關(guān)注公眾號,經(jīng)常更新投放經(jīng)驗教訓(xùn),公眾號回復(fù)“微信群”一起加群討論投放技巧,目前9個500人的優(yōu)化師交流微信群+多個垂直行業(yè)交流群。 最近注意到有一些老產(chǎn)品在跑Pangle的時候明顯比早前的時候后續(xù)轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)好了很多,尤其是在東南亞小貸上,跑AEO的放貸行為。早期我們跑小貸的時候Pangle如果直接跑安裝可以做到后續(xù)0轉(zhuǎn)化,跑AEO勉強能有一些轉(zhuǎn)化,但是最近觀察到的數(shù)據(jù)居然是Pangle已經(jīng)可以追平整體大盤的后續(xù)行為轉(zhuǎn)化比例,甚至還能略超出平均水平,而且在量級上也有明顯的提升。 猜測原因: 1,Pangle整體在進步,這里分算法上和數(shù)據(jù)上的進步,算法上其實并不能確定,畢竟單純少量產(chǎn)品站在使用者角度很難看出來,至于數(shù)據(jù)上,比較明顯的可能就是同行大家都把數(shù)據(jù)回傳給到Pangle后他專門針對這個品類做了數(shù)據(jù)整理,所以我們相對靠后點的產(chǎn)品在跑同樣的行為目標時候,實際上是可以蹭到前面大佬們貢獻的用戶數(shù)據(jù)。 2,流量源的變化+進步,也不能說進步,只能說對接的流量更多,更雜,也不確定真有多大進步,但是我聽做變現(xiàn)的朋友說在Pangle上變現(xiàn)還是有不少做網(wǎng)賺,工具類的流量,這個方向的流量可能和小貸,BC相對還是匹配的,所以可能在這個品類上的數(shù)據(jù)不至于太糟糕,加上流量盤子夠大再結(jié)合各個頭部產(chǎn)品貢獻的用戶標簽數(shù)據(jù),足以讓Pangle能盡可能覆蓋到這些目標用戶。 3,歸因統(tǒng)計上的一些差異導(dǎo)致數(shù)據(jù)顯得再進步(猜測),這里其實只是我個人的猜想,之前有過文章專門介紹廣告平臺自歸因的文章,也介紹過TT當初想自己做再歸因,但是這里其實我覺得反而是因為TT+pangle不是自歸因,再加上AF默認的90天re-install數(shù)據(jù)導(dǎo)致的數(shù)據(jù)統(tǒng)計差異顯得Pangle+TT的數(shù)據(jù)顯得更好,但是由于TT在老產(chǎn)品里面轉(zhuǎn)化并不理想,跑的少,而Pangle到后面流量來源更豐富,CPM低能多跑一些,流量突出一些。 具體的思路:由于Pangle+TT不是自歸因,那他實際上是拿不到客戶產(chǎn)品的全量數(shù)據(jù),所以TT+Pangle再次曝光ads的時候會覆蓋很多曾經(jīng)安裝但是再卸載的用戶,在小貸這種品類實際上用戶會在再次有需求的時候再次安裝,但是類似FB+GG自歸因邏輯他們會在可能是180天(我記不清這個時間段)不會給安裝過的用戶再次曝光,所以反而讓Pangle+TT會覆蓋到這部分用戶,這些用戶本身可能很多都是目標受眾,轉(zhuǎn)化率也高,再加上可能是曾經(jīng)的借貸用戶復(fù)貸風控+申請授信通過率都會明顯更高,從而導(dǎo)致小貸這個類別在Pangle+TT的數(shù)據(jù)明顯就更好看。 實際在觀察新老產(chǎn)品(都是小貸)的時候也能感覺我這個猜測可能有一些道理,雖然地區(qū)不同,但是我在跑其他地區(qū)的新產(chǎn)品時候Pangle的質(zhì)量真比不上這些老產(chǎn)品的。 除了上述的一些可能,也不排除一些Pangle的流量源頭有一些高科技,畢竟從數(shù)據(jù)表現(xiàn)上,CTIT,以及一些設(shè)備分布之類整體比例和FB GG還是會有一些差異,這個就不展開說了,所有渠道包含Google和FB AN都不可避免,平臺也有監(jiān)管控制。 4,F(xiàn)B+GG的衰減,可能也是由于我項目早期在FB GG洗的太久,并且由于覆蓋的人群比較單一,相比Pangle可能覆蓋了更多下沉用戶。 那我們要如何應(yīng)對Pangle的數(shù)據(jù)變化? 那自然 數(shù)據(jù)好就多投一點了,Pangle數(shù)據(jù)提升就多追加一些預(yù)算,即便按照猜測是覆蓋了重復(fù)安裝用戶那也是有價值的用戶,如果擔心是其他高科技手段引起的數(shù)據(jù)變化其實也不必擔心,小貸產(chǎn)品應(yīng)該是最不怕作弊的了,至少不用擔心一些機刷之類的數(shù)據(jù),畢竟再牛逼他也不大可能刷出來一些真能通過借貸授信風控這些環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù),包含網(wǎng)盟和所有其他流量渠道即便有高科技他也最多是玩劫持,至于劫持,只要在一個合理的區(qū)間,直接關(guān)注總預(yù)算和總效果問題也不大。 如果一定想要驗證猜想3里面是否在正確,有2個思路: 1,直接從原始數(shù)據(jù)里面去跑數(shù),比如對比Pangle+Google/FB過去的用戶整體有多少比重的老用戶再安裝(push api回傳的設(shè)備信息是不是曾經(jīng)安裝過) 2,打點上的分析,比如小貸的授信點,我們產(chǎn)品只回傳了1次,但是放貸行為會回傳多次,從我這邊項目明顯可以看出Pangle流量在授信點上回傳少,但是在放貸點上比較多,證明我猜測應(yīng)該是正確,覆蓋了更多的重復(fù)安裝并且實現(xiàn)了借貸行為用戶,換成其他產(chǎn)品,實際上也是可以參考這個思路找到兩個點進行對比。如果不想要跑太多這類用戶同樣也可以通過打點投AEO的方式來解決這個問題,比如投放目標改成只有全新用戶才會回傳的點,或者關(guān)鍵目標不回傳re-install用戶信息(不建議這么操作,對于re-install的用戶其實也是有價值)。 至于其他品類的產(chǎn)品是否有同樣情況,歡迎大家分析后分享數(shù)據(jù)。 出海流量玄學研究中心,不定期分享信息流廣告優(yōu)化師投放技巧,主要內(nèi)容為海外facebook,google,TikTok ads廣告投放技巧分享,歡迎大家關(guān)注,分享內(nèi)容,也歡迎大家分享更多關(guān)于游戲出海,跨境電商廣告投放技巧。 如果有投放專業(yè)領(lǐng)域需要咨詢,請加知識星球提問,個人微信不答疑 長按圖片加知識星球
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