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海外廣告變現(三):廣告聚合的選擇

作者:由 Louisa的工作日記 發表于 攝影時間:2021-02-18

作為出海廣告變現的第三篇,聊一聊《廣告聚合的選擇》。

01。 什麼是廣告聚合

Mediation(聚合)的大概定義:Mediation可以聚合多方廣告SDK,協調各廣告位中的廣告請求、展現等邏輯,使得多個SDK可以在一個廣告位正常運作起來。

廣告聚合的最終目的是為了提升廣告請求、展示的效率及eCPM。

Mediaiton(聚合)可以透過兩種方式實現:

1。 自主開發

優點:開發者可自主控制廣告請求、展現等邏輯,過程透明,靈活度高。

缺點:聚合SDK技術門檻高,且需要不斷實驗、更新及最佳化,需要長期投入時間和精力。

2。 使用三方

優點:省去人工開發、維護成本,且一樣可以實現多方廣告SDK在單一平臺進行請求、展現,以提升eCPM和填充率。

缺點:整個過程較為黑盒,開發者無法知道其實際請求、展現的邏輯。

綜上,建議資金實力雄厚、規模較大的開發者可選擇自主開發聚合;新手開發者可考慮從三方入門。

02。 如何選擇聚合

市面上的聚合產品很多,如何選擇合適的聚合平臺呢?我認為有以下幾個參考標準:

接入及運營成本

廣告SDK是否容易接入?聚合平臺操作是否簡單易懂?

支援的廣告平臺及廣告型別

聚合支援的廣告型別是否能滿足需求?支援的三方廣告平臺是否滿足需求?

應用內競價

應用內競價相比傳統瀑布流,減少人力成本以及減少延時等問題發生,是未來廣告競價的發展趨勢,具體內容會在下一篇內容提到。所以「是否支援應用內競價」應當考慮在其中。

SDK穩定性及bug

是否有強大的技術團隊支撐,能夠提供穩定服務?

資料中臺

是否視覺化,可以細分到哪些資料維度,資料的及時性,以及是否能拉取多方資料,精準算出渠道ROI。

其它特殊功能

是否支援自動最佳化?是否支援A/B Test?

03。 海外Top廣告聚合SDK

Admob

背景:

谷歌旗下,有“全球最大移動廣告平臺”的金字招牌。Admob覆蓋200多個國家,是美國最大的移動廣告平臺。

接入及運營成本:

Admob是谷歌的廣告聚合,技術接入較為簡單;後臺設定較為簡單,邏輯簡明,不容易出錯,運營成本低,是新手入門款。

支援的廣告平臺及廣告型別

支援Banner(橫幅廣告) 、Interstitial(插頁廣告)、Rewarded Video(激勵影片廣告)、Native(原生廣告)四種廣告型別;支援的廣告聯盟超級強大,基本覆蓋了市面上所有知名廣告聯盟,共計40餘家。

應用內競價:

應用內競價當前仍在 Beta 版,僅供部分發布商使用,能夠支援的廣告源相對較多,包括:Aarki、AdColony、AppLovin、Fluct、Facebook、Index Exchange、OpenX、Rubicon Project、Smaato、Tapjoy、Liftoff、Triplelift、UnrulyX、PubMatic。

SDK穩定性及bug:

由 Google 廣告技術強力支援,服務穩定,出現系統癱瘓的機率非常小。

資料中臺:

報表可以分小時,一些資料可以視覺化,資料可與Google Adwords、Firebase等谷歌產品打通。

其他特殊功能:

支援自動最佳化,透過獲取三方廣告源的相關資料,進行自動排序。

缺點:

有自身廣告源傾向性,偏袒admob廣告源。

參考連結:

https://

developers。google。com/a

dmob/android/mediate?hl=zh_cn

MAX(AppLovin)

背景:

團隊成員先後做過Admob、Mobpub,技術背景強大;且AppLovin是行業率先推出應用內競價聚合的平臺。

接入及運營成本:

接入需要另外單獨申請許可權,是否能順利申請需要看產品;運營操作後臺支援功能相對較多,相比其它聚合SDK有一定上手門檻。

支援的廣告平臺及廣告型別:

支援Banner(橫幅廣告) 、Interstitial(插頁廣告)、Rewarded Video(激勵影片廣告)、MREC(中等矩形橫幅廣告)四種廣告型別;支援20餘家廣告平臺。

應用內競價:

是行業率先推出應用內競價聚合的平臺,應用內競價支援AppLovin、AdColony、Facebook、InMobi、Mintegral、Tapjoy、Pangle,且Max可支援競價與傳統分層的混合模式。

SDK穩定性及bug:

技術團隊較為強大,SDK穩定性較高。

資料中臺:

支援開發者透過API將相關資料拉取到自己的BI系統中或透過appsflyer等追蹤平臺,精準衡量使用者成本。

其他特殊功能:

