如何最大限度提升Apple Search Ads的ROI

时间：2020-11-16 12:18:32 来源：作者：网络转载

根据AppsFlyer发布的《广告平台综合表现报告》第十一版显示，Apple Search Ads（ASA）已经成为全球市场中最重要的移动推广渠道之一，其重要性完全可以与Facebook和Google Ads等相提并论——它是iOS端第二大媒体渠道，也是所有广告网络之中付费用户占比最高的渠道，其在全球多个市场的社交、健康、购物、娱乐以及重度游戏等垂直领域内均有较强的统治力。不过，或许是其尚未在中国大陆地区开放的原因，我们依然能看到许多推广者对ASA的重视程度有待提高。

本文中，我们将整理一些优化师提供的思路，来为ASA投放中能够ROI达标提供一些参考和借鉴。在此，我们首先要强调Apple Search Ads和其他移动广告渠道的主要区别：其一，Apple Search Ads是使用CPT形式计费的，也就是说用户看到并点击了广告，那么广告主就需要向苹果支付费用；而在其他诸如谷歌UAC或者Facebook Ads中，则是采用CPI形式计费，也就是用户安装后广告主才需要付费。

另一方面，Apple Search Ads提供的定位功能相对有限，广告主可以按年龄、设备、新老用户或者定位等区别来定向用户，与包括兴趣、画像或者重定向之类的具有较高针对性的广告不同。不过尽管如此，作为iOS端推广的最主要渠道之一，我们还是要重视Apple Search Ads并尝试通过它来获取用户以及盈利。

那么，在知道了这些以后，我们在ASA投放中该如何优化以提升收益呢？

1、CPA Goal

首先我们需要确定可以为每个来自ASA的转化付多少钱，也就是说确认目标CPI或者CPA是多少。这里需要注意的是，根据苹果的说法，这里的A指“acquisition”而非I代表的“install”，也就是说，这里的衡量指标是安装激活而非下载。

如果已经在其他渠道上进行推广，可以参考用户的LTV也就是生命周期价值，或者单个用户在游戏里的平均付费。

现在我们假设，一款产品在美国市场的iOS用户净LTV为6美金。在Apple Search Ads中，我们可以根据愿意支付的最高CPT来出价，也可以选择CPA Goal，也就是说苹果算法会尝试自动展示广告并最大程度提高增加转化。这个选项不一定要用，因为它虽然能确保不会超出定好的CPA，但是也会限制展示次数，无形之中错失转化机会。

所以就游戏产品来讲，对于最大CPT，我们通常设在该产品LTV的30%左右，因为在部分Apple Search Ads实操中，30%是一个相对平均的比较常见的转化水平（从点击到安装的转化，仅供参考）。在这种情况下，我们会使用如下公式：最高出价等于LTV（案例为6）乘以30%，也就是2美金左右。

2、Campaign结构

Apple Search Ads提供两个层次的结构：campaigns和ad gourps。

通常我们可以创建4种类型的campaigns：

“品牌”：定位通过口碑了解产品的用户，或者在其他任何渠道中看到广告但尚未转化的用户，或者是以前安装过游戏但后来卸载了的用户。在这类campaigns中，通常会有70%甚至更高的转化率，以及相应比较高的广告投资回报率ROAS。有些广告主认为，如果在某个词的自然搜索结果中排名第一，是否还要必要进行投放，答案是肯定的，因为如果不进行投放保护，那么竞品是可以通过投放该词窃取本属于我们的流量的。

“通用”：针对产品的类型/功能相关的目标关键词进行，这需要较长的时间和比较多的研究才能够发现更多潜在的优质词。

“竞品”：如果有品类相似或者受众接近的产品，那么就可以对竞品的品牌词进行出价。这是决定成败的关键环节之一，所以必须进行足够的调研与了解。

“发现”：该类型通常预算较低，仅将其用于发现通过关键词研究（错别字、变体以及新的竞品）没能发现的词。

然后，我们将campaigns划分为广告组，将彼此比较接近的词进行分组，例如“PVP Shooter”组会包含“pvp shooter”、“shooting games pvp”或者“shooting pvp”等等。对于竞品，可以为每个竞品创建一个广告组。

这种比较垂直的分组可以有效调整出价，并在查看MMP的相关报告后，了解哪些词带来了质量更佳的用户。

3、匹配类型（Match Type）

选择目标关键词时有两个选项，分别是模糊匹配（Broad Match）和精准匹配（Exact Match）。精准匹配旨在定位那些完全输入广告投放者所选择的关键词（包括单复数）的用户，例如我们指定了“cooking game”，那么用户在搜索“cooking game”和“cooking games”时，广告都会展示。

