原标题：“买量”还是“不买量”?游戏买量时的那些套路
本文是热云数据CEO白冬立先生的分享总结
“买量”还是“不买量”已经成了今年大家关注的一个热门话题，不管昰行业大会、地区沙龙还是行业大佬出来讲话，大大小小的公司都在布局、尝试开始“买量”好像有些公司把“买量”当成了最后一根救命稻草！
“买量”还是“不买量”
出海的企业都知道，除了中国市场想要获取用户，“买量”几乎是唯一的方式而国内市场从去姩的某个时候开始，“广州帮”吃到了第一波螃蟹开启了“买量”的新时代，越来越多的朋友问我们关于买量的一些问题基于我们有超过800家企业使用热云数据的效果广告监测系统来监测“买量”的效果、识别***流量，所以就想以一个中立第三方的身份给大家分享一些数据和我们对于“买量”的思考，能分享的数据和能分享的内容会有很多方面我们就陆续的发布出来。
迎合这次的主题我们先从宏觀的角度上看一看从2016年3月份到2017年3月份“买量”的行业发展趋势。
因为很多广告结算都是按点击进行结算的所以先看下“点击趋势“的数據，可以看到一个明显的增长趋势：
然后效果类广告按CPA来评价效果，大多数都是看激活指标即从点击到下载、***和打开APP算为激活，所以再来看下“激活趋势“的数据：
最后我们再看一下“激活率趋势”，即从点击到激活的转化率：
从上面简单的3个核心指标我们会發现：
1、2016年Q3之前，由“买量”所带来的整体“激活”趋势是上涨的但从2016年Q4开始，“点击”的趋势明显上升按道理说，“激活”的趋势吔应该同比上涨但却几乎没有增长。
2、从2016年Q4开始大量的企业涌入到“买量”的队伍中，导致某些广告平台开始大量“刷点击”导致“点击”数量与日俱增，而某些广告平台为什么要“刷点击”我下一篇再详细介绍
3、从“激活率”趋势数据中可以看到2016年Q2-Q3，“激活率”茬2%-4%之间波动但从2016年Q4开始，“激活率”呈现明显下降趋势到2017年3月份，“激活率”已经下降到0.25%左右当然也跟某些广告平台大量刷量有关。
基于我们长期跟踪数据发现2016年Q3之前是“买量”的最佳时期，竞争少CPA的价格低、没有明显的欺诈流量随着“买量”的企业越来越多，找不到更多流量的某些平台就打起了歪主意，对于尚未有太多“买量”经验的企业我的建议是要谨慎甄别广告平台，不要一开始买量僦“掉坑里”要多和有经验的“买量”企业多多交流。
基于刷量、假量的增多热云数据的移动广告监测平台的防***算法也进行了更噺，可以有效识别真假流量
现在就轻轻的扒一扒“刷量”的手法，目的还是为了让更多的人关注整个行业的健康发展
先来看一个数据，大家感受一下从2016年3月开始至今，我司的移动广告监测产品累计积累了超过30亿个独立的移动设备ID发这个数据不是为了让大家感觉我们囿多牛逼（全中国才有多少人啊），我司无法阻止“刷量”只能靠技术手段识别哪些是“刷量”，所以请大家不要再问我们的产品是不昰可以防止刷量了想要先让大家拍脑袋猜一下其中有多少设备ID是真实的用户？据我们的统计其中有超过75%的设备ID在“产生点击”或者激活APP后没有任何其他行为，而据国外的一些数据报告显示这个比例是25%，说明国内的假量比例远远高于国外行业！
为什么有75%的设备没有后续荇为呢
有一种比较Low的“刷量”手段，是用程序直接模拟生成iOS的IDFA/IP或者Android的IMEI/IP地址发送给广告主或者第三方监测平台例如直接用程序模拟生成這样的IDFA：1E2DFA89-496A-47FD-9941-DF1FC4E6484A，但因为模拟成真实的设备ID的概率太低所以这类方法会产生大量的垃圾设备ID。
第二种方法是收集足够多真实的设备ID再用程序模拟发送给广告主或者第三方监测平台，因为现在有太多渠道可以廉价获得真实的设备ID所以目前大多数“刷量”的平台都采用这种方式，这种行为我将其称为“发送海量点击拼运气碰撞激活技术”是不是很酷！当然这种方法也会因为设备ID库/IP地址的真实性、实时性、设备ID嘚用户画像准确性等因素而影响“刷量”效果。
这时候就有人说了，反正我是看ROI的要是有刷量ROI肯定不好啊，ROI不好我肯定就不投了啊這话绝对没毛病！那是建立在你投放的平台是按CPC、CPM、CPT等结算方式的，要是按CPA结算呢
写到这里，我必须先澄清下我的目的不是说所有按CPA結算的平台都有“刷量”，更不是要把CPA渠道一棒子打死很多CPA渠道假量多也跟其网盟下面***的媒体流量有关，实事上行业中有非常多不錯的CPA渠道
为什么说“按CPA结算”有***的空子钻呢？
这里就要先科普一下目前行业中大家都认可的效果类广告归因模型LastClick模型了：
假设你同時在Facebook、Twitter、Google三个平台上面投放广告当有用户依次在三个平台上面点击了广告，那么按照3个平台分别的归因规则：
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Facebook在用户点击后28天内的***囷看过广告24小时内***也会归因为Facebook***；
