Connect with us

Аналитика пользователей

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

SOOMLA провели исследование, в котором изучили реакцию пользователей на рекламу в зависимости от времени, которое игрок уже провел в приложении. Изучение зависимости eCPM от времени вовлечения и источника трафика – в нашем переводе статьи.

Анна Гуляева

Опубликовано

/

     
     

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.

 

Комментарии
Если вы нашли опечатку - выделите ее и нажмите Ctrl + Enter! Для связи с нами вы можете использовать info@apptractor.ru.
Advertisement
Click to comment

You must be logged in to post a comment Login

Leave a Reply

Популярное

X
X

Спасибо!

Теперь редакторы в курсе.