国内 IAA 市场中，如何用低成本投放实现大规模起量是每一位从业者最为关心的问题之一。那么，我们如何通过数据分析来实现这一目标，从而打造出爆款产品？

2023 年数造爆款·北京站，我们邀请了来自桓智科技的业务负责人郭平，进行了《关于国内 IAA 市场的数据思考》的现场分享，揭秘如何通过数据分析在 IAA 市场中突围而出。

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以下是现场分享的主要内容整理（文字有部分删减）。

大家好，我是郭平。

我从 2014 年开始涉足 IAA 和工具产品投放领域。基于在这一领域长期的经验，2021 年，我与几个朋友共同成立了桓智科技，开始自研自发我们自己的产品，并通过联运的方式与其他公司进行合作。

我们的产品类型主要是消除类游戏，我们之前在答题、视频、付费和模拟经营品类做过很多尝试，最终选择不断深挖消除类游戏，找到了一些成功的方法和经验，使团队实现了盈利。

国内 IAA 产品市场的变化

大约在 2014 年至 2016 年，出现了早期的 IAA 产品。当时主要是积分墙锁屏类产品，比如酷华锁屏、惠锁屏系统以及积分墙等都非常流行。2016 年开始，整个 IAA 市场逐渐转向新闻类，比如当时的趣头条，线上线下进行了很多投放。到了 2018年，随着东方头条的崛起，新闻类 IAA 产品开始转变为偏游戏类 IAA 产品，尤其是走路类，从那时起，像步多多、趣步等游戏类产品开始出现，像趣步这款产品日活用户更是达到了千万级。

严格意义上来说，从 2019 年开始，IAA 产品形式从工具类和新闻阅读类转向以阳光养成类、合成类和开心餐厅等主体经营类的产品。

早期 IAA 市场的一些关键词，包括裂变、师徒、下沉市场、黑五广告等等，这其实体现了当时的羊毛党对于早期广告产品的认知。早期 IAA 产品其实可以分为以下几个大的类型：积分墙、锁屏和新闻类。

其中，第一种增长方式主要通过师徒裂变、邀请，这是因为当时的朋友圈审核较为宽松，因此当时，拼多多、趣头条也通过朋友圈裂变实现了快速增长。

第二种增长方式是厂商市场上架、预装以及第三方市场投放，除了现在大家熟悉的华米、OV 等厂商以外，我们之前还主要投放阿里云、小辣椒、酷派和彩信等手机和应用市场，这些名字大家可能没有听过，但是在当时，很多下沉市场用户在使用它们。

第三种增长方式是积分墙以及 CPA 渠道。早期的平台依赖于自身百万级 DAU 的流量，所以普遍选择自建广告，以直客黑五广告为主。其次是联盟广告，在 2014 至 2016 年，以百度、广点通的信息流图片广告形式居多。

产品规模方面，早期的 IAA 产品主要打磨单款产品，日活用户常常超过百万，比如趣头条这种最头部的产品，日活高达千万，整体毛利率超过 50%。

数据模型方面，我们对早期 IAA 产品效果考核的维度比较单一。首要的考核点是激活，不管在哪个渠道买量，我们只考虑整体的激活成本，进一步，我们会考核次流或次流双出价。当时我们也用一些简单的数据模型来预估买量效果，以 7 日 LTV 为主，当 7 日能完成回收，我们就会考虑继续进行买量或增量。

随着近几年大环境的变化，IAA 类型产品开始占据休闲类游戏半壁江山。从 2019 年开始随着 IAA 类型产品的火爆，成百上千的开发者入局，虽然入门门槛低，但是 IAA 产品已经形成了高运营门槛，想赚钱越发困难，形成了大鱼吃小鱼的情况，

另一角度来看 IAA 产品始终围绕政策和平台支持，数据已经相对透明的展现在头条等平台下，研究好平台政策、扶持方向，算法逻辑跟着平台一起往前走，坚持在这条船上，才能吃到下一波平台流量红利。

 

 

如何基于 IAA 市场背景及大盘把握未来趋势

当下的 IAA 市场在发展中出现了更多的术语，如买量模型、数据中台、投放素材、反作弊和增长参谋等都是大家关注的焦点。而产品类型也越来越偏游戏类，比如成语答题、视频猜歌、消除、合成和模拟经营等等，如果大家要尝试做 IAA 业务，结合我自己的经验，考虑对 UI 要求、数值、研发周期，试错成本等因素，建议选品优先级可以按照上述顺序去尝试。

对产品核心模块来说，广告场景是重点，这里的广告场景指的是开屏、信息流、激励视频等。开发者需根据 UI 要求、数值优化和业务选品方向进行决策。适应市场变化并提高产品能力是在 IAA 市场中成功的关键。

主功能模块包括关卡合成、奖励策略（新人奖励、金分红、等级任务奖励、转盘抽奖、离线奖励等）、游戏道具和提现模块。其中，提现模块是最关键的模块之一。因为微信提现的最低金额为 0.3 元，所以一般公司都会以 0.3 元为一个标准线，有的产品直接给用户 0.3 元信用额度，无需看广告；而另外一些产品则要求完成关卡或观看广告后获得 0.3 元，这个做法的目的是在于让用户完成提现从而信任产品。

对于开发者而言，反作弊也是一个重要考虑因素。一方面是提现风险，刷单等欺诈行为会导致利润损失；另一方面是变现账号的风险，如果无法控制作弊用户和机器点击广告的行为，广告账号和应用可能会被封禁，导致无法结算收入。

