广告变现产品常见的数据埋点
广告变现产品在实际数据分析中,光依赖广告后台的填充率、展示率、点击率,是完全不足够的。所以,这篇文章主要来分享一下广告变现产品常见的数据埋点。
非激励型广告常见埋点
一般非激励型广告(横幅广告、原生广告、插屏广告)的埋点主要分为以下几个埋点:
广告开始加载——>广告加载成功——>广告触发——>广告展示成功——>广告点击
广告开始加载:客户端向某广告聚合发起请求
广告加载成功:成功收到回调,从广告聚合中拉取到某广告平台的缓存
广告触发:用户进入到某广告场景中
广告展示成功:广告成功展示
广告点击:用户点击广告
非激励型广告常见数据指标
1. 广告加载成功率=广告加载成功/广告开始加载
相比广告平台中的填充率,广告平台的填充率通常指瀑布流中某层、bidding中某个广告平台的填充率,而这里的广告加载率指的是某个广告位置的整体填充率。通常情况下,在不进行任何限制且用户网络情况良好的情况下,广告加载成功率是可以达到90%以上的。
如果广告平台的展示率较低,通常是由于人均广告触发次数较低或者广告场景展示率较低。
2. 人均广告触发次数=通关插屏广告触发次数/DAU
如果人均广告触发次数较低,那么需要考虑是否要更换广告触发时机,选择更容易被用户触发的广告场景;或者调整用户使用流程,尽量引导用户到达该广告场景。
3. 广告场景展示率=广告展示成功/广告触发
如果广告场景展示率比较低(<50%),需要考虑广告缓存是否过晚,需要优化缓存机制。
4. 广告点击率=广告点击/广告展示成功
对比自家打点广告点击率与广告后台点击率的差距,如果打点广告点击率明显高于广告后台,可能存在无效点击,被广告平台过滤,需要引起警惕。
解决办法:插屏广告增加一个Ad break,提醒用户接下来会有插屏广告;横幅广告与主要操作界面保持一定的间隔;原生广告修改广告样式,这些都是非常有效的降低误点击的方法。
激励型广告常见埋点
激励型广告主要分为以下几个埋点:
激励广告开始加载——>激励广告加载成功——>激励广告弹窗触发——>用户点击观看激励广告——>激励广告展示成功——>用户看完激励广告——>激励广告点击
激励广告开始加载:客户端向某广告聚合发起请求
激励广告加载成功:成功收到回调,从广告聚合中拉取到某广告平台的缓存
激励广告弹窗触发:激励广告弹窗出现
用户点击观看激励广告:用户点击激励广告弹窗上的观看按钮
激励广告展示成功:激励广告展示成功
用户看完激励广告:用户完整看完激励视频广告,客户端收到相关回调,准备给用户发放相关奖励
激励广告点击:用户点击激励视频广告
激励型广告常见数据指标
激励型广告数据指标除了需要分析非激励型广告常见数据指标,还需要分析以下2个数据指标:
弹窗点击率=用户点击观看激励广告/激励广告弹窗触发
如果用户弹窗点击率较低(<50%),那就需要优化奖励内容(包括奖励的商品或数量);同时弹窗的UI上进行优化,也是一个可以考虑的方向。
完播率=用户看完激励广告/激励广告展示成功
如果完播率较低,则更多需要考虑优化奖励内容(包括奖励的商品或数量)。