Persona.ly 如何将 Playio 的 Play-to-earn 应用的 D14 ROAS 提高三倍

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绩效一览

Persona.ly团队从第一天起就展示出对我们“边玩边赚”模式以及不仅仅是获取用户，而是获取能产生收益的玩家的重要性的深度理解。他们先进的、由机器学习驱动的平台让我们能以高度的精准性定位正确的受众。

最让我们印象深刻的是Persona.ly对持续优化做出的承诺。他们并不只是设置了营销活动然后让其自行开展 – 他们持续不断地改进其用户定位，这让营销活动绩效取得了显著的提高。

Ha-Young Park  – Playio的Marketing Lead

程序化用户获取的过程

在营销活动初期，我们使用了广告主全量归因的第一方数据而快速地生成需要定位的相似受众。我们程序化DSP（需求方平台）与所有一线广告交易平台（SSP)整合。它每秒处理超过4百万个竞拍，并在给出每一次展示前分析超过60个数据点。这让我们能够迅速收集初始数据从而缩小定位范围。过了针对更大范围的细分群的初始阶段后，我们的竞价器能够决定哪些细分群更可能安装应用。

在下面一个阶段里，我们由机器学习驱动的引擎生成了一个专注于应用安装的基本定位模型。

由于Playio的主要目标是获取会安装应用、创建账户并开始进行应用内操作（玩游戏、达成重要阶段、接连不断地玩）从而为Playio带来收益的活跃用户，我们基于机器学习的定位引擎开发了一个独特的分类模型来定位更可能保持并生成高ROAS的受众。

当我们可以在竞价流里识别这些受众细分群时，我们就能够安全地扩展营销活动规模，同时保持CPI并改进ROAS。

营销活动结果

营销活动扩展和CPI

当我们开始为Playio开展营销活动时，在最初的几天内我们就能够确定哪些受众细分群会安装应用。这让我们到了第2周就把CPI降低了将近60%。随着我们收集到足够的积极信号来定位更会在应用里活跃的受众，我们到了第12周就把营销活动扩展了2.5倍，同时与第1周相比有效地把CPI降低了73%。

ROAS增长

由于Playio应用具有的特性（用户会因为应用内的操作，例如玩游戏而获得奖励），获取会玩游戏从而为Playio产生收益的高度参与受众是至关重要的。

我们的机器学习算法很快在探索营销活动后就能够确定最突出的放置。我们使用了更广泛的语境式方法，根据多个语境式信号定位受众，例如：

• 应用类别：根据它们和宣传的绑定在语境上的相似性来定位应用
• 有奖励的放置：优先考虑有奖励的广告放置

测量绑定忠诚度 – 继续使用他们在使用的应用的用户倾向度 – 是帮助营销活动取得成功的另外一个至关重要的特性。
因为以上特性，我们到了第3周就能够把ROAS D14增长了3倍（与第1周相比），并在到了第17周时又增长了80% – 同时扩展了营销活动并维持CPI。

Playio简介 | GNA公司

Playio是一家“边玩边赚”式高级移动游戏奖励应用以及用户忠诚平台，它致力于通过承认用户的辛苦努力以及玩游戏所花的时间，同时欣然接受休闲和用户所得收益两者来改变其所在行业。

Playio跟踪重要的用户数据来推荐定制游戏、营销活动和广告，使用算法和分析式流程来缩小游戏开发商和用户之间的隔阂。

Playio创建了一个社区，它不仅把奖品和礼品卡奖励给用户，而让用户能互相进行互动，让用户通过移动游戏感觉受到了认可和包含。

与Playio合作是一次非常棒的体验。他们团队的专业性以及对移动环境的深度理解让我们能够充分利用我们程序化DSP的最大潜能。我们和他们一起取得了显著的成果，展示了量身定制的、由数据驱动的策略在移动游戏市场营销中具有的能力。

我们很高兴能够为另外一位在韩国的客户带来成功，并看到我们在战略性韩国市场上做出的持续不断努力帮助了我们的客户取得蓬勃发展。

Rachel SEO – Persona.ly的Business Development Director, Korea

Persona.ly简介

Persona.ly是一家在全世界范围内运营的移动设备优先的DSP。使用我们专有的竞价器和机器学习算法，我们大规模提供透明的、由性能驱动的、高精准的UA和访客找回解决方案，每秒能触达超过4百万个广告竞拍。我们受到Nexon、NextNinja、Papaya Gaming、Rapido、Games24x7、Ubisoft、Tilting Point以及许多其它公司的信赖。

Persona.ly努力追求的不仅仅是简单的合作，而是成为为事业多向发展协助提供实际价值、发展和广阔的市场洞察的合作伙伴。