因为疫情影响，游戏凭借其宅经济的属性，全球游戏市场都呈现出表现不俗的增长态势。其中，超休闲游戏碎片化凭借产品特性，让其用户体量呈现出接近翻倍式增长。而这类产品将庞大流量变现的重要手段之一，便是激励广告播放量。

 

面对国内外休闲市场开始持续发力的态势，我们特邀某一线休闲游戏运营工作者，让他分享其优化广告播放量的实战思路。文中部分图表数据来自数数科技的数据分析平台ThinkingAnalytics（下方简称TA），数据已做模糊处理。

 

以下为分享正文：
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休闲游戏的商业化模式，主要以广告变现为主，人均广告次数越高收入就越高。传统提升广告播放次数的方法有很多，比如签到、抽奖、拆宝箱等活动，也可以增加在线奖励、离线奖励、整点奖励等与时间相关的广告场景。但已经被市场调教过的用户，往往也疲于参与这些简单粗暴易复制的促活方法。

 

与其选择与游戏本身无关的换皮方法，不如将目光集中在占比最大的核心玩法上。今天就和大家分享一下我是怎么通过数据分析，在不降低留存的情况下，提升各广告场景的渗透率，从而实现人均广告观看次数从11上升到15的实战经验。

 

01

老用户爱看哪里，哪里就是增长

▍用户区别

新用户往往会沿着游戏主线产生离散轨迹，但老用户的行为都有线性的趋同性，他们更能说明核心用户的偏好。我把不同广告场景的渗透率（观看广告的人数/日活用户数）、人均次数分别列出，再分析新老用户在不同广告场景的数据差异。如果某场景的广告次数多，则说明用户在这个场景更愿意为了获取激励道具而看广告，且提高此类场景的渗透率对留存的影响最小。

▍用户筛选

本次的案例游戏生命周期较短，3天就能够筛选出核心用户。

我根据“注册用户3天”为判断核心用户的标准，以此筛选出“活跃3天以上的老用户”、“注册当日新用户”、“注册3日内新用户”3个用户群体，然后我们再单独分析这3个用户群体在不同广告场景的数据：

 

 

▍分析结论

 

通过上图可发现，老用户在“挑战赛”中总的广告次数、渗透率都在逐步上升，可得出结论：用户参与挑战赛越多，对商业变现越有利。

因此可以确定我们的2个增长点就是：

1. 引导更多新用户参与“挑战赛”，提高挑战赛的新用户渗透率，增加广告场景的曝光；
2. 帮助更多用户赢得比赛，提高“挑战赛奖励”广告场景的渗透率；

02

明确需要提升渗透率的广告场景

▍场景对比

由于新用户的广告渗透率直接关系到业务数据的增减，我们先看一下上述3批用户，在6个关键场景中的渗透率数据表现：

 

我们通过图标可以看出：活跃用户在挑战赛中的广告渗透率高达80%，且挑战赛中的广告场景能达到人均6次，而新用户的广告渗透率只有35%。

从业务层面来看，广告渗透率低一般有2个原因：

1. 该广告场景激励作用差，用户在这个场景不愿意触发观看广告（比如：闯关类游戏体力场景的广告往往是用户退出游戏的场景）；

2. 广告入口不易发现，很多用户并没有机会进入该游戏场景，自然无法在该场景观看广告。因为老用户有80%的广告渗透率，所以我们猜测广告入口过于隐蔽，可能是新用户广告渗透率低的原因。

▍第一层验证

基于上述猜测，我们先使用TA系统的“漏斗分析”模型进行验证。我们利用“结果分群”功能完成新用户的分组，并针对这批分组创建“登录-参与挑战赛-挑战成功”的“漏斗分析”，数据结果见下图：

 

 

数据显示只有55%的新用户参与了挑战赛，45%的新用户并没有进入此玩法中，而参与挑战赛的用户中，只有37%的用户能够赢得比赛，并观看激励广告视频。

所以我们需要引导更多新用户参与挑战赛，同时降低比赛难度，以提升新用户赢下挑战赛的比例。为了引导新用户快速了解游戏玩法，新手引导将新注册用户直接进引入闯关主流程中，而挑战赛的入口在首页。

因此我们作出第二层猜测：许多未参与挑战赛的用户完成主流程后，极少回到首页，导致挑战赛入口难以曝光。

▍第二层验证

我们筛选出“未参与挑战赛”行为的用户群体，分析该群体回到首页的情况，如下图所示：

 

 

对比全部用户，未参与挑战赛的用户回到首页的次数很少，而挑战赛的入口只能从首页进入。该数据验证了我们的猜测。

既然我们得到了结论，那么该如何引导更多用户参与挑战赛呢？如果在普通闯关时直接引导用户去“挑战”会打断用户普通闯关流程，可能会影响到主线闯关数据。

▍解决方案

于是我们做了一个引导设计：每通过新的5个主线关卡，玩家可以解锁一张挑战赛入场券。用户在获取挑战赛入场券之后可以选择去挑战，增加了挑战赛在游戏主流程的曝光度，同时也不会强行将用户从主线流程上剥离。

03优化局部，还需考虑全局

▍优化结果

我们增加了“入场券”的奖励设计后，挑战赛带动的广告次数有了明显提升。闯关目标的牵引，让用户每日的主线关卡闯关数也有了连带提升。新用户人均广告次数从原来的12提升到了16，老用户人均广告次数从原来的10提升到了12，且游戏次留提升了5%。

▍优化弊端

不过这样的设计也有弊端，强暗示的设计让用户的初期投入过大，用户七留下降明显，用户的生命周期缩短。针对这个问题我们进一步下钻，发现挑战赛奖励数量较多，老用户的资源很快达到成本控制的阈值，奖励数量的下滑导致用户短期内出现流失。

▍再次调优

于是我们继续调整游戏规则：随着用户游戏局数增加，提高入场券的获取难度，阶梯性的从每5关解锁一张券改为每8关、每10关解锁一张券。如此调整，放缓了老用户达到成本控制限制值的速度，七留开始缓慢回升。实现了提升人均广告次数的同时，保证了用户生命周期，用户LTV提升了20%。

 

04总结

对比新老用户群体各广告场景的人均广告次数、渗透率，从中找到活跃用户渗透率高、人均广告次数多的广告场景。人均广告次数多说明该场景更容易激励用户看广告，再分别针对不同用户群体设计调优策略提升广告场景渗透率，就能轻松达到提升商业数据的目的。

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数数科技聚焦互联网领域，以游戏行业为代表，提供一套从数据采集、存储建模、到分析展示的一体化解决方案(Thinking Analytics系统)，支持私有化部署，支持二次开发，支持交叉多维分析。该系统目前服务于数百家游戏企业，包括猎豹移动、中手游、英雄互娱、Habby、叠纸科技、雷霆、电魂、青瓷数码、真有趣、疯狂游戏、3K游戏等知名互联网公司。