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UPLTV veröffentlicht mit UART eine Neuheit in der Nutzerakquise für Handyspiele

12.11.2019
Schanghai (ots/PRNewswire) - Auf Grundlage jahrelanger Vermarktung und großer Datenanalysetechnologien veröffentlichte UPLTV das "User-level Ad Revenue Tracking" (Nachverfolgung der Werbeeinnahmen auf Benutzerebene; UART) und demonstrierte, wie diese neuen Funktionen, insbesondere bei der IAA-Strategie (In-App Ads) für eine deutliche Steigerung der Rendite für Handyspiele gesorgt haben. Vermarkter haben die Möglichkeit, ihre Ad-Whales auf einfache Weise zu finden und ihre Nutzerakquise durch Facebooks Ad Impression und Ad Click App Events durchzuführen, um für zielgerichtetere Kampagnen ein Lookalike Audience zu generieren.
Die aktuell gängige Praxis der Verteilung der Einnahmen aus Werbeeinnahmen basiert auf zwei Methoden, die beide fehlerhaft sind:
1. "Methode des gewichteten Durchschnitts" ("Weighted Average Method") wie unten erläutert. In diesem Modell wird angenommen, dass jede Anzeige über denselben Wert verfügt und es wird kein Unterschied zwischen den CPC- oder CPI-Modellen gemacht, wobei angenommen wird, dass Nutzer, mehr Anzeigen erzeugen, mehr Werbeeinnahmen generieren.
2. Der segmentierte "gewichtete Durchschnitt" folgt derselben Logik des gewichteten Durchschnitts wie in der vorstehenden Methode, jedoch werden vor der Bildung des Durchschnitts mehr segmentierte Schichten oder Preiskontrollsettings für eine bestimmte Werbeanzeige erzeugt. Durch diese Methode ergibt sich ein besseres Bild als bei einem reinen "gewichteten Durchschnitt", wobei weiterhin die folgenden Probleme bestehen:
* Wegen der Berechnungsmethode gibt es weiterhin dieselben Probleme wie bei der vorgenannten Methode des gewichteten Durchschnitts.
* Je mehr Segmentierungsschichten sich auf den Werbeeinstellungen befinden, desto mehr kann dies zu umgekehrten Monetisierungsergebnissen führen, was in der Praxis zu niedrigeren Werbeeinnahmen führen kann.
Einführung von UART (User Ad Revenue Tracking)
UPLTV hat unser Know-how im Bereich der Vermarktung von Werbeanzeigen in Handyspielen aufgebaut. Durch das Ansammeln von Milliarden von Datenpunkten für das Nutzerverhalten bei Werbeanzeigen hat UPLTV die Methode des "gewichteten Durchschnitts"vollständig abgelegt, um die Werbeeinnahmen auf Nutzerebene zu bestimmen.
Ansatz von UPLTV zu Werbeeinnahmen auf Nutzerebene:
* Genaue Identifizierung, Segmentierung und Nachverfolgung von Ingame-Punkten für "Verhalten bei Werbeanzeigen"
* Differenzierte Algorithmen für verschiedene Werbearten und Formate
* Unsere Mediationsplattform kann Daten aus jeder Nutzerinteraktion mit Werbeanzeigen effizient markieren und hieraus Daten ermitteln.
Die 80/20-Regel gilt weiterhin
Auf Grundlage der UART-Funktion kann UPLTV sehen, das eine Minderheit der Nutzer zur Mehrheit der Werbeeinnahmen geführt hat. Daher kann die Gleichbehandlung aller Nutzer keine akkuraten Erkenntnisse liefern.
Wenn man sich die "Anzeigen-"Ebenenansicht im UART-Dashboard ansieht, zeigt sich auf ähnliche Weise, dass die top 20 % der Nutzer (in Bezug auf die Aufrufe) lediglich für 49 % der Werbeeinnahmen gesorgt haben. Es ist klar, dass die Anzahl der Aufrufe nicht mit den Werbeeinnahmen gleichgesetzt werden kann.
UPLTVs verbesserte Rendite mit UART
In Bezug auf die UA-Strategie muss UPLTV keine subjektiven Auswertungen mehr durchführen, die sich rein auf CPI und Retention stützen, sondern hat die Möglichkeit, durch UART jeden Umsatzkanal akkurat einzusehen.
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