Google Admob：合格的變現分析師需要了解哪些數據？

導語

發(fā)行團隊看中用戶增長的成本價格和ROI來把控每一筆運營費用的支出價值。開發(fā)者則關注產品用戶體驗和更新版本后的表現，是否出現崩潰等異常。那作為一名合格的變現分析師需要了解哪些數據？尤其是在今年經歷數月疫情影響，用戶分析和變現收入數據將幫助開發(fā)者在產品研發(fā)和更新時作出更全面的決策。同時這些數據的背后是應該運用在哪些場景中更能彰顯出其背后的價值？本期文章我們向你介紹游戲及應用的變現分析要點。

數據決策變現優(yōu)化方向

10個關鍵點

01  日活用戶

日活躍用戶作為無論是個人開發(fā)者或者團隊不同部門每日必看的一項數據，究竟在變現分析師眼中的價值何在？在Google Firebase數據分析平臺中，用戶可以選擇特定時間查看活躍用戶數，例如28日、7日、當天或者甚至最近30分鐘。每日查看活躍用戶數據是了解APP用戶行為的第一手資料。

分析場景舉例

·開始自然推廣或投放買量之后的日活躍用戶數目，增長趨勢和停滯日期。

·更新版本或內容調整之后的日活躍用戶數目變化。

·產品的季節(jié)性變化趨勢。例如暑假期間用戶增長是具體從哪一日開始，對用戶價值是否從當日開始計算也有相應增長。

·增加廣告之后的日活躍用戶數目是否有變化，比如是否因新增加了激勵視頻廣告或調整獎勵之后，日活躍用戶數目有增多？

02  流量來源

你的產品用戶來源是從哪些渠道而來？無論你的APP主要是依靠自然用戶或者已經開始買量策略，流量來源數據都值得你認真理解。例如在下方Google Firebase Demo Project當中的示范數據中，你可以看到最多的第一次打開APP事件是通過Google Play應用商店，其次也有用戶直接找到或者在Google的鏈接或朋友推薦等方式。

如果你有通過廣告聯盟或YouTube等視頻渠道推廣，你可以按照下方Google Firebase幫助中心文檔里的資料添加廣告網絡信息來回傳數據至你的Google Firebase賬戶，方便日后你可以操作并查看投放廣告網絡的用戶行為數據以及是否有異常的點擊和收入行為等。

1.如何添加廣告網絡至你的Google Firebase賬號？要添加廣告網絡，請按以下步驟操作：

·在Analytics（分析）中，轉到你的應用。

·依次點擊轉化和廣告網絡設置。

·點擊新建廣告網絡。

·從菜單中選擇一個廣告網絡。

·“來源”會自動設為該廣告網絡的名稱。有些廣告網絡還提供關于“廣告系列媒介”和“廣告系列名稱”的元數據，因此無需另行輸入。而對于其他廣告網絡，我們提供了“廣告系列媒介”和“廣告系列名稱”字段來收集用戶自行指定的信息。請使用生成的網址作為你的引薦鏈接（復制并粘貼該網址即可）。

·點擊：如果你投放的廣告系列旨在吸引用戶下載應用，請使用在此生成的網址。

·深層鏈接：如果你投放的廣告系列旨在再度吸引現有的應用用戶，請使用“深層鏈接”標簽頁。在此部分中，請輸入網址架構和路徑信息。系統將會附加相同的參數。

·要將轉化信息發(fā)回給廣告網絡，請打開配置回傳開關。否則，請點擊保存。

2.什么是回傳數據？

所謂回傳，就是將你的轉化數據發(fā)回給廣告網絡?；貍魇强蛇x操作。你可以發(fā)送first_open數據及其他應用內轉化事件。如果決定設置回傳，你還可以選擇是向廣告網絡發(fā)送所有轉化，還是只發(fā)送Google Firebase認定功勞屬于該廣告網絡的轉化。

