苹果ASM生态浅析二:从刷榜到买人,ASM的经营之道

App推广的核心就两个字——效率

对于CP而言,APP运营推广的核心是效率。只不过,影响效率的因素多,因素之间也在互相作用,这些因素以及之间的相关关系共同构成了一个黑盒子,在动态的影响着整个App推广的转化效率。所以拆分这个黑盒子,量化评估每个因素的效率,是一件复杂的事情。

本文将试着将这个影响效率的评估体系梳理出来,也帮着大家更好的认识运营推广的本来面貌(保障没有一个公式,尽可能图文描述)。为了方便讲述和理解,我们将这个复杂事情,从一个网络结构变成一个树状结构,用分层的思想来表述:

在第一个层面上,我们将评估不同渠道种类的效率,比如:当有应用市场、DSP、线下活动、搜索引擎等不同渠道类型可以选择,我们需要做的工作是评估这些渠道类型是否适合我的产品。说的再具体一些,就是要量化评估这些渠道的转化效率,计算出每种渠道的转化率,投入产出比,比如说CPA价格,然后将应用市场的CPA、DSP的CPA、线下活动的CPA、搜索引起的CPA做个比较和排序,价格越低,就说明效率越高;

在第二个层面上,我们会评估同一渠道类型中,不同渠道公司的转化效率,比如,同样是应用市场,比较一下:应用宝、百度助手、360、小米商店、AppStore、中国移动MM商店、沃商店等他们的效率如何,有没有掺假量等;折算到CPA价格上,再将这些CPA效率做个排序比较,优先选用CPA价格低的,除非量不够,才会选择CPA价格高的渠道;

第三个层面,每个渠道还有不同的转化方式,依然需要进一步深挖这些转化方式的效率。比如落实到AppStore上,我们又面临三个选择,到底是玩刷榜,刷热搜,还是刷关键字搜索排名呢?还是买ASM排名呢?如果在360上,我们到底是买CPT,还是CPD等等。是的,我们需要评估:刷榜、热搜,还是关键字搜索排名的效率高;

第四个层面上,如果我们选择的是AppStore中的关键词搜索排名的玩法,我们面临的选择是如何在已经理论上覆盖的2000个选出200有真实下载量的关键词,再从有下载量的200个中选择出10个比较合适的词选(值得做关键词搜索排名的,有一定的搜索度,自己的App也有比较合适的排名),即便是这10个词之间的转化效率,也是我们一直头疼的问题。当选中了合适的关键词,依然面临的问题是:在这个关键词下,我们应该刷到第几名的效率更高,第一名的自然下载量最多,但竞争更激烈,成本也高啊,最后的CPA未必合算,自己的预算也未必够,等等各种更细微层面的考量。

以上就是ASO时代的效率评估体系。

ASM投放运营的核心是——更细微的颗粒度

但是到了ASM之后,这个效率评估体系又不够用了。因为广告投放的颗粒度发生了深刻的变化。

以前的颗粒度在关键词这个级别上,也就是关键词及其位置。而到ASM之后,就不是刷位置、刷榜这么简单了,而是到了买人的这个颗粒度。

我们知道:进入互联网时代之后,整个广告行业发生了一次巨大的变化,那就是出现了数字广告和程序化广告,也出现了一门新的学科叫做计算广告学(据说是一名炙手可热的专业),以google和百度为代表的互联网公司提供了程序化广告的投放可能,其本质就把原来卖广告位置的生意变成了卖人的广告生意。所谓的RTB广告竞价体系,对于CP和广告主而言,竞的不是某个APP的banner广告位置,而是出现在这个位置的人。这时候的广告购买单位发生了变化,从位置,变成了人。整个广告投放的颗粒度下降了好几个数量级,广告效率也提高了好几倍,甚至是数量级。无论是广告主,还是媒介,还是平台都得到了最大化的收益。很快在国内,百度的广告收入不仅超过了当时的门户巨头新浪,而且很快也超过电视巨无霸——央视的广告收入。

苹果的ASM也是这样的:整个广告投放的单位,不是再是位置,而是人!确切说是某个场景下的人(或人群)。

我们可以投放的颗粒度可以细致到:在某个城市(比如,东莞),某个年龄段(比如:18-23岁),某个时间点(比如后半夜01:00-02:00),某个性别(男性),搜索某个关键词(比如:同城约会)这个场景下的那个人(群)。

