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见解 | 对2020年移动营销领域有何展望

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见解 | 对2020年移动营销领域有何展望

新的一年总是带来新的挑战及巨大的机遇。在此,亚太地区的12位移动营销专业精英与我们分享了他们对2020年移动行业的看法。这不是预测或趋势,而是来自经验丰富的专业人士的真实观点,分享他们的想法,以及他们对新的一年的期望。

从由AI更广泛的应用所带来的需要与客户建立更加紧密的联系以实现真实价值,到渴望对行业进行更多创新和颠覆,我们期待新的一年一些重要的议题将会重塑app营销人员的世界。

让我们聆听来自亚洲的专家们对2020年移动营销广告的看法。

CHI DONGBIN, UA Team Lead, Flerogames

您对2020年的移动营销广告有什么看法?

由于UA解决方案变得越来越复杂,我们正在考虑如何提高内部营销经理的能力。我们对如何有效衡量广告效果、和为每个app及不同类型制定适当的策略充满兴趣。

让我觉得堪忧的是现今的一个趋势,那就是在策略和执行过程中通常会采用一个可以解决所有问题的公式,而不考虑他们所营销的特定产品特性。在这种情况下,有人担心,从长远来看将不再需要内部营销经理。

JEFF, Marketing Leader, China's leading mobile gaming company

您对2020年的移动营销广告有什么看法?

机器学习是一个很大的议题,他可能会使很多程序优化员在未来失业。

JINA HAN, Manager, W Concept Korea

您对2020年的移动营销广告有什么看法?

由于现在许多企业都将app视为其主要的业务领域,由此看来,app已经比移动网页端更加重要。2019年我们开始增加对app内营销的投资。2020年我们计划进一步转向app营销。我们在2020年的目标是提高用户留存率和再营销,推进目标定位,并制作有竞争力的内容。

您的筹码押在哪里?

我们计划进一步提高app的再互动,并利用解决方案来自动定位。此外,我们还计划将绩效营销与品牌推广结合起来,为这一战略寻找适当的媒体平台,以展示每个目标不同的内容。与此同时,出于同样的原因,我们也计划将创意内容多样化。此外,我们希望加大对SNS和YouTube频道的投入,以创建“可采购”的内容来支持销售。

2020年您最期待的是什么?

以前,大多数移动app的购买者的年龄都在20-30岁之间。尽管如此,我们还是听到并看到,40岁以上的用户也在增加移动端购买量,这就印证了向app环境的全面转移。尽管40岁以上的用户不是我们的核心目标群体,但我们希望在适当的媒体合作伙伴的支持下,扩大受众范围,定位这些用户,并为他们提供合适的产品。

有什么担忧吗?您认为2020年的移动营销会发生什么变化吗?

随着YouTube等视频渠道的内容消费持续上升,渠道扩张及利用的需求也越来越大。与2019年一样,重要的是看谁能更快地转向用户感兴趣的内容。

JOOYOUNG KIM, User Acquisition Manager

您的筹码押在哪里?

目前我有几点想法。其中一点是提高DSP媒体的使用(减少对Facebook和Google的依赖,并提供更高的整体性能)。此外,还需要通过使用公司内部用户信息(DMP),提高营销效果。我格外感兴趣的是了解其他公司是如何做到这一点的。最后,2020年的主要关注点之一是如何接触并获取具有较高广告支出回报率或广告支出回报率潜力的用户。我所说的是付费用户及忠实用户。

2020年您最期待的是什么?

我期待提高营销绩效分析的效率,特别是从增长黑客的角度将营销绩效分析的结果与业务及发展联系起来。

有什么担忧吗?您认为2020年的移动营销会发生什么变化吗?

我预计会看到与我们现今所见不同的新的广告欺诈形态。似乎总会有新的欺诈行为出现。

LINUS ANTLOV, Head of Performance Marketing & Marketing Analytics, HappyFresh

您的筹码押在哪里?

