計算するプロセスにはいくつかの問題があります。ここでは、最も一般的な 2 つの問題をリストし、その計算方法を説明します。

最初の質問は、有料プロモーション後にアプリストアの自然なボリュームをどのように排除するかということです。現在、私の同僚の多くは、アプリ ストアのユーザー獲得コストを計算する際に、自然ボリュームを除外していないことがわかっています。実際、このように計算して報告すると、データの見栄えが良くなるのは当然です。結局のところ、誰もがこのように報告しているからです。

しかし、私個人としては、明らかにすべきデータがあり、誰もが冷静なプロモーターであるべきだと考えています。これが私たちを他の企業と差別化するものです。

チャネル全体の予算配分を管理したり、担当するチャネルごとに予算配分を行ったりする必要があるため、各チャネルを通じて新規ユーザーを獲得するために実際にかかるコストを把握する必要があります。

情報フロー、 DSP 、広告プラットフォーム、アライアンスネットワークなどには、自然なダウンロードユーザーがいないことを知っておく必要があります。すると、比較のために自然量を除外することが必要になります。

私が今使っている方法は2つあり、 1つは前年比差計算方式、もう1つはダウンロード起動コンバージョン率計算方式です。

まず、前年比差の計算方法です。 CPA = コスト差 / アクティベーション差であることはわかっています。絶対値を取らない場合は、差を取ることで自然量の干渉を排除できます。例えば、あるチャンネルの6月の平均日次消費量は1,000元、平均日次総活性化数は10,000でした。7月には平均日次消費量は7,000に増加し、平均日次総活性化数は12,000になりました。

したがって、このチャネルの1日あたりの平均消費量が10,000元未満の場合、顧客獲得コストは約3元になります。しかし、この計算方法の欠点は、自然量の変動の影響を受けることです。また、コストの差がそれほど大きくない場合でも、誤差は比較的大きくなります。

アプリストアで有料プロモーションを行うと、アプリストアの自然なボリュームが変化するためです。アプリストア内の重みなど、多くの要因がアプリストアの自然なボリュームに影響を与えるからです。

そこでここでは、2番目の方法、ダウンロードアクティベーションコンバージョン率計算方法をお勧めします。この方法では、まず自然なダウンロードからアクティベーションまでのコンバージョン率を計算する必要があります。

製品はそれぞれ異なり、チャネルが異なれば製品も異なりますが、同じチャネルでの同じ製品の自然なダウンロード アクティベーション コンバージョンはそれほど変わりません。

この値を計算した後、プラットフォームの背景に表示される自然なダウンロード量を掛けて、推定プロモーションアクティベーション量を算出します。たとえば、あるチャンネルで 6 月に有料プロモーションが行われず、1 日の自然ダウンロード数が 10,000、1 日の平均アクティベーション数が 5,000 だった場合、コンバージョン率は 50% になります。

7月から有料プロモーションを開始し、自然ダウンロード数は1日あたり2万件まで増加し、総アクティベーション数は1万2千件となった。この時点で、次の式を使用して、毎日のプロモーションのアクティベーションが 2000 になる可能性があると計算できます。

この方法の唯一の制限は、一部のアプリ ストアの広告バックエンドでは自然なダウンロード量とデータが提供されず、プロモーション ダウンロード データしか提供できないことです。

しかし、率直に言えば、アプリがアプリストアからダウンロードされる限り、メディアはダウンロードデータを取得できます。バックエンドが見えない場合は、相手とのビジネス関係によって決まります。実際、必要なデータはすべて取得できます。

必ずアクセスする必要があるアプリ ストアのほかに、混在するチャネルは多数ありますか?

統一標準の原則に基づきながら、チャネルのテストにかかる時間と費用を削減するために、開始前に水平比較を実施し、総合的な視点を取り入れる必要があります。

ここでは 2 つの変換式が提案されています。 CPM 支払いチャネルの場合、CPM は 1,000 回の露出であるため、クリック変換率に対するCTR の平均露出を 1,000 倍にすることができます。次に、1,000 回の露出によってもたらされる可能性のあるクリックを計算し、それを 1,000 回の露出の価格で割って、CPC 価格に変換します。

CPT チャネルにも同じことが当てはまります。この方法の欠点は、評価対象となるチャネルと広告プラットフォームの平均露出クリック率を見つける方法を見つける必要があることです。

また、材料や製品が異なれば差異が生じる可能性があることが分かっており、これが誤差の大きな原因ですが、これは早期予測を行う際に使用できる方法です。

上記にはいくつかの計算式がリストされていますが、コスト計算に役立つことを願っています。

次に、チャネル品質評価について簡単に説明したいと思います。共有の品質評価指標はすべて業界の先人たちが共有したコンテンツの統合であり、百度動画プロモーションのプロセスにおける評価指標ではありません。

