开发者永恒的谜题：怎么来实现高效增长？｜甲方财经观察

  “超级头部vs深度垂直”的两元现象愈发明显，这看起来更像是悖论，毕竟从量级上高频流量较于低频流量更容易触发用户转化。

  从2018年起的近三年时间里，移动互联网用户上涨的速度明显放缓；

  垂类APP覆盖用户使用时长占比达26.4%，超过了整体用户时长四分之一；

  65.2%调研用户表示在特定消费场景下，对可以匹配自身需求的广告点击率较高；

  垂类应用数量庞大分散，碎片化状态下资源难整合，而对于广告主来说，逐个对接必然是费时费力，精准的用户越来越难找，用户获取成本慢慢的升高，广告投放效果越来越难控制。

  解决用户和广告主之间的需求矛盾，提升广告ROI，成为了最为关切的实际问题。那么怎么样找到用户，提高广告投放ROI呢？

  增长永远是一个企业的究极命题。究极，某一些程度上意味着困难，开发者需要打通N个不同渠道的流量端口，要掌握海量的用户数据、投放数据，需要有强大的数据分析能力作为复盘、优化的底蕴。然而，受限于技术规模等客观因素，绝大数开发者并不能解决增长这一复杂的命题，无法从绕成线团的困境中找到解开方案。

  App商业化变现的模式不外乎以下几类：App收费、增值收费、导购抽佣或赚差价、线下导流、应用分发、广告变现等等。而商业化路径中，存在一条很显著的链路：变现的重点是增长，增长的重点是买量，买量的重点是数据。

  而数据维度中，有两个很关键的点，App买量的规模，决定着 变现效率；买量的质量，决定着生命周期。这形成了十分清晰的App商业经济价值图录，影响着一个App的商业估值。

  先讲2个案例。疫情的作用下，虽然给广告主投放预算上带来的影响只是暂时的，但是让广告主的投放习惯发生的变化却有很大的可能是深远的，这让他们花钱更谨慎，营销预算ROI更苛刻。

  游戏是典型的投放变现型行业。游戏上量的周期很短，并且游戏本身测试、上量都需要投放回收效果数据来进行支撑。

  iOS隐私新政背景下，游戏发行商们面对的不确定性更多了。存量用户中愿意授权IDFA（苹果用户广告标识）的不到4成，其余用户的行为习惯只能在游戏内进行推导。

  对于游戏发行商而言，如何衡量买量用户的ROI，从而更好地评估投入产出比，是一个行业关注的大难题。

  而百度游戏旗下一款2021年5月上架iOS平台的模拟经营休闲游戏《外婆的小农院》，仅通过调整买量策略，就实现了首日ROI提升35%、30日ROI提升12%的效果。

  百度游戏面对的问题与许多游戏同行一样：在产品层面已经做到了他们能力范围内的最优化后，开始寻找更多提升产品ROI的可能性。

  因为没有自建数据后台，没有办法进行获客端和变现端数据的打通，买量效果更接近于模糊的直觉判断，无法衡量广告计划的粒度ROI，也无法评估投放素材的效果。

  因此百度游戏接入了穿山甲旗下的「增长参谋」，帮助《外婆的小农院》实现ROI大幅快速提升。

  第一招，调整买量策略。根据增长参谋提供的ROI，优化关停计划，并且通过不同的投放方式组合，找到最优ROI的关键行为，从而不断调优。不断靠近当前买量的最优解，最终推动ROI拉升。

  第二招，调整放量节奏。增长参谋数据维度是小时级的实时数据，通过观测每个小时买量用户的ROI，分析不同时间段用户的ROI质量，做到合理提价上量，以优势时间段提价限制不理想时间段预算的方式，拉升整体买量用户ROI。

  第三招，测试上量素材。通过建立广告计划，测试不同的素材。录屏内容、情怀内容、田园治愈系内容等等与游戏实际贴合程度依次降低，广告主模糊判断投放效果也是依次降低排列，然而实测效果而言，反而是与游戏实际画面基本无关系、唤起人们回到田园的治愈系素材最后还原，其次才是游戏录屏视频。

