“成也ROI，败也ROI”？由此看优化师憋屈的一天，一定要哭着看完...
存量时代，游戏行业内卷愈发严重，买量成本水涨船高。正所谓“成也ROI，败也ROI”。作为衡量买量效果的核心指标、评估收益高低的直观体现，ROI可以说是产品各个层面决策的最根本导向，各个部门的同学更是躲不过被ROI支配的恐惧，甚至出现了“ROI内卷”现象。总之，就是......
哭完继续搬砖????，这就是一个成年的优化狮日常
那么ROI有什么意义呢？
产品部门：可以根据它调整游戏内变现和内购的激进程度；
运营部门：可以根据它策划拉营收和活跃的活动计划；
市场部门：可以通过它决定投放价格和策略。
换个角度来看，如果ROI“内卷”不可避免，那么，用更高质量、更高效率的方式“内卷”，未尝不是游戏业持续增长的新机会。
1
如何科学地进行出价测试 ？
出价方式的本质其实就是
告诉系统应该怎样建立数据模型，获取什么样的用户。
同个定向下，不同的出价区间、不同的素材会有怎样的表现情况、效果能否满足预期，可以使用这种测试方式：探索版位×规格×定向×出价×素材。
2
AEO冷启动困难和测试期波动？
AEO事件直投优化-模型学习基础原理 ：
（1）数据体量；（2）时效性
建议1：优中选优，集中预算，长线观察
AEO数量不宜过多，选择历史ROI变现最好的camp，给到更长时间学习探索
建议2：灵活转变，以退为进
挑选与核心KPI事件高度正相关的浅层事件
Trigger point挑选逻辑：
点位和核心KPI留存及付费的正相关性最高的一个点；事件漏斗更靠前，一般发生在激活后的1-2天
如何进一步提升ROI？
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强原生广告（Spark Ads）操作避坑宝典.pdf
后IDFA时代的投放策略
1
SKAN
每次安装仅发送一次回传
用户应用内时间仅通过6比特或64为转化值来体现
激活app24-48小时内，无时间戳
2
积极准备
了解SK AN归因链路
完成度量检测伙伴（MMP）设置
明确iOS14专属系列覆盖逻辑
3
科学起量
✅ 定向广泛 充分探索
· 初期放宽定向，使模型充分学习和探索
· 一个广告组投放多个变现能力相仿且语言一致的国家
· 可白名单开通多广告组，满足多市场或多定向需求
✅ 预算充足 突破隐私阈值
· 推广系列&广告组日预算最少满足120个安装转化（隐私阈值仅影响应用内事件和价值，对于安装量没有影响，IAA类无需参考此标准）
· 每个广告组放3-5个素材，通过点击率判断素材优劣
✅ 耐心等待 尊重新规则
· SKAN数据回传存在24-72小时延迟，学习期尽量不做负向操作
· SKAN归因和MMP归因（模糊&概率归因）是两套逻辑
· 拉长周期观察CPA趋势
✅ 功能推荐
· Lowest Cost
使用场景：
测试期（验证数据披露是否正常）
大推期（快速通过冷启动）
衰退期（有效破圈）
最佳实践：
把握投放红利期
逐步提高使用比例
挑选优质素材
· ACO/程序化创意
使用场景：
测试期（提高素材测试效率）
大推期（系统自动组合探索、预算倾斜最优素材）
衰退期（搭配AEO产品提升广告效果）
最佳实践：
上传创意资产 5视频+2文案+2CTA
系统自动组合探索
系统自动优化
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深度优化
AEO的最佳实践 全周期
Auto bid
先用1-2个DC额度测试
预算满足120个转化
根据实际测试效果调整
iAEO
选择CTR较高的3-5个素材测试
日预算最少满足10个转化
根据实际测试效果调整
Case ：某丧失类FPS策略游戏
优化方案：使用DCiAEO+Lowest Cost 优化后端
Lookalike 人群包
全周期
加速模型学习，扩大精准用户规模，实现量级和ROi的提升
Case ：模拟经营游戏投放泰国pangle版位
使用DC AEO+lookalike人群包优化后端
Case ：某丧失类FPS策略游戏
优化方案：使用DCiAEO+Lowest Cost 优化后端
增量是留给有准备的人
存量市场的战争号角早已吹响，对于想要抢占先机的厂商，必须熟练掌握每一种有效的方法和工具。才能发挥自身的优势，提前抢下一席之地。
学上这盖世武功，出海修为将大大增益。在每天陷入“效果差-超预算”的无限死循环的情况下，难道我们只能任由躺平，没有其他选择？
2022年要如何才能保住我们的饭碗ROI呢？
如何快速走出“新手村”？
犹豫就会“败北”，听过LED还没听过LDD（量多多-智能投放效率工具：打通创意生产、素材优化、广告效果分析、受众分析、预警监控、竞价调整、预算分配等用户增长全链条，为广告主提供一站式解决方案）的注意⚠️了，早试早用早“起飞”????️！
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