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苹果asm:利用TTR与CVR预测其它统计信息的可行性

近一段时间蝉大师与大家分享了非常多的苹果asm知识,今天我们的首席ASM海外负责人将与大家一起来探讨苹果搜索广告系列TTR(点击率)和CVR(转化率)是否能预测其他任何性能统计信息的问题,包括TTR

/ CVR,CPT(每次点击费用),CPA (每次下载的费用,因为苹果不计算安装/启动)和广告支出回报率(广告支出回报)。

苹果asm:利用TTR与CVR预测其它统计信息的可行性

在先前研究期间,我们有一些重要的结论与经历,与大家一起分享下:

CPT比CVR更有效地影响CPA。

TTR对CVR影响不大。

我们分析了141个完全匹配关键字。

我们没有控制出价。

我们从2周的时间里抽出数据。

蝉大师ASM海外负责人研究结果如下:

我们先来看看是哪些因素又是如何影响CPA和ROAS。

CPA = CPT /

CVR,因此降低CPT或增加CVR应该对CPA有好处。也就是说,CVR的定义限制在0-100%,而CPT在理论上是无限的,但在实践中将取决于有竞争力的定价压力。

Cpa是否可取?

CVR如果增加R平方为.2284,斜率为-.0746(斜率为负,因此较低的CPA是可取的)。

苹果asm:利用TTR与CVR预测其它统计信息的可行性

CVR预测CPA

相比之下,降低CPT的R平方解释了CPA的下降.25095,斜率为-0772x。

苹果asm:利用TTR与CVR预测其它统计信息的可行性

CPT预测CPA

这表明,比较而言,CPT影响CPA的能力以3%为更有效。

其实每次点击成本的趋势研究比其它研究更趣,也更为重要。我们还研究了CPT和CVR对ROAS的影响。

解设增加回报率的增长CVR的R平方为.0445,斜率为0.374(斜率为正,因为较高的投资回报率是可取的)。

苹果asm:利用TTR与CVR预测其它统计信息的可行性

CVR预测ROAS

另一方面,减少CPT的R平均值反映了广告投资报酬率的增加,为0.31616,斜率为0.0516x。

苹果asm:利用TTR与CVR预测其它统计信息的可行性

CPT预测 – ROAS

即使排除了研究的两个异常值,CPT> CVR的结果也是如此。

解释增加ROAS的CVR增加的R平均变为0.04979,而-.0041的斜率则表示负相关。

苹果asm:利用TTR与CVR预测其它统计信息的可行性

CVR-predict-ROAS_no异常值

ROAS减少CPT的R平方为0.02093,斜率为.0016x。APP运营

苹果asm:利用TTR与CVR预测其它统计信息的可行性

CPT-predict-ROAS_no异常值

其他发现:

TTR无法预测CVR

苹果asm:利用TTR与CVR预测其它统计信息的可行性

考虑到异常值,TTR与ROAS相关

就现阶段而言,虽然蝉大师ASM分析师此次采用的数据集并不大,但这次有趣的调查可以为以后更大规模的研究奠定基础。在家对苹果ASM的未来研究有什么建议的话,也可以与我们一同来进行分析。

本文由蝉大师https://www.chandashi.com/原创,如需转载,请注意出处,否则禁止转载,谢谢大家!

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