2020年有几个议题值得我们关注。随着Facebook和Google更多的转向活动预算优化及机器驱动的app活动,我们认为AI及机器学习将会成为广告主的中心议题。广告主将不得不适应并学习如何支持机器学习过程。我们相信强大的创意和文案也将在广告中发挥重要作用,而机器学习定义了哪些目标受众对广告的反应最佳。

2020年的另一个重要议题将是再营销。随着越来越多的广告主和品牌主转向移动端,用户被新的app压的喘不过气了。为了突破干扰并引起用户关注,我们认为应当拥有值得信赖的再营销合作伙伴,专注于推动广告支出回报率增量。这是一项重要的工作,确保提醒客户我们的app并继续使用。简而言之,再营销:如果你不做,那么你的竞争对手将会这么做。


传统意义上来说,营销的职责是“推销”品牌所做出的承诺。从这个意义上来看,我们认为,2020年确保品牌履行其对客户的承诺将成为市场营销的职责。市场营销人员需要有超越传统广告的眼界,更多地关注客户体验,并让其他部门参与进来,以确保品牌实现其承诺。

2020年您最期待的是什么?

令我们非常兴奋的是,移动端及台式电脑网页端为移动app的业务收入做出了贡献,这是我们和AppsFlyer密切合作的过程中所了解到的。这将有助于我们充分理解网络对app转化率的影响,并最终促进移动app的增长。

有什么担忧吗?您认为2020年的移动营销会发生什么变化吗?

广告竞争和超越双寡头垄断是我们目前所关注的两个主题。随着移动app营销的双寡头(Facebook和Google)广告成本的增加,广告主将需要寻找其他可扩展的程序化合作伙伴,以确保其营销投资回报率保持可观。我们相信,由于合作伙伴可以在整个生命周期内指导客户,我们将看到更多的广告预算将会投放给可进行用户获取和再营销的广告平台。

MINCHEOL BAE, Sr. Manager, Birdview

您对2020年的移动营销广告有什么看法?

实现一个流畅的用户闭环。我们注意到人们对视频素材的使用越来越感兴趣。未来讨论的重点将是关于品牌和与品牌相关的创意。

今年的头等大事将是通过视频素材来实现广告效果最大化;因此,主要议题将是这些视频素材的质量、资源和效率。

SALLY, Marketing Leader of Retargeting, China's tier 1 cross-border e-commerce platform

您对2020年的移动营销广告有什么看法?

随着互联网人口红利的下降,再营销变得越来越重要。

SAMUEL NAM, CEO, Remake

您的筹码押在哪里?

我们将所有的筹码押在创意优化及自动化上。电脑视觉技术及生成模型在某种程度上已广为人知,正如在深伪技术(deep fakes)中看到的,已经成熟到足以使机器学习最终应用于广告设计。我们的团队正在为这一浪潮做准备:1)技术上构建称为CROLO的新型设计自动化服务;2)组织上重新调整我们的设计团队,使之完全由数据驱动。

2020年您最期待的是什么?

我期待Remerge 和 Remake之间更多的合作。让我们“一起变革(REvolutionize)”。

有什么担忧吗?您认为2020年的移动营销会发生什么变化吗?

2019年就像2018年重演了一遍。在全新的2020年,我期待看到更多的创新!

SEBIN IM, Director, Marketing, Devsisters Corp.

您的筹码押在哪里?

最近我们非常关注以Fake Ad为代表的创意潮流。

2020年您最期待的是什么?

我们预计AI和AdTech的结合将会蓬勃发展,这将为包括Facebook的自动化应用广告在内的广告主带来便利和效果。

有什么担忧吗?您认为2020年的移动营销会发生什么变化吗?

由于最终用户对虚假广告创意越来越抗拒,我们对广告响应率的变化感到担忧。

SHOHEI OCHI, Corporate Planning Headquarters Web Strategy Dept., General Manager, Nano Universe Co., Ltd

您对2020年的移动营销广告有什么看法?

日本的移动端电商市场曾经显示出极大的发展潜力,但预计今年增长将放缓。更准确地说,依靠投资于SEM流量的品牌将面临自身的局限性。

消费者行为中有一种特殊现象值得关注 – 在线/数字和实体/线下的界限几乎消失。更准确地说,用户首先会在线浏览产品,前往实体店试用该产品,考虑之后返回在线/数字进行购买。

尽管如此,我们应该致力于协助客户在移动app的所有购物旅程,并为产品提供具有独创性和轻松无忧的购买体验。换言之,移动app的使用将不仅局限于电子商务,而是将成为2020年线下实体店体验的一个趋势。

SHUHEI OGITA, Executive Officer, Septeni America Inc.

您对2020年的移动营销广告有什么看法?

