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本期黑狮带你探讨，Bidalgo是如何帮助Triwin Games持续获取高质量用户的。

iOS14.5给我们挖了哪些坑？

在iOS 更新到14.5之后，广告主无法轻易获取用户的IDFA，整个移动互联网的广告生态不可避免地从野蛮生长转向有限制、强隐私的时代。其实不仅仅是iOS，其他操作系统的隐私政策的收紧也箭在弦上。这种趋势带来的变化是：“素材”变成了广告主在监测和优化广告时唯一的可控因素。

这种变化的背后其实隐藏了很多“坑”，使得广告主在进行归因策略调整时很容易出现失误，比如：

1、用SKAN埋点，但埋的不够多。比如有的客户只埋2个SKAN事件，收集到的数据太少，很容易导致SKAN timer不容易被trigger，从而导致苹果停止归因。同时还造成渠道能优化的数据也变少，影响渠道效果。这种情况下，客户会看到很高的zero rate，zero rate说明有安装，无转化；

2、用SKAN埋点，但埋的不够靠前。比如有的客户只埋2个SKAN事件，这些事件太靠后。24小时之内用户只要不触发这2个事件，苹果就停止归因了。同上，也会造成极高的zero rate；

3、广告主的schema的设置需要优化。有的事件发生次数太少，会触及苹果的另外一个新政策, 如果 conversion 数量很少就不回传conversion给渠道了，因此会触发极高的null rate（null rate说明有安装也有转化，但是无回传）。为什么苹果需要conversion在24小时之内累积到一定数目才回传？我们的理解是，苹果也不希望少量的conversion发出去有机会被“猜”出来是谁带来的。而且，最绝的是，“数量很少”到底是什么意思？几个算少？行业里面没人知道！因此广告主需要确保有跟踪高频事件；

4、有的广告主一口气把schema用完了，意识到有问题再来修改，那就很难了；

5、基于上述各种原因，iOS14.5的广告收入有时候会掉到organic里面去，导致广告收入下滑，但实际上BI里面的整体收入并没有变少。然而，广告主却可能因此而焦虑，从而作出停止投放iOS广告的决定。最终，预算的下降让收入下降变成了真正的事实。

针对上述情况，Bidalgo建议install一旦发生要立刻回传，高频事件（发生的次数最多的事件）一定要埋点，因为这些事件可以触发timer以便SKAN持续不断的进入下一个24小时的追踪。

同时，如果购买等行为一般都发生在24小时之后，则需要在BI里面找出能识别高质量用户的24小时内会发生的替代事件。运用高频事件+关键CPA或购买+关键CPA或购买的24小时内替代事件等，尽可能减少zero rate & null rate，同时多关注包括Organic在内的整体收入，提升iOS数据获取和分析能力。

Trinwin Games：用正确的姿势拥抱iOS14.5

在合作的过程中，Triwin Games和Bidalgo共同测试了Bidalgo的素材优化方法论。Triwin Games的联合创始人秦伟分享时提到：“在使用Bidalgo之前，我们对素材的分析一般采用‘二八法则’，也就是大家常说的‘抓大放小’，主要会关注头部的素材表现去得到一个大概的判断。素材之下的内容及元素，我们也尝试进行分析，但是当时苦于缺乏相关的工具，整个分析的过程比较费时费力。”

Bidalgo的海外客户已经意识到在iOS14.5之后，产品分析与广告分析不得不在两个不同的BI 界面里进行，所以他们尽可能地利用Bidalgo给创意标上产品标签，获得尽可能多的数据，以便分析创意带来的转化效果，但由于忙于用户分层和缺少合适的工具，国内出海企业只能把有限的精力和时间关注在头部的素材上，从而忽略了创意整体分析及深度分析。

