【游戏产业】力美传媒孙睿：移动DSP如何提高手游广告的高效转化52pk新闻中心

[52 PK游戏网3月17日报道]2016年3月17日上午，第12届tfc全球手机游戏大会暨智能娱乐展(以下简称tfc2016)在北京国际会议中心举行。今年的全球移动通信大会有了一个新的起点& middot新机会& middot会议以新突破为主题，以游戏产业、vr/ar和二次产业为基础，涵盖手机游戏、智能玩具、智能硬件、html5游戏、影视泛娱乐ip等。

李梅媒体CEO孙睿应邀出席tfc2016大会，并就如何提高主会场手游广告的有效转化发表主旨演讲。

孙睿认为，近年来移动dsp市场发生了以下变化。第一，流量变了。截至2015年底，我们整个dsp的可用流量已经增加到50亿；第二，整个程序性采购的市场预算增加；第三，cp和游戏产业在程序化购买中的地位明显提高。游戏行业的开发团队和发行团队越来越成熟。

李梅媒体首席执行官孙睿

以下是发言记录:

我是李梅媒体的首席执行官，我非常感谢我们的组织者tfc。今天也看到了很多游戏圈的老朋友。我们从2010年的wap时代，到2011年、2012年、2013年的adn集成墙时代，2013年布局移动程序化购买，进入dsp的程序化购买时代。李梅很荣幸能参与中国游戏广告的成长和建设。

今天，基于我们在游戏推广方面的经验，我们想和大家分享一下。

首先，我们来看看这些变化。作为中国第一台纯移动dsp，李梅于2013年联网，也是与谷歌的首次对接。经过两年多的增长，程序化购买发生了哪些变化？

换一个，流量变了。2013年我们刚推出dsp程序化购买的时候，国内当时的展示广告流量大概还不到可购买流量，通过编程购买的还不到4亿。截至去年2015年底，我们可以购买的整个dsp的流量已经增加到50亿。

变化2，整个程序化采购的市场预算增加。

第三，cp和游戏行业在程序化购买中的购买地位也得到明显提升。

同时，在游戏行业，我们也发现有这样一个变化，越来越多的游戏发布，开发团队和发行公司也成长的非常成熟。另一方面，我们可能面临一个共同的问题。当我们和我们的cp广告主沟通的时候，他们会深刻的感受到为什么现在的用户数量越来越难，价格越来越高，这就意味着他的投入产出比比以前更难了。可能2013年我们展示广告的时候，一个用户的收购成本可能是20甚至更低，现在我们的行业价格涨了两倍，这是我们和cp共同面临的问题。

造成这个问题的原因是什么？首先第一阶段是dsp的采购，我们认为是媒体的采购。当一个新媒体连接到dsp，用户能接触到的广告，第一批吃螃蟹的广告主，转换效率可能最高。一段时间后，我们就能看到这种媒体的转换效果是否良好。通过dsp的程序化采购，大家会看到后台的成绩有没有提高。这时候转化率高的媒体会一起加价，导致成本上升。所以，这个时候我们会发现，我们的单个用户获得的。

而当一个新媒体进来的时候，也许我们会程序化购买，我们会先尝试低价竞标。当我们发现它的改造会有所改善的时候，我们会再次提高它的出价，这也是一个逐渐提高这个成本的过程。

到2016年这一年，基于以上情况，我们的媒体采购成本持续增加，我们的用户可以选择的游戏类型也将逐步细化。可能用户没有这么强的耐心吧。一个游戏可能之前选择性比较低。我会玩一段时间，但现在他可以选择更适合自己口味的游戏。这时候他的游戏留存和活跃度就不会那么高了。这时候就需要从纯媒体采购的角度去研究用户玩游戏的心理和心态。我们，也就是说我们游戏R&D和游戏发行公司会有一个趋势，会越来越细化游戏的类型，这个类型肯定会有他喜欢的群体。我们可能不会像以前那样爆发，但这是一个普遍的游戏。我们只需要找到最适合我们游戏的用户，并把他们聚集在一起，包括之前的客人提到的那些，比如ip。其实都是粉丝经济。也就是说，在广告上，我们要跟风，也就是说，我们以用户为导向，去了解用户喜欢什么样的广告和游戏，我们会把这个游戏的信息推给喜欢的用户手中，它的转化率自然会提高，而不是去聚集不喜欢的人。虽然是游戏用户，但可能不是很喜欢卡，会喜欢coc这种竞技类游戏。如果我们推他一个卡牌游戏，从概率上来说它的转化率会低很多，但是如果我们推一个更接近coc的战略游戏，它的转化率会提高很多。

