eCPM для новых пользователей может быть в два раза больше, чем для старых

Компания SOOMLA провела исследование, в котором изучили реакцию пользователей на рекламу в зависимости от времени, которое игрок уже провел в приложении. Изучение зависимости eCPM от вовлеченности и источника трафика — в нашем переводе статьи.

Первый тест: как eCPM изменяется в жизненном цикле пользователя

В этом исследовании мы искали пользователей, которые начали играть в игру в определенном месяце, затем сравнили их eCPM в первый месяц с eCPM во второй и третий месяц. Мы провели этот тест для нескольких игр, чтобы убедиться, что результаты не относятся к одной игре. На диаграмме ниже вы можете видеть средние показатели, максимальные (для игры с высшим рейтингом в том месяце) и минимальные (для игры с низшим рейтингом в том месяце) среди игр, которые мы тестировали. Обратите внимание, что тест проводился только среди пользователей из США для следующих рекламных форматов: Offer Wall, Rewarded Video и Interstitial.

Здесь определенно наблюдается тенденция. eCPM тем ниже, чем дольше пользователь вовлечен в игру. На самом деле, eCPM для новых пользователей в 2 раза выше, чем для преданных игроков. Почему так происходит? Первое предположение — та же модель поведения, которая влияет на снижение eCPM в вебе, вступает в игру и здесь. Пользователи устают от рекламы. Однако, здесь ситуация немного иная.

Рассмотрим пользователя, который скачал новую игру в этом месяце, и другую три месяца назад. Это тот же самый пользователь, но почему он отвечает на рекламу в новой игре лучше, чем в старой? Ответ может быть таким: пользователь устает от рекламы в определенном контексте. Он может запомнить, где располагается реклама, и его мозг лучше учится её игнорировать. Было бы интересно посмотреть, что произойдет, если мы перемешаем места расположения рекламы для преданных пользователей, чтобы проверить, сможем ли мы вовлечь их в рекламу снова.

Второй тест: важно ли, откуда пришел пользователь?

Здесь мы попытались изучить, отличается ли поведение пользователя, который пришел органическим путем, от поведения пользователя, пришедшего через платную рекламу или кросс-промоушен. Мы сравнили пользователей из США и обнаружили вот что.

Похоже, что для кросс-промо трафика в первый месяц показатели eCPM очень высоки. Платные установки с Facebook также показывали более высокий eCPM, чем органические. Однако, эта значительная разница первого месяца почти исчезла во втором и третьем месяце. Особенно заметно, что eCPM у установок с кросс-промо стал ниже, чем у органических. В общем же, eCPM сходятся примерно на одном уровне. Судя по всему, влияние источника установки на пользователя длится только месяц, после которого пользователь “забывает”, откуда он пришел, и все игроки ведут себя одинаково. Возможно, что пользователи, пришедшие из рекламы, с большей вероятностью отреагируют на рекламу в вашей игре. Тот факт, что влияние длится только первый месяц, можно объяснить тем, что ответ пользователя на рекламу — это временное поведение, а не постоянная поведенческая модель.

Третий тест: увидим ли мы одинаковую тенденцию для всех форматов?

Мы хотели проверить, все ли форматы рекламы вызывают одинаковую реакцию при снижении eCPM. Теряют ли пользователи интерес к просмотру видео за награду так же, как теряют интерес к полноэкранной промежуточной рекламе между уровнями? Мы сравнили три разных формата рекламы, но в этот раз брали не только США, но весь международный трафик. Для простоты мы проиндексировали результаты, так что они представлены в одном масштабе.

Легко заметить, что результаты постоянны для всех рекламных форматов. Мы не проверяли баннеры и нативную рекламу в этом исследовании. Возможно, на них мы обратим внимание в следующий раз.

Оптимизация для надолго вовлеченных пользователей

Из этих данных можно сделать вывод, что должен быть способы лучше представить рекламу и улучшить монетизацию. Вот несколько идей:

• Представление рекламы через SSP — для такой рекламы заранее известна цена, и она менее подвержена влиянию пользовательского вовлечения;
• Сделки с фиксированным CPM;
• Смешивание — изменение расположения рекламы для пользователя, который уже достаточно долго играет в игру.

Влияние на расчет LTV

Обнаруженная информация также влияет на то, как компании рассчитывают LTV. Многие модели расчета предполагают, что на eCPM и ARPDAU не влияет количество времени, которое играет пользователь. Если ваша модель расчета LTV базируется на eCPM первого месяца, то настоящие данные могут быть хуже, чем предсказанный LTV.