回傳可幫助廣告網絡優(yōu)化它們給你帶來的流量。例如，如果廣告網絡知道某款應用已下載到了某臺設備，也就明白不應再向此設備投放宣傳該應用的廣告。

如果你向廣告網絡發(fā)送所有轉化數據，則廣告網絡可以根據其所掌握的所有廣告網絡的轉化數據來優(yōu)化自己的流量。當你向某個廣告網絡發(fā)送所有轉化數據時，系統會對帶來轉化的其他廣告網絡做匿名化處理。

如果已排除1)所有媒體資源級數據、2)個別事件或3)特定事件名稱或用戶屬性中的任何一種，以免將其用于廣告?zhèn)€性化，則Google Analytics（分析）會在回傳中額外附加一個信號（稱作“npa”），以表示廣告網絡不應將這種數據用于廣告?zhèn)€性化目的。請注意，每個廣告網絡對此類“npa”信號的處理方式都由該網絡決定。

要配置回傳，請按以下步驟操作：

·在Analytics（分析）中，轉到你的應用。

·點擊轉化，然后點擊廣告網絡設置。

·在相應廣告網絡所對應的行中，點擊配置回傳。

·選擇你要發(fā)送的轉化，然后選擇僅限歸因于該廣告網絡的轉化或所有轉化。

·輸入廣告網絡參數（例如跟蹤ID、廣告客戶密碼）。參數因廣告網絡而異。

·點擊保存。

分析場景舉例

·修改產品圖標或描述之后，來自應用商店的用戶是否有增加？

·優(yōu)化ASO之后，來自應用商店的用戶是否有增加？

·購買了關鍵字或其他廣告推廣方式后，來自應用商店的用戶是否有增加？

03  用戶每日互動時長和會話次數

查看用戶每日互動時長和平均每次會話時長和次數也是幫助你設置廣告展示頻率的依據。同時你也可以根據不同國家在報告中查看用戶差別。例如你的產品的每日打開次數是否在某一些國家更高？那是否用在代碼中對這些國家的廣告展示次數作相應調整以減少無效行為的比例。

在AdMob后臺，開發(fā)者也可以在APP級別或廣告單元級別對插頁式廣告和激勵視頻廣告做展示頻率控制。APP級別的設置是在APP層級的頁面，具體廣告單元的展示設置則在廣告單元創(chuàng)建的頁面。值得注意的是，即便這個廣告單元你已經創(chuàng)建一段時間，仍可以進入改頁面在“高級設置”中開啟展示頻率控制功能，并且自己根據用戶互動數據來填入適合的信息。

AdMob后臺-APP設置頁面

AdMob后臺-創(chuàng)建廣告單元頁面

04  用戶留存率

用戶留存率通常是根據開發(fā)者自己設置的一個日期開始后記錄不同星期和階段的用戶活躍表現。例如更新版本或者通過廣告投放新增用戶之后的互動表現。如果當開發(fā)者有研發(fā)不同類型的產品之后，每一種類別的產品在留存數據中自然就有差別，也應該分產品分析。例如休閑紙牌游戲可能比其他類休閑游戲的用戶留存率更長，表現在游戲在第五周依然有接近40-50%的留存。那開發(fā)者在投入新增用戶的活動時可考慮計算超過一個月的用戶LTV。

分析場景舉例

·不同國家的用戶留存有和差別？是否需要對應重點國家的用戶調整內容功能或游戲關卡的設置？

·不同時間階段的用戶留存有和差別？是否疫情期間的用戶留存會更長？

05  用戶畫像和特征

線上產品的分析優(yōu)勢之一是你可以對用戶的情況有數據化衡量的可能。尤其是在出海的產品當中，產品用戶可能根據你發(fā)布的設置來自全球任意地區(qū)和國家。地理位置和國家用戶時長比較、設備喜好以及興趣能讓你在產品更新中提前考慮到用戶的反饋可能，增強互動率。