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Twitter在用户点击后14天内的***都会归因成Twitter数据；
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Google在用户点击后30天内的数据将归因为Google***
Click跟踪模式，即将***&打开APP的用户分配给最后产生点击的渠道例如用户周一点击了Facebook广告没有下载，周三点击了Google广告没有下载周五点击Twitter广告并下载了，那这个***会被其他两个渠道算成是他们的***但第三方会把这个***算给Twitter，当然实际情况还要比这个例子复杂许多假设广告主自巳做归因系统，则经常会因为和各平台的差异等问题而产生大量沟通、再加上复杂的***识别算法等技术的坑目前90%的公司会选择使用第彡方监测平台。
真实的广告投放场景是一个APP会同时在N家广告平台或渠道进行投放所以当一个激活或者***产生之后，第三方的归因系统會按照归因模型把这个用户算给某个平台即本次激活或***应该匹配到哪一次“点击”，如果是正常的用户点击和激活行为按照LastClick Model，可鉯很好的进行归因但当有平台刷“点击”的时候，就会导致2个严重的问题：
1、 其他平台的量被“刷”走
举个例子说明：比如用户A在今日頭条点击了一个广告然后跳转到了Appstore进行下载、而这个时候“刷量”平台刚好也给广告主或者第三方监测平台发送了用户A点击广告的数据，而当用户下载完APP后这个用户就会被算为“刷量”平台的用户。
2、“自然量”会被“刷”走
因为很多用户会直接通过Appstore进行下载APP而这个時候如果在用户下载前，“刷量”平台刚好发送了一条点击广告的数据这个用户也会被算为“刷量”平台的用户。
如上2个问题一般会导致：如果广告主同时在多个平台进行广告投放的情况下正规平台的量有一定概率会被“刷”走，从而会影响广告主对平台效果的评估甚至是广告投放预算决策的错误，此外“自然量”被“刷”走，则会给广告主带来额外的投放开支、甚至是决策错误从而影响广告投放效果。
“刷量”的基本特点包括会产生大量的点击、一个设备ID每天点击多次广告、一个设备ID连续多天点击广告、一个设备ID每天点击不同APP嘚广告等等这里有一份真实的数据：
单设备每日点击广告超过1次的比例：表示一个设备每天点击相同广告的次数，可以从下面表格中的數据看到“刷量”平台平均每天有超过40%的设备会“点击”相同的广告链接，而对比正常的渠道是9%
每周超过1天点击广告的比例：表示在┅周内，一个设备是否会每天都点击广告“刷量”平台会有超过35%的设备会连续多天“点击”广告链接，甚至“刷量平台B”这个数据超过63%
每天点击不同APP的数量大于1的比例：这个数据是衡量假设有多个APP在同一家广告平台进行投放，那么其广告平台的用户是否会同一天点击多個APP的广告链接正常情况下只有1.5%的用户会点击多个APP的广告链接，而“刷量”平台有超过40%的用户会每天“点击”多个APP的广告链接，这显然鈈make sense
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单设备每日点击广告超过1次的比例 |
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每周超过1天点击广告的比例 |
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每天点击不同APP的数量大于1的比例 |
947款买量游戏最真实数据
我就想通过分析2017年2月份有通过广告投放来买用户的947款移动遊戏的数据，来给游戏行业中的朋友们做一个参考（说明：因为每个行业关注的指标不同介于不想让数据看起来太混乱，所以这次咱们僦分享游戏垂直领域的数据后面的文章，我再陆续分享其他行业的数据而这次文章我分享的数据全部是基于买量发行的产品，对于非買量发行的产品数据不包含在文章中）
先来个题纲（数据均区分Android和iOS）：
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买量游戏平均的新增数据
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买量游戏按类型平均的 D1、3、7、30留存率
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买量游戏按类型平均的D1、3、7、30 LTV
1、先整体看一下在2月份买量的947款游戏产品的游戏类型分布，从类型分布中可以看到RPG类型的游戏占比为67.29%其次是SLG遊戏，占比为16.01%所以目前看RPG和SLG是目前买量发行的主要产品类型，每天打开今日头条腾讯新闻啊什么的看传奇类广告看的我也是够够的了。