如下图所示,过去投放的单位是大厦,而现在的投放单位是大厦的房价,从大厦到房间的变化,意味着你有更加精准的投放策略,有的房间要投,有的房间就不要投,有的房间是大Boss,有的房间是女孩子,有的房间聚集的是妈妈,有的房间聚集的白领,有的房间住的是学生。因此投放策略发生了变化。

如下图所示,在分形的世界里,因为颗粒度和观测的尺度不同,导致了最终不同的结果和不同的逻辑,世界因为颗粒度而变

同样是一艘大海中航行的船,一个我们熟视无睹的事物,当我们观察的尺度和颗粒度发生变化,我们观测的结果不同,结论也不同,解决问题的方法也不同,甚至影响了我们的世界观:

比如在我们肉眼可以观测的世界里,参照的是牛顿力学,考虑的是浮力与重力的关系,风向与风帆的角度;

在微观的世界里(分子和原子的世界里),参照的是热力学,考虑是无数分子无规则运动,互相碰撞的统计结果;

在更加微观的世界里(亚原子的世界里),我们只能参照量子力学了,通过量子力学来帮我们理解这个世界,并与这个世界交互,比如利用制作半导体、晶体管和量子计算机等等。

他们三者的关系如下图所示。

同样投放精度和颗粒度尺度变化,带来的影响,不仅会改变我们的方法论,还会影响到商业模式的变化。就像当年Google公司改变投放颗粒度导致整个广告行业洗牌一样,这次苹果公司投放颗粒度的变化,就像多米诺骨牌一样,导致后续一系列的变化,看得见的变化有:

一.投放精度,对于有精准需求的CP,完全可以按照这个精准度去获取自己的用户。这个颗粒度的投放,将提升了整个投放效率,表现在CPA上,就是发现大量非常便宜的投放组合,获取很便宜的流量。

二.智能投放。在这个颗粒度之下,每个关键词都可以出现成千上万种投放组合,靠人肉已经无法操作了,必然导致使用机器投放,用机器学习等大数据技术进行智能投放,就像华尔街的二级市场,出现了量化交易的局面,所有的交易委托都交付给机器来值守投放。

三.精细数据的需求。这么细致的投放,更需要基于数据来实现广告投放,整个运营团队需要维护一张投放效率表。不仅如此,还要在复杂的竞争与竞价环境中不断摸索出最佳的出价策略,以保障更好的CPA和下载。这就对数据的积累和精细度产生更高的要求。而这恰恰是量江湖所擅长的。

看不见的变化:就是以机器学习为代表的人工智能,过去变现为对传统行业的改造,比如机器翻译让同传人员失业,语音识别让速记员失业,而这一次人工智能开始让很多互联网公司的岗位消失了,智能投放为代表的人工智能可能率先从ASO运营人员开刀,让机器投放替代人工投放。

说一千道一万,对于CP来说,第一步要做的事情,就是以最小的代价为自己App的各个关键词的转化效率做一次体检。搞清楚这些个关键字在不同场景和人群的转化效率,为下一步的投放提供决策依据。

兵法云:知彼知己,百战不殆。老板,先来一万块的ASM体检包。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 194,390评论 5 459
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 81,821评论 2 371
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 141,632评论 0 319
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 52,170评论 1 263
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 61,033评论 4 355
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 46,098评论 1 272
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 36,511评论 3 381
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 35,204评论 0 253
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 39,479评论 1 290
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 34,572评论 2 309
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 36,341评论 1 326
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,213评论 3 312
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 37,576评论 3 298
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 28,893评论 0 17
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,171评论 1 250
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 41,486评论 2 341
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 40,676评论 2 335

推荐阅读更多精彩内容

  • 相比桂林山水甲天下,它的美食确实过于低调了。而桂林美则美以,却没有那么惊艳。景区管理混乱与各类霸王条款的盛行,更让...
    子骐阅读 573评论 4 2
  • 其实看完这本《断舍离-心灵减负篇》,我真没什么特别的感受,看了跟没看没啥区别。 简单来说,作者认为,抑郁症是因为你...
    小萌妮阅读 198评论 0 0
  • DOM可以将任何HTML或XML文档描绘成一个由多层节点构成的结构。节点分为几种不同的类型,每种类型分别表示文档中...
    清心挽风阅读 810评论 0 0