Como criar uma estratégia de valor de conversão para otimizar as campanhas de UA do iOS

Para medir a qualidade do usuário e otimizar as campanhas no iOS, os desenvolvedores estão criando estratégias em torno do valor de conversão da SKAdNetwork. Embora seja a principal maneira de obter insights precisos sobre a qualidade do usuário, há muitos desafios associados a isso:

É universal - ​todos os seus canais de marketing receberão os postbacks com base no mesmo esquema de valor de conversão

Somente uma solução ou plataforma pode atualizar o valor da conversão - seja sua própria solução interna ou uma solução de terceiros

Mudar sua estratégia é complicado - se você decidir mudar seus valores de conversão, é fundamental entender que isso prejudicará a medição e a otimização em todas as suas campanhas

A adoção ganha ritmo

Como a Apple introduziu o SKAN 2.0 há mais de um ano, a maioria dos desenvolvedores já tem uma estratégia implementada para medi-lo atualmente. Até o momento, a maioria deles está usando valores de conversão para fazer isso. De fato, de acordo com os dados da IronSource, a adoção do valor de conversão (CV) aumentou desde que a Apple corrigiu um bug em novembro de 2020 e acelerou com o lançamento do iOS 14.6.

Atualmente, existem várias estratégias para mapear os valores de conversão, mas duas dominam: a mais comum é o mapeamento de eventos no aplicativo para bits, seguido pela medição da receita. Vamos nos aprofundar em cada um deles.

Estratégia nº 1: Eventos no aplicativo de até 6 bits

Um bit, ou dígito binário, é uma unidade básica de informação que pode ter um de dois valores possíveis, normalmente 1 ou 0. Usando bits, a SKAdNetwork permite medir se eventos in-app específicos aconteceram (pelo menos uma vez) ou não, sem qualquer prioridade ou sequência.

Como desenvolvedor, você está limitado a medir até 6 eventos. Isso ocorre porque o SKAN permite 64 valores de conversão - com 6 bits, em que cada um mede se um evento ocorreu ou não, há exatamente 64 combinações possíveis.

Aqui está um exemplo disso em ação - observe que esses dados continuariam até o CV 64. O CV 10, por exemplo, indicaria que o usuário atingiu o nível 20 e se inscreveu.

Prós e contras

A estratégia de 6 bits permite que você entenda se eventos específicos, que você definiu como bons sinais de valor para o usuário, ocorreram ou não. Além disso, teoricamente, você pode usar uma estratégia de 6 bits para otimizar de forma diferente em várias redes: por exemplo, no Facebook, você pode otimizar para um evento IAP específico e, no Google, você pode otimizar para uma conclusão de nível específica, como o usuário atingir o nível 20.

A principal desvantagem é que ele não é eficaz para jogos que não são capazes de correlacionar eventos nas primeiras 24 horas após a instalação com o valor do usuário - o que, além do hiper-casual, inclui muitos jogos.

Medição da receita

A segunda estratégia mais comum para o gerenciamento do valor de conversão atribui um valor baseado em receita a cada valor de conversão. É importante observar que, tradicionalmente, a receita do IAP tem sido a única forma de receita disponível. Há algumas maneiras de fazer isso:

Contagem de dólares ou centavos

Com essa abordagem, cada valor de conversão representa um valor específico de receita que o usuário gerou. Por exemplo, o valor de conversão 1 poderia ser US$ 0,99, o valor de conversão 2 poderia ser US$ 1,50 - seguindo esse padrão até o valor de conversão 63.

A faixa de receita de seus 63 valores de conversão dependerá de seus benchmarks internos. Por exemplo, se seus dados mostrarem que seus usuários geram entre US$ 0,99 e US$ 10,99 nas primeiras 24-48 horas, você logicamente começaria seu valor de conversão 1 em US$ 0,99.

Baldes

Como alternativa, alguns desenvolvedores dividem seus valores de conversão em compartimentos. Por exemplo, o CV 1 pode ser igual a tudo entre US$ 0,99 e US$ 2,99, o CV 2 é igual a tudo entre US$ 2,99 e US$ 5,99, e assim por diante. O intervalo de cada balde pode ser diferente - por exemplo, o CV 3 pode ter valores entre US$ 10,99 e US$ 25,99. Cabe a você testá-lo e determinar qual intervalo por balde faz mais sentido para o seu jogo.

A ideia é que, depois de obter os postbacks, você possa calcular a média de receita de cada balde. Isso, por sua vez, oferece uma gama maior de valores para os usuários. A vantagem disso é que você terá os dados necessários para otimizar sua estratégia de lances de UA para os usuários com os CVs mais altos.

Por outro lado, se a cada valor de conversão for atribuído um número específico, como na primeira abordagem, é possível que a maior parte do seu tráfego esteja na extremidade inferior do mapa de valores de conversão e apenas uma pequena quantidade alcance os valores superiores. Como resultado, mesmo que você queira mais dos principais usuários, será muito difícil otimizar com eficiência para esses usuários, pois faltam os dados necessários.

Prós e contras

A vantagem dessa estratégia é que não há melhor substituto para os usuários pagantes do que os próprios usuários pagantes. Essa abordagem é adequada para jogos que podem monetizar adequadamente os usuários nas primeiras 24 horas e têm uma parte estatisticamente significativa de sua curva de ARPU ocorrendo no D0.

No entanto, como essa estratégia de medição tradicionalmente exclui a receita de anúncios, os desenvolvedores baseados em anúncios, como os que criam jogos hiper-casuais, ficaram sem uma solução eficaz de medição baseada em receita - até agora.

Como medir o valor do usuário com base na receita de anúncios

Para correlacionar os valores de conversão à receita de anúncios, os desenvolvedores de jogos baseados em anúncios precisam de uma solução por meio de uma MMP ou plataforma de Mediation. Por exemplo, o gerenciador de valor de conversão da IronSource, que está disponível para os parceiros de Mediation da IronSource, fornece insights sobre a receita de anúncios que permitem que os desenvolvedores continuem medindo o ARPU D0 e otimizem o ROAS D0 em todas as áreas.

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