本文是Mintegral推出的Target ROAS进阶指南,由EMEA及美国市场负责人James Haslam撰写,旨在帮助广告主解决首次投放Target ROAS campaign时遇到的常见问题。文章首先强调启用数据回传的必要性,指出Mintegral的模型优化依赖安装后收入信号来学习用户价值并进行精准出价,数据样本越大越完整,模型训练速度越快,能更快识别高价值用户。
其次,文章详细说明事件映射(Event Mapping)的关键作用,即如何将应用内部用户行为转化为平台可理解的信号。准确的事件映射确保每个收入信号归因正确,从而支撑ROAS优化。作者特别提示,需将应用内广告(IAA)收入事件正确映射为“Ad revenue”,否则算法可能朝向错误目标优化。
针对数据差异问题,文章建议广告主在对比Mintegral与MMP(如Adjust、AppsFlyer)的数据时,确保选择相同的应用、时区和时间周期,并对比总安装数和D0收入以确认整体一致性。使用AppsFlyer时选择“Calendar Day”报告类型,使用Adjust、Singular或Solar Engine时选择“Cohort”。若差异深入,需联系平台或MMP进一步排查。
在预算调整策略上,文章提出多种场景的优化方法:要扩大规模可略微调低Target ROAS目标以获取更多流量,待效果提升后维持充足预算并扩展地区;要提升质量则在数据充足时提高目标ROAS,建议每周调整不超过两次,每次增量不超过10%;对于持续表现不佳的产品类别,可考虑子渠道细分,排除D0或D7 ROI欠佳且周安装量超过5个的子渠道;若campaign扩展困难,可临时降低目标ROAS,每次降幅控制在5%以内,并观察3-5天效果。
文章最后指出,遵循以上策略和技巧,开发者可以有效优化ROAS campaign并取得更好广告效果,同时强调要根据不同地区和产品的特点灵活调整。此外,文章还提供了相关教程链接帮助读者进一步学习。
2025年,AI代理将自动化用户获取、客户服务等流程,降低人力需求并提升效率;隐私法规持续收紧,迫使广告主探索CTV和游戏内广告等新渠道,并转向成效付费模式;广告技术并购回暖,创意内容因AI生成能力成为差异化核心。
早期广告表现数据通常反映的是高意向用户群的初期反应,而非长期稳态。由于变现延迟和归因窗口不完整,Day 3的ROAS往往无法预示Day 30的真实价值,甚至可能误导优化方向。实现可持续扩量的关键在于平衡早期信号与充分的时间沉淀,让真实用户行...
生成式AI正成为娱乐App增长的核心驱动力,通过工业化内容生产降低门槛并加速迭代,但高质量内容仍是差异化关键。头部娱乐App采取多渠道用户获取策略,在第三方和开放网络渠道分配50%-70%预算,以突破饱和平台限制,同时借助情感化创意和本地化...
CPI和ROAS是两种不同的用户获取模型,分别适用于应用的不同阶段:CPI适合初期导量积累用户数据,ROAS适合成熟期追求LTV最大化。两者并行会误导算法降低效率,建议根据阶段选择单一模型。Hybrid ROAS是Mintegral的高级策...
非游戏营销者正将目光转向开放互联网的移动广告,2025年非游戏应用用户获取活动同比增长24-44%。开放互联网的CPI仅为围墙花园的50%,且机器学习使基于价值的出价成为主流,Target ROAS和Target CPE支出分别增长50.2...
Mintegral 再次获得 SOC 2 Type 2 和 SOC 3 认证,覆盖 2024 年 10 月至 2025 年 9 月评估期,证明其在数据处理安全、机密性和隐私方面的合规承诺。这一认证补充了其对 GDPR、CCPA、COPPA、...