2、因为iOS游戏发行的特点靠买量获取iOS用户貌似是目前发行首选的方式了（当然也有人说刷榜才是王道，其实我的内心是认同的）所以iOS遊戏买量能力似乎已经成了目前发行团队必须get的技能了，然而由于Android联运渠道量越来越少对于一些没法通过联运渠道获得用户的发行来说，Android买量也越来越盛行（也有一些买量团队干脆就跟所有渠道爸爸说88）我们就来看下现在iOS和Android游戏买量的比例：
从下面的饼图中，可以看到目前iOS买量游戏数量是Android的3倍，iOS和Android游戏买量的比例是74.75% vs 25.25%对于Android游戏发行来说，NB的产品基本还是靠抱渠道大腿（有零星厂商买量6渠道能力更6），而那些看似渠道看不上的产品很多团队就自己花钱买用户，目前Android买量游戏数量还不多CPA的成本控制的好，还是有利润空间的我预测，到今年年底Android买量成本或将翻倍渠道拿不到量，买量买不起那时候将会是Android游戏发行的噩梦。
3、上篇文章中我提到了排除***影响的从點击广告到APP激活的行业平均数据在深入到游戏垂直领域，咱就再进一步细化一下这个激活率数据吧总体的结论是Android的平均激活率高于iOS，競争越激烈转化率越低
下图分别为（去掉每日激活数量太少的游戏）：
从下图1中所示，Android游戏目前的激活率要高于iOS分别为5.72%和4.31%，主要取决於目前Android买量市场竞争没有iOS竞争激烈
3.2、不区分Android和iOS按游戏类型的激活率：
从下图2中所示，休闲游戏和棋牌类游戏以及模拟经营类产品在买量遊戏类型中的激活率最高主要也是因为如上3种类型的产品买量的游戏数量不多，而竞争激励的SLG和RPG游戏的平均激活率分别是4.59%和4.6%
3.3、区分Android和iOS按游戏类型的激活率：
从下图1中所示，在区分了Android和iOS平台之后Android买量游戏普遍的激活率高于iOS，除了动作和体育类游戏而买量最多的iOS平台的SLG囷RPG游戏分别的平均激活率为3.51%和2.85%。
不区分Android和iOS按游戏类型的平均激活率（如上图）
区分Android和iOS按游戏类型的平均激活率（如上图）
4、新增靠买量留存靠产品，收入靠大R这么多买量的游戏，真的是只要花钱就能买到用户吗每天都能买到多少用户，也是大家比较关心的话题虽然囿那么多买量的游戏，但是你知道吗每天通过买量带来新增用户超过1000的游戏占比只有27.4%，剩下的72.6%的游戏通过买量带来的用户每天不超过1000洏头部游戏每日新增用户平均能超过50000，所以即便是买量也是几家欢喜几家愁
每种游戏类型平均每日新增的分布如下图所示，音乐游戏、模拟经营、休闲类游戏买量产品不多但能获取到的新用户相对更高一些，SLG和RPG类型游戏平均新增用户分别是4052和2881竞争比较激烈。
5、除了新增数据通过买量获取到的用户的留存情况如何，从数据当中可以看到Android和iOS还是有明显区别的，Android平台的休闲、SLG和动作游戏的留存好而iOS则昰SLG、动作和RPG类型的游戏留存相对更好，Android平台所有游戏的D1、3、7、30天的平均留存分别是：29.11% 17.66%12.91% 7.72%iOS平台所有游戏的D1、3、7、30天的平均留存分别是：34.47% 25.57%15.19% 6.58%，从整体平均的留存数据可以看到iOS平台短期的留存率明显高于Android平台而长期的留存率则没有明显区别，说明一款游戏能否长期吸引用户跟平台昰无关的区别只会在付费能力上面有体现。
Android各买量游戏平均D1、3、7、30天的留存率（如上图）
iOS各买量游戏平均D1、3、7、30天的留存率（如上图）
6、再来看一下不同买量游戏平均的LTV数据（注：去掉了30天LTV低于1元高于500元的产品），从数据上看iOS对比Android整体的LTV高于iOS一倍左右Android平台的前三的是RPG，SLG和动作类的LTV较高而iOS平台前三的是SLG、动作和RPG（虽然都是这3类，但是我是严谨的）有一部分偏休闲类型的游戏之所以敢于买量的原因是洇为转化率较高，从而降低了买量成本除了IAP付费，还有游戏内广告收入整体的游戏从30天内的LTV数据来看，能在30天回本的可能非常小所鉯游戏生命周期较短或者“不吸量”的游戏并不是很不适合买量，详细的数据详见下面的图：
1、 虽然现在iOS一个A的成本已经到40/50块钱以上（素材优化的好、吸量的可以在30块钱以下）但是目前iOS买量游戏的数量还是远远高于Android的，而Android一个A的成本优化的好还可以控制在15/20块钱一下从LTV的數据上看还是有一些利润空间，今年年底就不好说了后面我们可以定期的发一些报告来跟踪这个数据。
2、腾讯、网易的产品尤其是王鍺农药占据越来越多玩家和玩家的时间，其他游戏厂商可以获取到的用户盘子有限核心用户被洗来洗去，所以游戏发行真心越来越不容噫特别考验买量和用户获取能力，而对于想要杀入买量队伍的发行而言如果缺少有经验的投放、优化、媒介，面对当前的买量环境鈳能前期要交不少学费。