  找到最优素材、最优ROI时间段、最优ROI行为习惯后，《外婆的小农院》成功找到了增长密码。

  工具App行业本身的特点与游戏不同。工具App回本周期很短，是非常典型的投放、变现型类别。业内整体的产品同质化很严重，类似手机清理、WIFI助手、天气预测、图像处理等等，竞争非常激烈，对于整体买量效果的评估需求度极高。

  同时，市场整体的需求慢慢地饱和，导致买量成本慢慢的升高，而受到广告市场监管的影响，整体广告变现收入效率逐步降低。这样的大背景下，某工具App开发者借助「增长参谋」的不同功能，对买量政策方式来进行优化调整，最终实现利润、消耗、ROI的全面提升，实现了多个应用的利润率增长超过70%+。

  测试期：借助增长参谋对不同素材进行跑量标识测试，寻找最合适的出价区间与最影响用户行动的关键行为。

  上量期：已经测试出的高ROI素材，通过增长参谋对不同的关键行为进行拆分，寻找最合适的回收效果，同时根据结果进行上量加码，最大化ROI产出。

  增量期：已经确定好的计划，同样要实时监测并且调整。通过增长参谋查看单日积累数据与小时化分级数据，实时调整自身投放计划，对效果好的投放计划提升预算，进而跑出量来。

  因果相连，由果及因。如何获得高效增长的关键，或许就落在了「数据 」上。投放行为与实际转化变现两个层面数据的打通，几乎就是窥破增长奥秘的密钥。

  上述两个案例看似繁复，底层的逻辑其实十分清晰可辨别：全链路的数据搜集是原始食材，分析与归因更像是厨师进行处理的工序，而到底怎么做增长这道菜才好吃，还是由「增长参谋」全程参与给出建议。

  那么「增长参谋」是什么？一个由穿山甲为开发者提供的“高效买量积聚用户+最大化流量变现”双向增长解决方案。

  作为一款以提升买量回收效果为目标的数据分析产品，「增长参谋」的绝活是在融合全渠道归因数据、广告投放数据、变现数据和用户行为数据的基础上，为开发者提供一套高效且有效的数据分析、数据解读、优化建议及优化工具的数据化解决方案。

  关联全渠道的归因、买量、变现和用户行为数据，这是「增长参谋」的核心能力。单维度数据容易受影响，而多维度数据交叉参考，可以帮助广告主们精准感知用户需求，筑就高 ROI 根基。

  在数据优势的基础上，「增长参谋」将洞察的过程一站化，快速帮助广告主定位投放过程中的问题环节，基于行业整体业务方法论，为广告主提供有足够依据的优化迭代策略与工具辅助。

  投放效果的核心在于ROI。「增长参谋」通过全链路数据整合，交叉对比出不同属性用户的真实数据，帮助决策变现人群，纵览全局式的帮助广告主精准触达目标用户，实现精准增长。

  在投放过程中，「增长参谋」还可以自动识别问题并且提供数据洞察与调优方案，降低投放的无效成本，实现降本增效。

  穿山甲自身具备的超强算力，成为「增长参谋」的最强技术支撑。其可以做到小时级的实时精准预估，实现投放优化前置化，帮助控制成本。

  而这一切，对于广告主来说并没有太高的技术门槛。广告主可以通过「增长参谋」节省自研类似系统的人工成本与资源投放，零门槛即接即用，显著提升自己的广告投放效率。

  答：多平台、多渠道、多口径、多维度，以小时为粒度实时对比，从大到小、从粗到细进行分析。

  ●T-1数据：广告主们可以看到不同渠道、计划的ROI计划，观测买量回收效果，并且一站式观看到整体的变现情况，监测投放的渗透率、展示、点击等行为数据，配合收益情况对自身的广告投放计划来优化。

  投放与变现的数据之外，广告主们还可以从投放情况中看到用户行为数据，获得全方位的数据参考。从留存到人均使用时长，与其他品牌或是自身往期进行对比，从用户角度出发，优化产品，获得精准的用户体验调研。

  ●实时数据：无论是从积累维度出发，统计当日归因激活用户的回收效果，还是从小时维度出发，统计当日不同时间段产生的激活用户在当日的回收效果，「增长参谋」都能实时提供（以小时量级）。

