课程目标：

广告投放已成为许多内购小游戏获客的重要渠道，也是提高小游戏收益的关键环节。

课程大纲：

一、千万流水小游戏广告投放的三大关键

1.做好数据上报

2.寻找最吸量素材

3.掌握定向挖掘能力

二、千万流水孵化策略-案例分享

1.划分不同阶段调优

2.测试期调优

3.放量期调优

4.规模期调优

目前小游戏有70%的新客都是来微信广告贡献出来的；截至到现在，2020年累计有50款产品是超过千万级的流水级别。这是内购小游戏的数据情况，其中微信广告与小游戏的关系越来越密切，开发者需要重点关注广告投放。

在“内购小游戏投放方法论＆新工具RTA发布”课程中，讲师Kristy搭配案例详细讲解了如何通过广告孵化千万流水的小游戏；讲师JasperChen介绍了全新的广告投放工具——RTA，帮助开发者的广告投放更高效。

一、千万流水小游戏广告投放的三大关键

数据显示，2020年累计有50款产品超过千万级流水，通过观察这些小游戏的广告投放，能够梳理出三个关键点，即调优基础靠数据，触达用户靠素材，提升ROI靠定向。

（一）调优靠数据

经观察，发现许多开发者忽略了投放端的数据准确性，进而容易影响广告智能投放效果，影响广告模型。直播中，针对数据上报的三大误区进行了说明，并重点强调“多端数据口径未对齐”的负面影响，并对问题给出解决办法。

基于此，开发者需要做好数据上报。一、开发端做好完整、准确的数据上报对接，包括关注注册口径的准确性和付费金额的单位等；二、需要进行数据校准，可以使用投放端的数据跟商业化工具箱的数据进行一一对比。

（二）寻找最吸量素材

广告能不能吸引新用户，投放素材是关键。素材的选择要与游戏玩法相匹配，这是选用素材的一个基本原则。如果用不匹配的玩法投放到目标用户，用户通过玩法进入小游戏却发现游戏与之不相匹配，就会影响整体的转化率，进而降低广告的转化率，拉低整体的测试效果。

至于素材方向如何选，可以参考两大维度指标，游戏画风和素材制作元素，这两大维度叠加起来可以生成多个素材组合。

确定好素材后不要盲目投放，可提前做一个多素材叉乘测试，测试哪种素材能触达更多用户并成功转化。

测试时需要注意两个点，一是控制变量，也就是控制整体的测试环境，包含预算、天数、版位等，这些内容可以根据实际情况叠加；二是选定指标，可以用点击率筛选素材，以点击率达标的前端素材看起量和ROI情况。

（三）掌握定向挖掘能力

定向用户，也就是与游戏相匹配的潜在用户，哪类用户对你的游戏感兴趣？哪类用户能帮助广告快速转化并提升整体的付费情况？你需要把握这三点：懂工具、掌握游戏的基础人群、科学的测试方法。

1、懂工具

挖掘定向用户，可以选用定向工具辅助挖掘，定向工具包括兴趣行为、标签、自定义人群、自动扩量功能、DMP投放平台等。DMP投放平台是游戏测试最常用的工具，其功能基本满足需求，还有丰富的标签品类。

值得一提的是，有的广告主在广告上新期间就开启了自动扩量，导致广告成本走高、ROI效果差。这个情况实际上是对自动扩量的不充分理解。自动扩量，是根据已转化的用户进行扩散，如果广告和账户没有过数据就直接使用，会有成本跑飞的风险。

2、掌握游戏的基础人群

3、科学的测试方式

同个定向下，不同的出价区间、不同的素材会有怎样的表现情况、效果能否满足预期，可以使用这种测试方式：探索版位×规格×定向×出价×素材。

以RPG品类为例，一是拆游戏的基础用户画像，二是看定向挖掘，最终进行科学的测试。测试后发现，其付费用户在金融爱好标签、体育爱好标签以及交通爱好标签都有特定的特征，且该品类小游戏在规模化阶段可以短期降低获客成本，基于此再选择DMP组合的方式。最后得出的整体选举落实是“品类标签+题材+付费能力+年龄+性别”，再根据这个组合标签去跑数。

