广告展示量太低?穿山甲给出6个实操建议,助力效果提升

广告展示量 = 广告请求 x 填充率 x 展示率


6个提升广告展示率的方法上一篇已经介绍过,在本篇中,我们将结合用户表现层的各项指标,对影响展示量的另外两个关键因素,请求量和填充率,进行展开解读,并一一给出相应优化建议。


1.影响展示量的因素——请求量优化

建议一:保证稳定新增用户,提高用户的留存及活跃

用户的持续活跃是一切商业价值的基础,先有用户才会有广告请求,所以影响请求量的第一要素就是用户。


在同样的App里,广告场景、展示频次和逻辑都不变的情况下,用户层表现的不同,所带来的广告请求量也会不同。


用户表现包括用户新增、留存情况、活跃度等几个层面,在其他两个变量相同的情况下:


-用户粘性越高,在用户生命周期内带来的收益就越高;

-用户活跃度越高,广告的展示几率和次数越高,广告收益也越高;

-用户新增量越多,也能获得越高的收益


穿山甲建议大家务必对各个细分指标逐一优化排查,保证稳定的用户新增,并致力提升用户的留存及活跃。

建议二:平衡用户体验,做好广告展示频次控制

我们观察到,目前开发者们在广告展示频次设置上存在两极分化的情况:


-部分App担心影响用户体验,展示频次设置极低,广告仅展示一次;

-另一部分刚好相反,认为广告展示频次越高,收入就会越高。


实际上,如同IPU(Impression Per User,即每用户信息消耗量)和CPM之间存在一个微妙的平衡点一样,用户体验与广告收入之间也需要开发者们根据产品形态和用户体验去尝试探索出一个平衡点,避免两极分化。

建议三:丰富广告场景及样式,提高广告变现天花板

开发者在做产品规划时,都会提前结合广告样式,整体规划广告变现场景。


因为广告场景的多少,与广告请求及展示机会的数量成正比;此外,优质的广告场景设置对广告的点击转化亦有正向影响,同时也会减少对用户体验的伤害,帮助开发者更好实现流量价值。


以穿山甲广告样式为例:


-Banner广告:对时长有一定要求,适用于常驻式场景或用户停留时长较长的场景;

-插屏和全屏视频广告:都是触发弹出式广告样式,适用于功能或某连续体验行为结束时;

-激励视频广告:适用于激励式场景,如虚拟物品、积分金币奖励、生命值等可看视频免费置换;

-沉浸式视频信息流广告:适用于图片、视频类沉浸式滑动场景。


除结合广告样式做好广告场景设置外,以下3点对广告场景设计的优化也大有裨益:


-尽可能丰富广告场景,保持广告类型的多样性;

-结合应用功能及用户使用行为设计广告场景,保证设置合理顺畅,减少用户干扰;

-尽可能增加全屏视频场景,视功能支持可增加激励视频与沉浸式视频信息流广告场景。

2.影响展示量的因素——填充率提升

建议一:合理适应屏蔽规则,提高广告填充

出于建立竞争壁垒、政策适应及用户体验多方面考虑,开发者们会基于关键词、包名、行业进行屏蔽设置,每一个屏蔽词汇都会在广告池中剔除一部分广告计划,如果屏蔽规则设置不合理,就会对填充率造成影响。


对于屏蔽规则,穿山甲建议采用包名屏蔽规则,辅以关键词和行业屏蔽,避免大众词减少误伤。

建议二:采用Target+Waterfall串行方式,第一层全量请求穿山甲

许多开发者为了保障高eCPM,会使用设置Target(目标价)的方式。虽然eCPM可能得以保障,但设置后不符合该条件的广告则会排除在外,根据目标价的设置高低,会不同程度的影响填充率。


穿山甲建议采用Target+Waterfall的方式,第一层全量请求穿山甲,多层串行逐层请求不同广告平台,每层设置不同底价,逐层递减(如A≥B ≥ C≥……)最后一层不设低价兜底,提升eCPM的同时保障广告填充,实现流量总价值最大化。

建议三:合理提高提升广告展示率,避免命中Smartdrop策略

Smartdrop是各广告平台针对请求量大但展示率过低、消耗过低的低质量广告位设置的广告请求不返回过滤策略。当媒体的广告位展示率过低时,就容易命中该策略。


解决smartdrop最好的办法就是提高展示率,关于展示率提升的建议,可以查看上一篇「6个提升广告展示率的方法」。


总结

综上,要提升展示量,需要结合用户层表现,从请求量、填充率和展示率三个方向下手,逐一优化提升。


关于请求量和填充率优化的具体建议如下:


>>影响展示量的因素:请求量优化


-建议一:保证稳定新增用户,提高用户的留存及活跃;

-建议二:丰富广告场景及样式,提高广告变现天花板;

-建议三:平衡用户体验,做好广告展示频次控制;


>>影响展示量的因素:填充率提升


-建议一:合理适应屏蔽规则,提高广告填充;

-建议二:采用Target+Waterfall串行方式,第一层全量请求穿山甲;

-建议三:合理提高提升广告展示率,避免命中Smartdrop策略。


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