数极客首页

App运营丨优化师独家观点:ASM投放最应该关注哪些数据?

关注ASM的开发者们应该都已经了解,在针对某个关键词进行投放时,对展示量直接相关数据主要包括App元数据、产品相关度、展示-点击转化率等。为了同时配合ASM的投放节奏,我们指出以下几个数据不容忽视。

AppApp Store数据表现

App的App Store数据表现,包括App的榜单排名、关键词排名、评论情况、日均下载、下载留存、日活用户量等数据维度。其中榜单排名、关键词下排名、日均自然下载量这几项数据对竞价广告的展示量具有很大影响,以A、B两款产品在同一关键词下同一出价的投放为例进行说明。A、B产品同属健康健美分类,其中A产品总榜排名1300左右,该关键词下排名11;B产品总榜排名800左右,该关键词下排名4。Fig.3、Fig.4为两款产品在同一关键词下的竞价广告投放效果截图。

对比结果如下表所示:

数据展示,在CPT BID相同的情况下,两款产品广告投放首日展示量分别为3742、6123,B产品在该关键词下的展示量为A产品的1.64倍。由此可见AppApp Store数据表现对竞价广告的投放效果具有很大影响。

展示点击转化率(TTR)与点击下载转化率(CR)

TTR与CR分别指展示到点击的转化率与点击到下载的转化率。

广告主在ASM投放初期(广告投放1-2日内),苹果官方仅通过App的元数据及App的App Store数据表现给出产品的初始相关度,并据此计算特定关键词下该产品的广告投放展示分数:展现分数=相关度×出价。

随着展示量的提高,TTR逐步趋于稳定,苹果官方会据此对产品初始相关度数据进行调整,因此,TTR高低会直接影响后期产品在该关键词下的展示分数,进而影响该广告词下的广告展示量。同样针对A、B两款产品ASM投放后一周内的数据展示为例进行说明。

对比结果如下表所示:

数据显示,在CPT BID相同的情况下,竞价广告投放一周内A产品TTR 16%左右,B产品TTR 23%左右,两产品的展示量分别为11160、47605,下载量分别为1153、7886,B产品该关键词下展示量为A产品4.3倍。TTR的差距进一步拉大了A、B两款产品在该关键词下的展示量差距,由此可见TTR值很大程度上影响后期广告展示量。

CR对广告展示量影响虽不及TTR那么明显,但是在CPT既定的条件下CR取值越高,CPA取值越低,因此此项数据也不容忽视。

所投关键词的竞争情况

在我们设置投放之后,会发现有些关键词的成本很高,这时候我们就要考虑是不是有很多其他产品在竞争这个词的位置,而且他们的相关性比我们更高?在的ASM数据平台中,我们可以看到每个词近期有哪些产品在对其竞价。如果说这里面有很多相关度比我们高得多的产品,我们与其竞争时并不占优势,那我们就要考虑暂停这些词的投放了。

比如在的ASM数据平台中(如上图),可以看到Facebook这个词被哪些产品投放过搜索广告,其中就有LinkedIn、WeChat(微信海外版)等产品。

竞品或同行的投放情况

当我们在投放时,除了自选的关键词和搜索广告自动匹配出来的词,竞品和同行产品投放的关键词也是可以参考的。在中找到这些竞品或同行的App,然后在其详情页选择「ASM竞价词」一栏,就可以看到这个App曾经投放过的关键词及其流行度、指数等其他数据了。

这些选词和数据对于我们的关键词投放也有着相当重要的借鉴意义,当我们选词投放遇到困难时,不妨在竞品的投放数据里找找思路。

给大家推荐我国新一代大数据用户行为分析与数据智能平台:数极客(https://www.shujike.com),是支持无埋点、前端埋点、后端埋点、API导入四种混合数据采集方式,整合分析用户行为数据和业务数据,可以自动监测网站、APP、小程序等多种渠道推广效果分析,是增长黑客们必备的互联网数据分析软件。数极客支持实时多维分析、漏斗分析、留存分析、路径分析等十大数据分析方法以及APP数据分析网站统计网站分析小程序数据统计用户画像等应用场景,业内首创了六种提升转化率的数据分析模型,是用户行为分析领域首款应用定量分析与定性分析方法的数据分析产品

发表评论

评论已关闭。

相关文章