广告变现新神技:玩家填问卷送道具,ARPDAU涨50%!

2021-02-26 14:04:39

在规模超过600亿美元年收入的手游市场,游戏公司很明显不缺乏用户变现方式,比如付费下载、免费+内购以及广告变现都成为很多人熟知的词汇。

但是,在付费率极低的免费手游领域,想让用户付费是很困难的事情。随着头部公司越做越大,中小团队越来越难以在内购方面与之抗衡,因此,内购几乎成为了大作的主要收入手段,而休闲游戏以及大量中度游戏则越来越把广告变现作为主要收入。

这些广告可以通过强制或者自愿观看等多种形式加入到游戏里,而且有插页广告、横幅广告和视频广告等多种形式。当然,还有一种变现模式是订阅模式,每月(或其他方式)收取定额费用,通常在儿童游戏品类比较常见。

另一种方式,也就是我们今天要说的变现新手段,就是激励调研广告,这种方式在业内并不多见,人们对它的消息和公开数据了解较少,甚至它如何在手游当中使用、能够带来多少收入都不确定,但是,一直都有开发商再通过这种方式给自己的游戏带来额外收入,而且带来了2.75倍的广告变现收入。

更值一提的是,激励调研广告的市场规模达到470亿美元,意味着手游开发商有足够多的盈利机会。那么激励调研广告到底是什么?该如何运用?都有谁在用?

请看GameLook带来的详细介绍:

为什么要考虑激励调研广告:470亿美元的潜在市场

为了跟上消费者和商业领域快速的技术进步,市场调研行业经历了重大变革。市场调研的目标是帮助公司通过对相关用户提出问题的方式,根据所获信息做出更好的决策。这就意味着,调研购买方需要在技术和消费者趋势方面与时俱进,这就使它与广告行业有了交集。

2018年全球市场调研行业规模与分布

ESOMAR全球市场调研报告显示,2018年市场调研每年花掉的费用超过470亿美元,使之成为与数字广告齐头并肩的行业。与数字广告行业类似的是,市场调研在过去60年里经过了非常大的变革。

在1950年代,市场调研方法主要是通过面对面的采访,从1970年代到1990年代,这方式则从面对面采访进化为电话采访,以及通过电子邮件对全球用户进行的在线调查。

但是,电子邮件是一个过时的调研形式,而且调研成本昂贵、完成率很低。

移动激励式调研是市场研究的另一次革命,它为全球的免费手游提供了每年超过470亿美元的变现机会。

激励调研很简单,而且与如今手游行业流行的激励视频形式很像,它们给了玩家一种新的方式获得重要游戏货币,只需要分享他们对头部品牌的看法即可。

《Monster Legends》游戏里的免费虚拟货币选择

实际上,它的运作原理很简单,只要有一名玩家完成调研,开发商就可以因此得到一份收入。基于调查内容的不同,用户每次完成调查最高可以给开发商带来10美元收入,作为回报,开发商可以选择以何种方式奖励玩家。

与普通的激励视频相比,激励调研的每(完成调研的)用户收入几乎是前者的50至200倍之高。从ARPDAU角度来看,关键在于如何打造一个鼓励高完成率的变现机制。

完成不同调研可获得数量不等的宝石

完成率根据游戏类型的不同有很大差别,但10%已经是不错的数据,eCPM数值是由转换率(CVR)和CPA计算得出,平均CVR也因为游戏类型而有所差异,从15%至30%不等。重复使用率也很关键,因为重复观看用户带来的平均收入是整体平均收入的两倍。

为了建立模型,我们假设一款游戏有10万DAU,激励调研的完成率为10%,使用比较保守的标准,每月的收入为:

30万次调研浏览量X60%转化率X0.2美元CPA=3.6万美元总收入

其中eCPM为120美元,ARPDAU为0.12美元。

考虑到激励调研的高CPA和CVR数据,该游戏仅凭10%的DAU完成率就可以实现1.2美分ARPDAU。

成效如何?多家手游公司ARPDAU大幅提升

激励调研广告的优势在于,它可以给用户带来即时的高奖励,完成调研之后,用户立即就可以获得重要的应用内虚拟货币,手游开发商则得到了对应广告收入。

在TapResearch的经验中,手游玩家乐于分享他们对头部品牌和服务的看法,他们希望成为产品研发过程的一部分,并且把它作为(与品牌)共创未来的一种方式。每天都有50万-75万分调研可以提供给手游玩家,该公司在美国18岁以上用户的调研匹配率达到99%。

如本文开头所说,这种广告变现新模式为手游开发商带来了大量收入机会,比如西班牙手游开发商和发行商Socialpoint(最出名的游戏是《Dragon City》和《Monster Legends》)就实现了2.75倍的ARPDEU(日均参与用户收入,即参与调研的用户平均每人每天贡献的收入)。

作为一个成熟且不断增长的工作室,Socialpoint需要一个可以规模化的方式在广告变现之外,对其全球收入策略多元化。这个决定在2019年中苹果快速拒绝大量应用程序之后开始加速,因为这些应用不遵守iOS禁止积分墙PPE(按次付费)广告的规定。