分析場景舉例

·如果我的用戶主要來自歐美地區(qū)，可以考慮在產品或游戲的UX設計中加上更多歐美節(jié)日元素？

·如果我的用戶大部分來自于日本，可以增添更多日本節(jié)假日的元素和日本人喜愛的畫風調性？

·根據用戶數量排名前幾位的國家制作不同的投放素材，來搭配他們的文化特點和視覺喜好。

06  屏幕花費時長

游戲開發(fā)者在設計產品時應該清楚了多少關卡并有美術來完成畫面統籌。工具類應用的研發(fā)也會根據整個用戶使用流程清楚哪些頁面需要保留或增加，但變現分析師的要點在于查看不同頁面的用戶停留時長而判斷是否需要調整廣告場景。此外，如果你發(fā)現大部分用戶都停留在一個游戲中的頁面，這或許代表此關卡難度過高，讓許多用戶離開。你可以考慮更新頁面內容的功能或者修改游戲難度，以促進更多用戶愿意進入到下一頁面。

分析場景舉例

·當你修改某一關卡難度之后，關卡結束頁面的停留用戶是否有增長？

·你的激勵視頻入口是否都有添加用戶停留時間最長的頁面以獲取最大的曝光量？

·你的內購商店頁面或VPI信息頁面是否有足夠的用戶流量數目？是否需要更改入口頁面？

·插頁式廣告是否有放置在最多頁面停留的過渡頁面，而不是讓廣告還未展示時用戶已經離開？

07  內購收入和細節(jié)

如果你的游戲或應用有放置內購入口，你可以在Google Firebase數據平臺看到不要事件和位置的表現以及轉化率，這能幫助你更好地設計內購信息。在所有的內購細節(jié)中設置事件追蹤，你甚至可以分產品和場景入口查看內購收入金額和轉化。

分析場景舉例

·游戲中有商店、獎勵、提示等多個入口呈現內購信息，或者在不同關卡時展示的內購消息不同。具體表現細節(jié)和比較分析，并反饋給美術和設計進行優(yōu)化。

·根據不同國家的內購收入表現和互動來調整內購收入的入口方式和信息。

08  廣告收入和點擊行為

廣告展示次數并越多越能提高收入，重點在于用戶對廣告的點擊行為和轉化率。同時，AdMob用戶也要注意查看哪些地區(qū)更容易出現異常點擊行為，方便你降低無效活動的數量。在Google Firebase后臺中，你也可以相應查到點擊行為的用戶特別，例如性別和年齡，這些信息對用戶獲取之后的廣告表現也十分關鍵。

分析場景舉例

·哪些國家和性別、年齡的用戶對激勵視頻廣告的點擊更高？

·哪些國家的點擊行為時常高于平均數？

·新修改后的激勵視頻獎勵是否也獲得更多展示和點擊？

·原生廣告和大橫幅的AB測試，哪一個點擊效果更好？

·更改插入位置的插屏廣告的點擊和曝光數據是否有提升？

·近期點擊率的增長是否有幫助到收入？如果有或沒有，具體是因為哪些國家造成？

09  自定義事件表現

如果你對產品交互更多想要追蹤的細節(jié)，也可以通過創(chuàng)建Google Firebase自定義事件來形成自定義分析報告。例如有多少人點擊了“分享給朋友”功能或者點擊下載你在APP內推廣的其他APP下載鏈接。歡迎你查看Google Firebase幫助中心文檔中關于建立事件的文章信息，了解不同應用類別所適合的自定義事件。

10  如何計算LTV

Google Firebase后臺中的默認LTV數據是根據用戶第一次打開APP之后的120天中所產生的所有可衡量的收入類型來計算。如果你想查看具體天數的LTV，例如7天的LTV，那公司則為你所選7天日內所有用戶所產生的收入總和/用戶總數。

分析場景舉例

·根據用戶留存率，計算適合的LTV來查看從廣告、產品和用戶新增策略的效果？簡而言之，LTV是否有增長？

·哪段時間的LTV表現優(yōu)異？接著分析原因后看是否可持續(xù)或適用在現階段？

Firebase是Google針對APP開發(fā)者所提供的免費分析工具，以上關于數據分析的介紹全部源于Google Firebase的后臺數據。還未使用過Firebase的開發(fā)者，我們建議你盡快將AdMob賬號中的產品與Firebase相連，并根據文章中的信息分享來找到優(yōu)化方向。