我们可以在广告平台上看到我们广告主的要求。从最初的要求，我们可能会说，你有多少，你有多少，你能先跑多少。第二，你的用户素质如何，第二天的留存率如何，第7天的留存率如何，他们的roi如何？也就是说，随着广告主对我们广告平台要求的提高，我们广告平台相应的技术和产品推广能力其实也要发生变化。

我们可以看到，2016年李梅最大的变化就是前两年通过沉淀引入了这样一个移动程序化场景营销的概念。它是基于数据的沉淀。我们都知道dsp实际上与许多adx合作，例如李梅，它有30多家公司，每天向我们发送50亿条广告请求。在这些广告请求中，我们可以知道它的来源，知道设备可能在何时何地，以及他收到了这样的广告信息。我们结合这些数据，给每个发送请求的设备贴上标签，分析人群的肖像，知道用户的偏好是什么。当我们有了这个设备代表的用户这样的画像，我们就可以把他知道的、喜欢玩的游戏推给他。

其次，可以看到地点、时间、需求。如何才能理解这个问题？你可以考虑一下。上班的时候，我们很难有概率下载游戏的动作。当我在3g或者4g非wifi的时候，如果我想下载一个200兆以上的游戏，大多数用户是不会做这样的动作的。所以说用户在什么地方，什么网络设备连接条件下可能会有这样的下载行为，也就是说在绘制人群画像的时候要考虑，在推出游戏的时候也需要考虑这样的条件，这是我们的研究方向。

比较像时间的场景可以分为正常时间和特殊时间。正常时间是周一到周五加上周末，特殊时间可能是我国法定节假日。节假日和周末下载可能性高于正常上下班时间和工作时间肯定是第一次。

我们可以看到我们的连接场景，我们将简单地分为3g、4g和wifi，但是随着我们的dsp编程购买的发展，我们将把这个场景分成更多的细分。比如刚才乐视提到，在车内和车联网的环境下，这个时候其实是有一种广告形式的，但是这种形式肯定不代表它以展示广告的形式存在，而应该以音频广告的形式存在。

然后，在同样的智能设备上，这个时候我可能做不出视频广告那样炫目的效果，但是我能实时推给他什么呢？比如我们的智能手环可以信息流的方式推给他。这时候我们给他广告内容，比如赛车之类的运动相关游戏，因为他更注重运动，比如跑酷游戏，可能适合客户的喜好。

在合适的地点和时间把合适的内容传递给合适的人，其实就是一个简单的地理解释，这就是我们对情景营销的理解。比如这样的会场，时间在讲课期间，我很难在这个时候产生这样的下载行为。但是如果我的网络状态是wifi的情况，我的lbs信息在这么繁忙的商业区，甚至从我通过wifi的路由信息可以判断我在咖啡馆，那么可能这个时候我有时间和精力去仔细消化，不管是推送消费信息还是娱乐信息，都会和这个广告产生这样的互动行为。

整体来看，通过李梅dsp的程序化购买，我们所能定位的纬度，包括他的人口属性、设备属性、地理属性，以及他的兴趣属性、消费属性、媒体属性，都是通过我们的在线平台。获得的数据存在于李梅的数据库中。同时结合他线下的深刻场景。我们通过他的网上数据分析他现在的场景，无论是购物，地铁，还是学校。

最后，我们的移动编程场景营销，对于我们的cp，他们想知道我们希望最终提高收入。我想给大家一个最近业界比较热门的话题。不久前，脸谱网放弃了数字信号处理器事件。如何从我们整个行业dsp来解读这件事，其实是这样的。facebook本身就是一个大型媒体，是他开发的。他的adx，就像我们在海外时一样，也将通过与facebook对接推出。facebook现在的广告形式是本地广告，他也有自己的用户。原生目前在业内。但是对于脸谱网，他不关心广告商如何投放和优化，以及广告能达到什么效果。这是由dsp考虑的。他只需要给我们发一个广告请求，但是我们会做一些纬度分析。