2020年随着东京奥运会的到来,我们预计市场和所提供的服务都将发生变化。在日本,政府和私营部门正在推动“工作方式改革”,这种专注于缩短工作时间并取得成果的做法,最终将使人们将更多的时间用于业余爱好及休闲。

我们预计,与2019年相比,这一趋势将导致用于业余爱好/娱乐的支出增加。因此,这一领域存在巨大的市场机遇,我们相信营销需求的规模也将扩大。

2020年您最期待的是什么?

在广告和科技领域,我们期待在语音广告、户外广告(OOH)多样化及线上和线下活动整合方面有更广泛地发展。

另一方面,我们认为广告主应当做好准备,迎接未来日益多样化的挑战。

尽管如此,作为一个全球性的机构,我们将继续支持广告主,通过应对市场变化及多样化,努力提供灵活的服务,以满足他们的需求,而不仅仅局限于媒体运作及创意,从而使其回报最大化。

WEIHAO ANG, Mytona

您的筹码押在哪里?

2020年,AI技术和营销方面的进步将继续成为行业最重要的发展领域之一。能够覆盖整个营销渠道的AI工具将成为宝贵的工具,当更多的用户开始采用这项技术时,自动化将继续发展。社交媒体和内容共享平台,如Youtube有可能继续主导移动营销。

2020年您最期待的是什么?

我们希望在移动领域看到更多的颠覆性创新。随着游戏创新步伐的放缓,越来越多的创新游戏、控制机制以及AR/VR领域的持续发展将极大地提升游戏产业。随着设备制造商采用不同的设备交互方式,我们可能会看到更多的游戏和服务使用这些新方法作为与产品交互的方式。

有什么顾虑吗?您认为2020年的移动营销会发生什么变化吗?

我们预计,大发行商将继续通过其在移动领域的强势地位和品牌优势,在移动市场上占据主导地位,而较小的公司脱颖而出获得更大知名度的机会也较少。UA工具和平台的技术之战和不断的产品创新将为我们这样的消费者带来更多的益处。我们也希望出现更可靠的流量来源和技术,以提高移动营销领域的竞争力。

注:受篇幅所限以及为了更清楚地说明,对一些回复进行了编辑。特别感谢所有为本访谈付出时间和专业知识的各位专业精英。

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  • 市场合作:Lin@remerge.io
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再营销词典
Programmatic Advertising

The automated process of buying and selling advertising space through digital platforms.

Real-Time Bidding (RTB)
real-time-bidding-rtb

The process by which individual ad placements are bought and sold via programmatic auctions that happen instantaneously. With real-time bidding, ad buyers bid on an ad space, which, if the auction is won, instantly displays the buyer's ad. This lets demand-side players such as advertisers or DSPs optimize the purchase of ad placements from multiple sources.

Publisher - 发行商
publisher

发行商是广告生态系统的重要组成部分,因为他们是广告库存的来源。发行商可开发app和在应用商店中发布app。他们的主要目标是通过app获利,通常通过广告库存来实现。

例如,免费游戏、媒体公司等传统发行商的收入几乎全部来自程序化广告。可以将发布者分为自有流量发布商、自运营流量发布商、代管流量发布商三大类:

自有流量发布商和自运营流量发布商拥有广告库存,所有展示所得均归其所有。
代管流量发布商本身没有广告库存,但会与拥有广告库存的发行商保持业务协议。

Probabilistic Attribution
probabilistic-attribution

Refer to: Attribution Methodology

Organic Behavior
organic-behavior

A user’s behavior not directly attributable to specific marketing efforts.

Intent-to-Treat (ITT)
intent-to-treat-itt

An incrementality testing methodology where no ads from the campaign are shown to devices within the control group. Also known as a ‘holdout test’. Cost-free and easy to implement, but with a relatively high level of noise.

This method compares the behavior of all users in both groups. In the test group, this includes both exposed and unexposed users

iRevenue - 增量收入
incremental-revenue-irevenue

该指标反映了与对照组的行为相比,推广活动产生的收入中有多少属于增量收入。

它充分反映了在自然转化和其他营销活动的基础上,再营销活动可产生多少额外收入。公式=已做再营销的收入-未做再营销的收入

Incremental Conversions - 增量转化
incremental-conversions

该指标反映了与对照组相比,本次推广产生的用户转化中有多少属于增量。

用更直白的话来说,增量转化是推广活动带来的转化。之所以为增量,是因为如果不展示您的广告,则不会发生这些转化。

增量转化 = 实验组转化 − 对照组转化(已放大至与实验组同样规模)

Ghost Ads
ghost-ads

A testing methodology that shows devices in the control group an ad ran by another advertiser on the platform, therefore removing any additional cost for clicks and impressions. The control group behavior is then marked with a ‘ghost impression’, which gives the information on which control group users would have been exposed.

further reading
Deterministic Attribution
deterministic-attribution

Refer to: Attribution Methodology

Attribution Window
attribution-window

A specific time frame that is taken into consideration when determining the source of a user’s action.