  广告主买量投放当天就能知道实时的预估回收效果，并且可以从实时的小时级数据中心获得决策数据支撑，并且将投放的计算粒度拉到最细。

  增长的本质之一，是有效信息量的秩序增长。而信息本身是具备物理性质的客观秩序，信息之间的组合方式不同，展示给观者的最终呈现也不同，对于商业决策的判断影响自然也就南辕北辙，最终导致输赢成败、各自悲喜。

  而数据，就是让信息秩序增长的栅栏。从数据维度出发，看穿对自身有益的信息内容，进行整理，从而定义自身增长的秩序，这就是底层逻辑。

  「增长参谋」 的核心指标分析，包括ROI（投资回报率）、LTV（ 生命周期总价值）、留存等等多个维度。通过投放、变现、用户行为的全链路的数据分析，广告主可以研读出每次投放行动和每个投放计划的问题与亮点，对症下药、去芜存菁。

  而目前投放可以选择的渠道实在是太多繁复，此渠道获得的成功，或许无法在彼渠道获得复现，这就需要进行多渠道的综合考量。从不同买量渠道进行投放分析，对一次投放计划中的渠道消耗的分布、趋势，和不同渠道回收效果的综合统计，能够在一定程度上帮助广告主进行调整优化。

  在这两点之外，不同广告的变现场景，也是用户反应的核心数据。是激励视频不受用户反感，还是开屏广告转跳更多？这些广告变现场景的数据，能够在一定程度上帮助开发者做调整，从而在不损害用户观感的情况上，对变现进行利益最大化。

  增长不是虚无缥缈又似是而非的概念，而是一个个点击、一次次观看背后真实存在的用户，并且用户的增长一定能为开发者带来价值无论是情绪反馈、还是利益变现。

  每个开发者都身处无边的夜幕里，脚边眼前，似乎有些微弱的光，可以勉强前行，却无法告知开发者们到底该往何处去。而数据，会是天空中的北极星，精准、稳定地告知，何处是北，该往何处去。

  单纯的数据，还不能完全的解决实际问题，给出分析，做出建议，才是「增长参谋」中参谋两字的本意。

  用户存在属性，属性即是标签。性别、年龄、地域、小区、消费能力、职业、家庭状况等等，可以将一个用户IP的标签做出非常精细化的分类。以此为基础，开发的人能更细化的了解自身投放购买回来的用户到底是什么类型，对自身的价值是什么，从而做出下一阶段的优化策略。

  同时，相同投放策略对于不一样用户的效果自然也不完全一样，比如女性女性买量变现过程中的ROI与LTV对比男性的高低情况，可以显著帮助开发者进行目标用户的决策。

  以人为角度之外，设备同样也能够直接进行标签化。移动端同样分为不一样平台、不同系统、不一样的品牌、不同价位、不同运营商的细化标签，从而对用户洞察进行协助分析。

  掌握了用户与设备数据与洞察情况，就能够在做定向投放或是用户排除时，获得参考。

  用户和开发者之间，就算是清晰可见的举例，同样也遍布折射。很多开发者接触过许多用户，却依旧无法认清用户，不同标签的用户们有着这大致相同却又各具特点的情况。

  这需要开发者们去拨开表面的透明云雾，撇清折射的影响，触达用户最深层次的动力需求，才能在如今的流量存量市场中找到决策的更优解，将每一次的试错成本降到最低。

  了解用户的因，才能结出增长的果。每一个流量都是一个真实的用户，每一个用户都有它的共性和个性，通过数据才能洞察增长的因果关系。

  尽管它是规律、是方向也是因果，但一切有温度、有态度的用户行为，变成数据汇总到开发者眼中，都只是一行行字母与数字。

  流量可以造假、声量可以造假，但多维度的数据背后，一定蕴藏着真实的用户世界，从而成为开发者与用户间的一次对话：我不好，我改；你觉得好，我继续。

  而冰冷与温暖之间，数据一定是长期主义。只有积累与对比，才能赓续一次次用户行为的逻辑。某一种意义而言，「增长参谋」让数据变成开发者的「陪伴」，在一次次的投放行为的前中后，数据不再是沉默，而是会开口说话的「伴侣」。

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