Vungle|对话Vungle: 后IDFA时代，LTV预测和广告质量成买量破局关键( 二 )_Vungle

AlgoLift的概率归因解决方案,是唯一一种充分利用了以下三个数据集的分析潜力的解决方案,可以帮助广告主有效预测广告投放收益。
这些数据集包括以下三个方面:
一、用户层级的非实名制数据。通过匿名用户ID收集到的用户在应用内的行为粘性以及创造的收益。当用户使用某一款应用时,这种非实名制的数据收集将获取到用户在使用应用的过程中所有用户行为。
这个数据集不仅能够帮助广告主更有效地预测比D1更长期的用户LTV,还可以根据不断更新的用户行为更好的进行广告campaign预测。
二、广告平台的数据报告。主要包括广告campaign投放、点击量以及广告展示数量,帮助客户更透明全面的了解广告投放的效果。
三、MMP的确定归因:尽管这些数据并不是具有代表性的数据样本,不能将这些数据作为模型的基础计算数据,但这些数据依旧有效,它可以减少Vungle建模计算的工作量,更便捷地了解用户安装来自于哪些广告campaign 。
下一站,加码广告创意
如果说AlgoLift增强了Vungle广告投放优化的硬实力,将广告推送在“更对”的用户面前;那提升广告内容的质量,在创意方面加码则能够助力Vungle软实力的提升,让广告能达到主动吸引“更多”用户的效果。
时下,业内已经有很多研究都证明,相较于其他影响因素,广告的创造力影响用户的购买行为更加深远。
为了让开发者更了解用户喜好,更快更好地制作出能够吸引用户的广告,行业内纷纷都在进行广告创意维度的布局,不仅受到头部媒体端DSP的青睐,甚至还涌现出许多第三方程序化创意公司。
程序化创意能够通过实时的广告效果反馈来调整广告素材等元素,比如标题、文案、按钮等,选择最优的创意组合。除此之外,还能通过给定的规则自动动态组合多种元素,以匹配不同的投放环境,为不同细分人群、场景定制投放不同的创意内容。

就在本月初,Vungle再次加码广告创意,进行了第二次收购,购买了游戏行业数据分析公司GameRefinery,向广告内容发力,提升广告质量,以优化广告主UA买量效果。
据王思尧介绍,“GameRefinery在广告素材数据分析方面具有自己的优势,通过机器学习,能够自动地为广告创意素材特点进行标签分类,帮助广告主更好地吸引用户,基于数据分析的创意优质素材必然能提高转化率。 ”
GameRefinery的自动化素材标签功能,有效地将视觉元素与开发者的数据结合在一起进行分析,让广告主可以制作出更有表现力且流畅连贯的创意素材,确保广告展示效果。
此外,Morketing Global了解到,GameRefinery还可以从不同维度针对视频广告素材进行标记分类,包括素材类型、视觉元素、情绪和风格,以及玩家喜好等,以帮助广告主进行广告优化。
具体来讲,GameRefinery拥有涵盖逾16万个游戏应用程序的内容数据集,这些数据能够帮助广告商使用非个人数据(例如玩家动机,游戏风格喜好以及选择游戏角色)进行上下文广告内容定向(contextual targeting),而无需设备级ID,即使在后IDFA时代的大环境下,依然可提高用户获取性能。
如今在后IDFA时代,技术的升级和广告内容质量提升将会为程序化广告投放护航。
在交谈中,王思尧多次提到营销行业要拥抱变化,顺应趋势。 Vungle除了进行的两次收购外,还积极地与广告主和开发者进行沟通,帮助广告主和开发者更好地了解iOS14.5即将带给全行业的变化,以便他们更快、更充分地做好准备。
在过去的5到10年里,苹果从最开始的Mac地址到IDFA,一直都在不断地构筑整个生态,谷歌也先后出台沙盘政策并停止第三方Cookie追踪,欧盟的GDPR也对数据隐私提出了更高要求,对行业产生了很大冲击。
往后,对用户隐私政策的重视将是大势所趋,整个互联网营销生态正在向更加健康方向迈进,处于联结角色的营销服务机构,要有洞察时局的敏感性,并快速地做出应对。