業界で一般的に使用されているチャネル品質評価指標を5つのカテゴリに分類しました。

1つ目はリテンションです。翌日のリテンション率、3日間、7日間のリテンション率などがあり、企業によっては14日間、30日間のリテンション率などに分けることもあります。

アクティビティには、日次アクティブ数、週次アクティブ数、月次アクティブ数が含まれます。

チャネル評価に厳格な企業の中には、ユーザー構成、アクティブユーザーの復帰率、ロイヤルティ、継続的なアクティブユーザーなどの指標も考慮するところもあります。

さらに、参加も評価しなければならない側面です。たとえば、特定のチャネルについて、ユーザーがそのチャネルを起動した回数、チャネルの使用期間、アクセスしたページ、使用間隔などです。

収益関連の製品については、ユーザー生涯価値、1人あたりの平均収益、ROI、回収期間などの指標にも注目します。

上図に挙げた指標以外にも、機能属性やユーザーポートレートなど、さまざまな側面のデータ指標がありますが、これらはチャネルプロモーションが重視する最も中核的な指標ではないかもしれません。

その他の指標は、コンテンツ運用や製品設計に密接に関連している可能性があり、共同で注意を払う必要があります。上記はすべてAPPの比較的基本的な分析指標です。

チャンネル品質評価を行う際に試すことができるもう 1 つの方法は、不正行為防止戦略です。

技術の開発コストが比較的高く、敷居も比較的高いからです。技術的な観点ではなくビジネス的な観点から考えると、ユーザーの使用行動が実際のユーザー行動と一致しているかどうかを判断するという1 つの核となる考え方を把握するだけで済みます。この核となる考え方を理解すると、実際に比較的低コストの方法を思いつくことができます。

1. 主要業務活動の総活動量に対する割合

例えば、 Bilibiliでは、集中砲火を送るユーザーの割合が非常に高いかもしれませんが、特定のチャンネルで集中砲火を送るユーザーの割合が非常に低い場合は、不正行為の疑いがあると考えられます。

2. 新機能の利用率

例えば、ある製品には当初コミュニティがなく、ユーザーはコメントを残すことができませんでした。その後、コメント機能が追加されました。この機能自体は製品レベルでは成功しており、全体的なパフォーマンスも良好でしたが、あるチャンネルでのユーザーのコメント率は非常に低かったため、これは不正行為であると考えられます。

機械はいつ新しい機能が追加されるか分からないので、新しい機能という観点からアプローチするのが良いでしょう。また、データ量もそれほど多くなく、ランニングコストも比較的低くなります。

3. ユーザーがアプリを起動した時間

例えば、ユーザーが午前 2 時や 3 時にダウンロードしてアクティベートしている場合や、特定のチャンネルで毎日アクティベート数が多いものの、すべて深夜に集中している場合、このチャンネルは不正行為の疑いが高いと考えられます。

4. 設備の集中度を見る

たとえば、マシンモデル、オペレーティングシステムなどです。これも業界で広く使用されている方法です。

以下の2つの方法は、不正行為をする側の視点から、どこに抜け穴があるのか​​、不正行為をする際に何を恐れているのかを考えるためのもので、この2点が提唱されています。

1つ目はクリックの有効性の判断です。例えば、iOSでプロモーションをする場合、IDFAとマッチングします。つまり、広告トラフィック側は、どのユーザーが今日広告をクリックしてApp Storeにジャンプしたかというデータを送信し、IDFAを付与します。

さらに、製品をダウンロードしてアクティブ化したユーザーの数に関する独自の IDFA データも保有しています。次に、トラフィック パーティの IDFA を当社の IDFA データと照合します。重複するアクティブ化されたデバイス数は、チャネルからの広告によってもたらされたアクティブ化であると見なされます。

しかし、私がトラフィックプロバイダーであり、不正行為をしたい場合は、マッチングのために大量のIDFAを提供することができます。数が十分に大きい限り、重複や一致が必ず発生します。もちろん、彼がデータを提供するときには、何らかの戦略が必ずあるでしょう。

したがって、このような不正行為に対抗したい場合は、クリックからアクティベーションまでのおおよその一致率を確認する必要があります。ユーザーが広告をクリックし、ダウンロードからアクティベーションまでのコンバージョン率が 1% 未満にならないことを想像してください。クリックからアクティベーションへのコンバージョン率が低すぎる場合は、不正行為とみなすことができます。

最後に、契約上、不正行為が発覚した場合、補償額を増額し、罰則を厳しくすることに企業が同意する必要があります。これにより、少なくともテストの手間がかからず、時間コストも節約できるため、不正行為の経路をある程度ブロックできると思います。

今日ご紹介したいくつかのチャネル評価方法は、皆さんにとって参考になりましたでしょうか？何かありましたら、下記にコメントを残して議論してください。

この記事の著者は@51cooで、(Qinggua Media)が編集・出版したものです。転載の際は著者情報と出典を明記してください。

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