Latitude 1:我们投放的每一个广告，他产生的点击、下载、激活，实际上只有dsp可以使用，但是作为在线数据，facebook不能有用户行为，所以他不能给这个设备的用户和他的后续行为贴标签，但是dsp可以做到。

所以，当他打开流量，做媒体销售的时候，他可以做的很好。但是当他想做dsp的时候，因为之前没有积累这样的数据，他说他不知道在他进入和推出这个广告客户的时候，他不知道在他建立自己的联盟的时候，哪些流量被转化了，哪些流量没有被转化，因为他没有之前的数据投放和积累的过程，他不能深度筛选和清理他的流量。

所以当facobook本身想要脱离他的媒体资源，逐步打造更大的移动资源时，他缺乏对这个移动资源的掌握和控制能力，并没有得到这样的数据的验证。dsp实际上对接了30多个adx，包括大型和小型个人应用的开发者。我们通过广告投放不同类型、不同行业的客户，尤其是游戏行业。实际上，我们有一个详细的记录，它可以在每个媒体背后产生的用户价值，包括这些用户在未来一段持续时间内关注、点击和下载了什么类型的用户，以便为我们未来的交付做一个数据更正。

现在我们可以肯定，李梅今年将有一项新举措。2016年，我们专门成立了一个由业内非常专业的人组成的发行团队，尝试做游戏发行。当然，这不是渎职。正是因为从前期积累的广告数据来看，我们深刻地感受到，要想进一步为我们的广告主服务，为我们的cp服务，有一个我们无法克服的问题。也就是说，精准广告最终肯定会进入roi和cps阶段。我们需要进一步分析我们前端广告的策略和流量，但是我们在游戏的后端是有所欠缺的，也就是说当这个用户产生这样的下载时，他在游戏中的日常活动、支付行为和频繁的打开行为，比如这些数据以前只对我们的合作伙伴可用，只有cp可用，我们被当作了一个广告平台。我们的数据相对缺乏，或者不准确，今年我们试图与我们的合作伙伴进行一些联合分发。其实我们最好在游戏上线的前端验证自己的策略和之前积累的数据，这个优化能不能做到极致是第一个。

第二，我们需要验证我们在数据标签上的整体算法是否有更多的改进空.之前我们可能知道哪些游戏用户会喜欢，这些用户可能在哪个媒体上，甚至我们也有一些玩家数据和设备数据。我可以给我们一些这样的广告。他喜欢不同游戏类型的广告，投不同的广告。但是要想进一步提高算法能力，就必须要有一部分游戏后端玩家的数据是可以完全控制的，通过我们刚才提到的相似人群描述的算法来提高我们整个平台的精准投放能力。

我们现在可以看到，这些都是之前提到过的，因为在对我们的游戏行业客户进行长期大规模的服务之后，我们会将我们放进去的所有数据按照标签进行细分，我们对每次放进去的用户、下载的游戏以及这些游戏的类型都做了详细的分类。

我们积累了2600万手机游戏用户的支付行为数据库和5000亿条行为轨迹数据，可以用来推出我们现在玩的每一款游戏。对于后端数据，游戏支付额度，游戏支付意愿，我们一般会和第三方数据公司合作，另一方面也会去，也就是做我刚才说的游戏分发，让这样的样本更精准。

我们的游戏优化主要分为三个阶段:

第一阶段:流程优化。在我们长期积累的数据中，我们可以清楚的知道哪些流量我们可以有相对较高的游戏转化率。我们会把它做成这样的媒体库来交付。

第二阶段:材料优化。材料优化可以分为两个方面(材料的机器优化和材料的操作员优化)。也许十种不同类型、不同文案、不同风格的游戏素材可以同时上传到我们的dsp平台，系统会根据他的曝光度和点击量自动调整不同素材的出价、底价和最高出价。通过大量的游戏，可以找到当前的热点，提炼素材。比如前一段时间，那些比较古典，比较侠义的人，在影视剧里都很流行。当有这样的内容时，我们会在游戏素材上反映他们的一些经典游戏台词或者一些风格或背景类似的好角色，以此来提升我们的用户和游戏玩家对这个游戏和这个广告的关注度。

第三阶段:结算玩家库，自动匹配游戏系统的算法，找到对应的用户。

最后，简单来说，因为大家都比较熟悉，我就不再强调这种形式主义了。谢谢你。