提供 A/B 測試工具,且功能較為完善,遊戲開發者能夠清晰看到自己競價策略的調整,對 ARPDAU (日活躍使用者的平均收益)的影響。

參考連結:

https://

dash。applovin。com/docum

entation/mediation

Ironsource

背景:

一家以色列公司,做Mediation起家的,對接了非常多的DSP。ironSource被以色列媒體評為「年輕人最想去工作的公司」以及「最性感的公司」。

接入及運營成本:

註冊Ironsource賬號即可開通相應聚合SDK,同時技術文件較為簡單,接入成本相對較低;後臺操作簡單易上手,可以在同一個介面輕鬆實現廣告展示順序調整、應用內競價最佳化,廣告變現策略調整等所有操作。

支援的廣告平臺及廣告型別

支援Banner(橫幅廣告) 、Interstitial(插頁廣告)、Rewarded Video(激勵影片廣告);支援10餘家主流廣告平臺。

應用內競價:

新上線功能,目前僅支援Ironsource、AdColony、Facebook,但同樣可支援競價與傳統分層的混合模式。

SDK穩定性及bug:

技術團隊較為強大,服務穩定。

資料中臺:

通過後臺或自定義的報告深入分析與理解每個玩家,資料報表包含DAU,ARPDAU,ARPDEU,LTV和廣告互動率等維度。

其它特殊功能:

支援自動最佳化;支援A/B Test,但功能不夠完善;支援分國家進行瀑布流運營。

參考連結:

https://

developers。ironsrc。com/

ironsource-mobile/android/android-sdk/

Mopub

背景:

Twitter旗下的,主打RTB服務。

接入及運營成本:

整體功能和邏輯上和admob相似,但是增加了很多可以讓開發者發揮的功能,開發難度也相對大一些,適合對廣告技術有一些瞭解的開發者;Mopub的廣告網路功能非常強大,在其廣告網路中Line item(廣告系列)是以特定預算執行廣告素材和特殊引數定位廣告的;並且每一個不同廣告引數對應不同的優先順序,所以配置相對較為複雜。

支援的廣告平臺及廣告型別:

Banner(小橫幅)、Banner(Mrect)(大橫幅)、Interstitial(插屏)、 Rewarded Video(激勵影片廣告)、Rewraded Playable(MRAID)(互動式激勵廣告 )、Native(原生廣告)、Native video(原生影片 )多種廣告型別;支援10餘家廣告平臺,且不在MoPub官方名單上的廣告平臺,只要該平臺研發了MoPub adapter,就可以一起參與廣告競價。

應用內競價:

所有合作的廣告平臺均可支援應用內競價。

SDK穩定性及bug:

官方對接效率相對較低,bug修復不及時。

資料中臺:

資料報表更新及時,使用者觸發廣告展示後,即可獲實時資料;收入資料維度較為齊全,RTB廣告與第三方廣告聯盟廣告做出了區分;可自行處理資料或將資料傳送給第三方分析及歸因平臺如Adjust,AppsFlyer,Branch,Kochava,Singular,SOOMLA和Tenjin,從而精準計算每個使用者的LTV。

其他特殊功能:

Marketplace:MoPub自己的RTB網路,作為合作廣告平臺的補充,方便開發者更好地獲取RTB廣告。RTB廣告可以幫助開發者實現每次獲得展示機會的廣告主都是出價最高的,有利於開發者提高廣告收入。

參考連結:

https://

developers。mopub。com/pu

blishers/mediation/mopub-network-mediation/

04。 總結

如果對以上4種廣告聚合做出一句話評價,我個人的想法是:

Admob適合新手入門款,各方面成本較低,且不容易出錯,但偏向自身廣告源;

MAX各方面功能相對較為完善,但申請許可權不易,適合一定規模的產品;

Ironsource對接成本及運營成本相對較低,應用內競價、A/B Test等功能相比MAX不夠完善;

Mopub拓展性很強,適合精細化變現,但技術及運營門檻較高。

廣告聚合沒有最好的,只有最適合自己的。針對這些海外top廣告聚合,其變現效率已經過多年驗證,都是靠譜的。

曾經做過實驗,將同一產品及同一競價策略配置到不同廣告SDK上,最終得到的人均廣告展示次數及ARPU是相近的。當然,由於各個廣告請求和快取機制不一樣(序列、並行還是混合,快取數量1條還是2條),會導致過程指標人均請求和展示率不一樣。

所以,由於各家廣告聚合都有自己的優劣勢,最後落實到一個問題,你的產品更在意什麼,才能輔佐你的團隊更高效進行變現,才是決定使用哪個廣告聚合的最終原因。當然,如果對流量變現有很複雜的需求,建議還是自建聚合。

Louisa(微信公眾號:Louisa的工作日記),先後任職於百度、傳音控股,4年網際網路運營經驗,擅長資料分析、內容運營、商業化變現等模組。

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