模糊匹配可以让苹果算法决定产品应该显示哪些相关词，例如我们指定“shooter game”，那么苹果除了让广告针对该词展示外，还会针对其认为的相似关键词进行展示，比如“action games”或者“brawl stars”（标题相似相近）。

虽然这是投放初期发现新词的好办法，但并不适用于长期使用，因为它可能会影响转化，最高可以比精准匹配低2倍转化，在预算较少的“发现”campaigns中，可以尝试使用模糊匹配，一旦发现新的关键词，可以将其添加到“通用”campaigns里精准匹配的广告组中，并在模糊匹配中对该词进行否定关键词设置，以避免重复。

此外，还有一种功能叫搜索匹配（Search Match），它可以根据应用页面中的标题、关键词或者类别等信息以及苹果的算法自动生成目标关键词，可以将较小的预算分配在该功能上，该功能不应该被过度依赖。

我们将整理一些优化师提供的思路，来为ASA投放中能够ROI达标提供一些参考和借鉴。在此，我们首先要强调Apple Search Ads和其他移动广告渠道的主要区别：其一，Apple Search Ads是使用CPT形式计费的，也就是说用户看到并点击了广告，那么广告主就需要向苹果支付费用；而在其他诸如谷歌UAC或者Facebook Ads中，则是采用CPI形式计费，也就是用户安装后广告主才需要付费。

另一方面，Apple Search Ads提供的定位功能相对有限，广告主可以按年龄、设备、新老用户或者定位等区别来定向用户，与包括兴趣、画像或者重定向之类的具有较高针对性的广告不同。不过尽管如此，作为iOS端推广的最主要渠道之一，我们还是要重视Apple Search Ads并尝试通过它来获取用户以及盈利。

那么，在知道了这些以后，我们在ASA投放中该如何优化以提升收益呢？

4、定位

为了最大化Apple Search Ads的效果，我们需要利用苹果提供的年龄和性别等定向功能，特别是针对“通用”campaigns。如果产品已经在其他渠道投放一段时间，那么会积累一些受众的LTV和ROAS数据，之后应该为每个目标受众群体使用广告组。比如“Story Games-US-Female-19-24”，另一组可能是“Story-Gmaes-US-Female-25-35”，通过这种操作，可以更好地控制campaigns的出价。

5、优化出价

Campaigns启动后，需要花一段时间来观察广告组的效果。首先需要看的是投放的关键词是否有安装转化，如果广告组的转化率低于25%或者20%，那么可能该词就过于宽泛或者不相关，应该考虑暂停或者降低这些广告组出价。

相反地，对于转化情况较好的广告组和关键词（比如高于30%），只要出价与预计的ROAS保持一致，就可以提高出价。苹果针对与竞品的竞争给出一个出价范围建议，对于低于建议出价范围的每个关键词进行出价调整。虽然非常耗费时间和精力，但这是优化campaigns最有效的方法。

6、测试ROAS

目前，要衡量该项指标，需要使用MMP。根据游戏的LTV曲线，我们可以在campaigns和广告组、关键词级别上来查看7日、15日以及30日的ROAS。

如果将7日数据作为主要目标，那么可以如下计算：7日ROAS等于7日MMP收入除以广告支出。之后比较7日ROAS，如果高于该数字，那么则是比较好的状况，确保广告的有效状态并长期监测观察；如果低于目标，则需要考虑暂停或者减少在相应广告中的支出。

此外，必须考虑的是MMP无法监测到的那部分安装，这部分安装也是可能产生收入的。

7、差异

苹果统计的下载量与MMP之间始终有差异，这种差异的原因有很多：

如下载与安装，苹果以下载为基准，而MMP则以打开为标准，如果用户下载了app但因为断网等原因没有完成该过程，那么苹果将计算1次下载，但MMP则不会计算。如LAT On用户，苹果不会追踪在苹果设备上打开限制广告追踪的用户的任何行为。

但苹果不希望广告主在投放ASA时处于“失明”状态，所以提供启用LAT On的用户。在运行任何campaigns时，如果不应用定位选项，LAT On用户将从5%增加到70%。这意味着MMP最多将无法计入70%的安装数量，而被归入自然量之中。

我们无法获知LAT On用户是否会贡献与LAT Off的用户相等的收入，但如果想根据这些信息对ASA广告的收入进行调整，那么可以假设苹果报告的LAT On用户中有50%的转化与未报告的LAT用户相同（其他50%的用户未产生任何收益）。

在这种情况下，我们可以根据LTA On比率对调整后的ROAS进行以下计算，即：ROAS = 收入乘以 (1 + LAT RATE X 50%)) /搜索广告支出。

但转化状况很好但ROAS与目标不一致时，这有助于对保留还是停掉广告做决定。

来源：量江湖
原文：https://mp.weixin.qq.com/s/c9qEPwiEUYUnINRKmnomEA

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