那么，Bidalgo是如何帮助Triwin Games一步步实现全方位的素材层级数据分析和优化呢？

Step 1: 获取创意数据汇总

iOS14.5后广告优化人员需要更多地去优化创意，然而光是创意数据整合对于广告主而言就已经是一个很大的挑战，因为长久以来创意数据都分散在不同的后台，比如一张图片可以出现在3个渠道/10个campaign/100个ad set下面，想要知道哪些图ROI更高意味着需要做大量的数据整理工作，如下图所示(为保护广告主数据隐私, 文章中所有截屏都用 DEMO 账户示例)：

Bidalgo作为一个数据整合的服务商，把分散在各方的创意数据整合在一个后台，使得创意数据查询及创意优化活动变得更加便捷，彻底解决了大家在各个后台切换查询数据并导出来做数据透视表的烦恼。

Step 2: 素材数据纵向深挖 

在获取多方创意数据后，我们会发现一些数据黑洞，比如 FB AAA 的创意数据和谷歌的 UAC 的创意数据在第三方监测里是缺乏监测数据的。鉴于广告优化需要建立在客观的第三方监测数据分析(SKAN & MMP)基础之上，Bidalgo基于已有的数据通过算法去填补行业内的各种数据盲区。如下图所示，通过算法可以拆解FB AAA广告素材层级的第三方监测的数据，以便广告主在在创意层面横向比对网盟等其它渠道效果的时候，能够使用一个统一的标杆。

在得到素材层级的第三方监测数据之后，广告主可以设置自己的标签框架（如下图），进一步分析每一个素材表现优劣背后的原因，以便更好地把握下一步广告优化及素材制作的方向。如Triwin Games可以分析在第一梯队国家细分市场下，究竟是什么样的视频风格及玩法类型的视频更适合该细分市场，进而不断动态调整广告预算的分布，比如暂停效果欠佳的创意和针对效果更好的图片进行扩量, 达到广告投放的成本更低，回收最高。

框架搭建好之后, 可以进行单个素材标签下的垂直比较，很容易发现每一个标签大类下，各个标签值的数据表现差异。

因此可以得到优化洞察：
 

• C3、C4及C6 关键KPI效果较差，建议暂停相关素材，并降低此类素材的预算比例

• C5 关键KPI达25%，具有较大潜力，建议增加测试预算

同时还可以即时获得制作洞察：

C7 - C11的素材数量较少，且预算较少，无法确定效果好坏，建议制作更多相关素材和增加预算进行测试

接下来还可以进行两个素材标签下的横向比较，比如 Triwin Games 可以进一步探究“玩法类型C2”和“机台主题D”如何搭配使用才会达到效果最佳。

优化洞察：

• C2和D1及D6搭配使用时关键 KPI表现更优秀，但D6获得的测试预算不足，建议加大预算进一步测试

制作洞察：

• D1表现优异，但只有两支素材，建议迭代更多相关素材

在做完诸多分析之后，广告主完成大量的新素材制作，下一个难题是究竟该如何做A/B测试，以达到侦测优秀素材并持续放量？Bidalgo建议大家参考以下测试方法论，通过两个测试阶段（iOS14.5 后广告主可能需要将“支付”改为上文提到的 24 小时内会发生的关键CPA事件）：

在找到优秀素材之后，需要按照什么频率把新素材更新到已有的广告呢？通过以下测试，可以得出究竟是什么样的频次更新素材会对广告效果有正向影响，如下图所示，通过测试后发现第二个广告组效果最佳，那说明每两周一次的频率更新新素材的效果更好。

“Triwin和Bidalgo的合作已将近两年，Bidalgo拥有非常强大的数据整合能力，帮助我们优化同学从纷杂的数据报表中解放出来，将更多的精力专注在素材及创意分析中，特别是标签分析功能让我们在Casino品类的素材中进一步深耕，对我们素材制作和新素材测试有很大的指导意义。”---Triwin Co-founder秦伟

如果您对Bidalgo的iOS14.5解决方案有兴趣，欢迎报名参加Bidalgo在2021China Joy期间举办的活动:

扫码或点击下方链接参会 立即报名

报名链接：http://hdxu.cn/zlODl
 

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