Socialpoint广告变现部门主管Sofia Gilyzaova开始在广告之外寻求新的选择,并且最终选择了TapResearch带来的激励调研广告,作为拓展全球收入策略的一部分。

对于手游激励策略来说,激励调研广告是视频和任务之外很好的拓展方式。有了激励调研之后,Socialpoint用户现在可以用新的形式获得大量奖励,而以往则需要每次游戏观看15条激励视频广告才可以获得。

考虑到市场调研行业每年规模达到470亿美元之巨,这对于手游工作室来说无疑是难以抗拒的诱惑。

自从在游戏里加入了激励调研之后,2019Q4期间,平均每日参与用户人均收入(ARPDEU)贡献增长了2.75倍,尽管新冠疫情大爆发,但这个增长趋势丝毫未受影响。Sofia Gilyazova表示,“TapResearch为Socialpoint打开了一个全新的收入来源,非常适合我们的激励变现策略。《Dragon City》的用户很快接受了这种新形式,而且在用户支持和社区也没有负面影响,我们对此合作非常兴奋”。

通过激励调研广告获得高收入还有一个不错的案例,就是《Wordscapes》和《Word Chums》研发工作室PeopleFun。与TapResearch合作之后,该公司在《Word Chums》游戏里的“购物时刻”让用户参与调研,在内购和激励视频之外提供激励调研方式奖励玩家。

加入了调研广告之后,与平均用户相比,PeopleFun广告观看量增加了2.5倍,平均每用户游戏时长达到3.4倍,ARPDAU增长了50%。

PeopleFun公司COO John Boog-Scott说,“用户们按照自己的时间选择参与调研,并且分享他们自己的观点。TapResearch在iOS、安卓和我们Facebook游戏版本都成为了高收入的合作伙伴”。

此外,Miniclip公司首席广告官Pieter Kooyman也认为激励调研的方式将更受手游开发商们的欢迎,“在基础的内购、激励视频和展示广告之外,我们始终都非常关注新的变现机会,激励调研提供了非常可控的用户体验,很有希望成为重要的收入方式”。

激励调研广告注意事项与不容忽视的理由

虽然激励调研广告的市场潜力很大,变现收入提升明显,但它仍然需要注意一些东西。Socialpoint广告变现部门主管Sofia Gilyzaova表示,通过清晰的展示和详细的论坛指引,用户很容易接受这种方式。

TapResearch公司业务部副总裁Michael Sprague则给手游开发商们提出了使用激励调研广告的“三原则”

1)仅限于自愿填写

激励调研在用户主动选择率方面表现最佳,要在用户需要升级或者游戏里合适的时刻推出激励调研,这样才有机会提高变现收入。

2)明确语境和用户预期

在吸引用户填写的时候给出明确的预期,玩家们还可以选择内购、激励视频、积分墙等方式得到虚拟货币,通过设定清晰的用户预期,你的玩家们会有更高的选择率,带来更高的变现收入。

为激励调研设定预期的方式有很多,首先是明确要求玩家行为,告诉用户他们选择调研可以得到什么。

其次,提前告知完成调研的奖励金额。数据显示,玩家们选择参与调查,最大的原因就是奖励大小,着重推广这一点,让用户知道他们完成这个动作之后可以得到多少虚拟货币。

把奖励大小作为吸引用户参与的动力

3)最后,设定完成调研的时间预期。我们的做法是让玩家选择参与调研的时间,当用户们知道他们参与调研的具体时间和奖励的时候,这种做法更成功。

明确完成调研所需要的时间

当用户完成TapResearch调研之后,就会被带回游戏玩法里,对于刚获得奖励的用户来说,发送恭喜信息是很重要的。一条恰当的信息可以让用户对他们参与调研的行为感觉良好,这会让他们再次参与,这很重要,因为重复参与用户带来的价值更高。

激励调研广告不容忽视的“四大理由”

免费游戏里的激励调研带来的收入根据国际收入和用户数据有很大差距,以下是你需要在游戏里增加激励调研的理由:

1)高产出:(完成)激励调研广告单次带来的回报在1-10美元之间,使之成为了一个高奖励、高产出的变现产品。

2)连贯性:在市场调研领域很少有“突发活动”,购买方需要在所有行业持续的调研,包括快销品、汽车、音乐、教育、食品与医疗、娱乐等行业。这使得整年都需要有新等调研进行,而不是只持续一个季度。

3)国际化:寻找国际上高质量等参与者是调研购买方的一个持续需求,Tapresearch表示,该公司与十多家寻求来自亚洲、澳大利亚、EMEA和南美参与者的客户合作。这个需求与游戏开发者很匹配,手游开发商有着大量的国际化用户群,并且寻找在美国之外更多的变现方式。

4)用户数据:最后,激励调研可以为我们提供大量匿名、第一手用户数据,比如年龄、性别、收入、关系状态、种族等信息。开发商们可以通过游戏使用的登入和登出获得额外的用户信息。通常的用户数据使用案例包括:高级用户分类、数据充实以及买量定位。

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