直播中讲师还对千万流水小游戏分阶段的广告投放策略进行了详细讲解，具体内容可以查看课程视频。

二、RTA投放

RTA是实时的广告接口，可以通过策略组合配置的方式去实现每个分类用户人群的投放分配。RTA投放是基于过去在用户理解能力上在广告场景投放上的尝试。

先分享两个数据，是两个50%。第一个50%，在过去RTA内测的时候已经有多款游戏在他们的日消耗中使用RTA的占比超过50%；第二个50%，用RTA之后较之前的常规投放ROI提升是比较明显的，已经有多款游戏的ROI提升有超过50%。

在内购向游戏上，通过RTA可以使投放更精准。如下图，使用RTA之后，通过观察红色曲线可以明显发现，低付费意愿度的人群上明显的消耗占比下降了20%多，同样消耗占比流向了高付费意愿度这些更精准的人群上，带来了整个ROI的提升。

相比以前常规的投放模式，现在平台通过RTA的方式，将每个人群包里的用户做分类的细化，以更精细化的角度解读之前的投放效果。比如，可以把人群包拆成A类、B类、C类的用户，对应他们的RTA数据也能看到。现在平台已经实现了分类的角度，即付费意愿度、广告已曝光个数、模型挖掘的分析角度。

（一）付费意愿度

这个策略组合里有两个功能点的实现，一个是过滤，一个是调权。

从付费意愿度看到每个层，包括数据分析、广告明细、过去90天回溯等，开发者可以根据数据进行策略组合的配置。从内购向的游戏来看，往往低付费意愿人群的ROI都比较低，可以在策略配置页面把一二层用户过滤掉；对于高付费意愿度层级的用户可以进行加权操作。

（二）广告已曝光个数

通过对已有广告数据的用户进行分层来看，当一个游戏对于同个用户曝光多个广告之后，效率是明显下降的。而在RTA的能力里面是可以针对每一层的广告已曝光个数进行策略的配置，把之前少曝光的用户进行加权，对于多曝光的用户进行降权操作。

（三）人群包挖掘提取

人群包的挖掘目标，可以基于游戏自身的阶段选择拉新增、付费或者拉回流。目标确定后就可以从品类、题材等方面设定挖掘规则。

挖掘之后，平台会对用户进行排序，排序后就可以依照投放目标去选TOP100万、TOP500万或TOP1000万的用户包。这是投放维度，把这些总的分类维度串联后，再将策略组合配置的方式给到开发者。

现有的决策维度一共有四个策略：1、是否已注册；2、广告已曝光个数；3、付费意愿度；4、人群包选择。

三、如何在投放中使用RTA？

结合策略组合，开发者在投放中使用RTA，需要注意以下四个关键使用流程。

（一）历史数据分析

RTA投放入口目前已经提供基于历史数据进行分析页面，开发者可以看到过去90天的投放回溯数据，分析后再进行策略的配置。RTA只有在投放消耗规模达到一定的量级（建议周消耗达到5万）后，才有明显的增效，目前的策略组合条数也是基于过去是否达到5万的消耗所分配的。

（二）设置策略组合

历史数据分析后，开发者可以按照现阶段进行分类的过滤、调权，或者人群包的提取，设置策略组合。

（三）绑定广告计划

每个组合设置后可以绑定多条广告ID，该广告同时兼容MP广告和ADQ广告。

目前平台也支持批量上传，帮助开发者降低使用成本。多个策略启用是交集的逻辑，交集会影响到广告的起量，建议大家在广告计划通过学习期后，或是消耗达到了5000以上再绑定RTA策略。    

（四）提交生效

设置完以上步骤后，点击提交生效，及时观看RTA投放效果进行调整。

RTA投放，在很大程度上能帮助开发者实现广告精准投放，后续我们也将陆续释放更多类似的能力以及数据，和开发者们一同前进。