除了上述几点，使用数据分析平台对产品进行效果评估是最为重要的。目前，大部分公司已经建立了自己的数据平台或整合第三方数据。每个公司的数据平台都有自己的特色，用于积分发放、广告管理、反作弊和买量数值等方面。

总的来说，对于想要进入 IAA 领域的新人，首先应该学习借鉴头部公司的产品模型、买量模型和变现模型。如果想在现有的产品上增加新功能，应该选择用户学习成本较低的功能，例如支付宝、淘宝和拼多多等已经有合成模拟经营玩法的平台，可以降低用户的学习成本。提升产品的 UI 设计能力也至关重要，因为对于下沉用户来说，一个外观更好、更有趣的产品更容易吸引他们赚取 0.3 元。此外，要加强数据平台的时效性和准确性，以实时判断买量策略。最后，买量素材也很关键，这方面我们可以参考头部公司的买量团队，他们往往团队中有 30% 以上的人员专门研究、制作买量素材，我们可以多多学习头部公司素材的形式，比如情景剧、个人独白和直播形式等。

如何利用数据分析打造 IAA 产品

利用数据分析打造 IAA 产品有以下几个关键点：产品分析、用户画像、变现分析、提现分析和投放分析。

在产品分析中，我们要关注关卡类产品中的关卡渗透率，即用户平均通关关卡数。通过分析渗透率和参与率，我们可以评估关卡设置和题目难度是否合理，以及购买用户的质量和数量是否符合预期。

用户画像是了解 IAA 产品的目标用户群体的关键。通过观察用户的地域分布、性别比例、设备类型和网络情况，我们可以更好地定位用户，尤其是下沉用户，从而进行针对性的运营和推广。

变现分析涉及广告密度和场景设置。我们需要确保广告的分布合理，并监控广告填充和点击情况是否符合设定的范围。异常的点击行为可能是机器刷量或刷子用户的迹象，从而导致账号被封禁的风险。

提现分析是 IAA 产品的核心，我们需要关注人均提现金额以及老用户的留存和提现情况。通过观察老用户的占比和提现金额，可以评估产品的留存情况，并利用老用户为产品持续带来收入。

投放分析则是确保用户购买的准确性的关键。首先要确保购买的用户是符合目标的，然后才能进行上述分析。我们可以采取的一种方法是通过加载激励视频来记录用户的初始 ECPM 值，根据不同的 ECPM 值将用户分层，并针对不同用户实施不同的策略，引导高价值用户多次提现并提高留存，而对于低价值用户则限制提现或增加广告密度。

通过以上分析和策略的调整，我们就可以更好地优化产品的运营效果，并确保用户购买的准确性。

如何在实际业务中优化买量与变现

  关键行为策略

在实际业务中，对于投放而言，最关键的就是如何买量以及更专业的变现。国内目前主要围绕着关键行为来进行买量，有以下 3 种方式：第一个是次数乘 CPM、次数乘 ARPU、自定义核心指标乘 ARPU 或 CPM。除此之外，我们还需要设定合理的关键行为达成时间，以获得高质量用户，再根据关键行为的衍生行为进行下一步的买量。

  归因与上报策略

目前归因方式分为自归因与第三方归因，我们目前使用的是自归因方式，因此这里主要给大家介绍一下自归因方式。使用自归因方式对激活进行统计，可以根据关键行为定义激活条件，从而影响买量平台报告的用户数量。我们建议在买量过程中进行扣量操作，通过归因和上报的方式筛选用户，告诉媒体我们所需用户的特征。

  素材策略

素材的质量和数量决定了冷启动能否达到目标量。头部公司的商务关系和素材质量非常有利于他们通过渠道的审核，而中小公司则需要研究如何顺利通过审核，尤其需要重点研究素材如何过审。

  广告场景与广告密度策略

首先，我们可以通过合理设置广告场景进而提升整体变现的点击率和转化率；其次，我们需要注意控制广告密度，避免过高密度对留存率产生负面影响；最后，针对不同用户（新用户、老用户、不同渠道、不同价值），我们需要下发不同的广告策略以实现最高收入。

  广告优化策略

在广告优化方面，买量策略与变现策略是相辅相成的，我们需要设定相应的变现策略与买量策略相匹配，确保买来的用户能够实现相应的变现价值。其次，在广告播放的过程中，我们要遵循合规的方式，例如在广告下方引导用户点击或提供奖励，来引导用户完成后续步骤，以增加后续广告的价值。

为了优化广告效果并减少 ECPM 衰减，我们需要持续提升我们的数据平台。数据中台是核心，可以帮助我们整合用户产品，追踪用户来源、提现数值和数据分析，并下发优化策略；通过用户标签和 A/B 测试，我们可以定义激活标准、关键行为上报时间，并进行内容功能测试和快速更新。

面对厂商的限制和广告限制，我们需要进行热更新和区域控制。一旦产品开发完成，利用数据中台可以批量生成马甲包，并进行自动埋点投放和变现。我们也可以设置自动投放规则，并监测素材的播放、点击和市场趋势。

在变现方面，我们可以针对新老用户控制下发，同时监控广告异常。同时利用 AI 技术，我们可以对广告素材进行智能拼接剪辑，以可以提升变现能力。

最后，仍然需要再次强调风险控制，风控能力决定了我们的利润以及是否能做下去。我们需要建立内部风控指标，进行 App 加固以防止数据包被破解，监测异常设备，包括访问频率及行为数据等……久而久之，我们就可以形成自己内部的数据库，并通过不断地买量、打标签从而持续地去完善数据库，再通过数据中台推送到自研和联运产品中去，以避免薅羊毛产生的风险。

  关于「数造爆款」

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