Causal Impact Analysis
causal-impact-analysis

A measurement framework developed by Google that works without device IDs. It measures the incremental uplift of one or more conversion events, removing the influence of other campaigns and organic conversions. Used to assess the effect of ID-less campaigns.

Similar to measuring the effect TV ads have, the principle is based on running campaigns on identifiable sub-markets (test group), while leaving other sub-markets unexposed (control group).

Multi-Touch Attribution
multi-touch-attribution

Refer to: Attribution Methodology

In-app Events - 应用内事件
in-app-event

用户采取的应用内操作,例如登录、注册、完成教程,或进行购买。

上述事件可由移动数据监测平台进行追踪,使广告主能够使用在设置活动策略的早期阶段定义的绩效指标(KPI)来衡量其推广活动的效果。

追踪应用内事件能使广告主更好地了解用户行为模式,并设定合理的用户分组。

Identifier for advertisers (IDFA)
identifier-for-advertisers-idfa

A unique random device identifier Apple generates and assigns to every iOS device. Advertisers can use this to track user activity across apps, show them personalized ads, and attribute ad interactions.

Exposure rate - 曝光率
exposure-rate

在执行Uplift测试时,曝光率是指实验组中已展示广告的用户数量。
曝光率包含实验组中收到至少一条展示的所有唯一用户(UU)。理想的目标在于提高曝光率。

Attribution Provider (AP)
attribution-provider-ap

A role played by an MMP to credit the in-app activity of users to the correct media sources.

Android Advertising identifier (AAID)
android-advertising-identifier-aaid

Also known as Google Advertising Identifier. A unique device identifier that Android generates and assigns to every device. Advertisers can use this to track user activity across apps, show them personalized ads, and attribute ad interactions.

Advertisers - 广告主
advertisers

广告主是指通过广告适时向正确的受众传达正确的信息,以实现销售业务和发掘销售线索的个人或法人。
在移动广告中,广告主身处客户端,是致力于推广app的人员。

Ghost Bids
ghost-bids

Ghost bids是Remerge用于增量推广活动的出价策略,通过将用户分为实验组和对照组来追踪收入和转化。

这种方法不会产生额外成本,且噪声最低。我们使用这种方法追踪归属于目标分组、且出现在RTB广告交易平台上的所有用户(无论是否对该用户出价)的收入和转化。理想的目标用户群会被分为实验组(接触广告)和对照组(不接触Remerge发布的广告)。

DSP - 需求方平台
demand-side-platform-dsp

一个允许广告主跨程序化渠道购买广告库存的平台。此类平台旨在代表广告主进行出价,以赢取所需的广告位,并优化实时竞价的支出。
通过广告交易平台执行的实时出价过程会在用户的计算机加载页面或应用时,在几毫秒内完成。这种强大技术使广告主能够根据用户所在的位置和/或行为,自动购买图片广告、视频广告、移动广告等多种广告位。

Variable Bidding
variable-bidding

The dynamic adjustment of bid prices based on a user's in-app behavioral patterns, contextual information, time of day, and ad placement performance.

DCA - 动态内容广告
dynamic-product-ad-dpa

动态内容广告是基于用户行为实时创建的,旨在根据每位用户的行为、偏好和意图提供为其量身打造的体验。动态内容广告分为多个不同素材格式,并包含许多自定义的广告素材。

动态内容广告可以基于用户之前的行为和从定期更新的产品信息流中获取的信息,在几毫秒内即可动态合成。

UA - 用户获取
user-acquisition-ua

吸引新用户下载和/或购买您的应用的过程。用户获取是移动端营销策略的重要组成部分,可以分为两种主要的活动类型:付费(通过移动广告网络或社交媒体渠道中的广告)和非付费(包括应用商店优化和在自有的渠道上提进行推广,以推动自然下载)。

由于移动端用户获取的目标是吸引用户安装应用,因此广告主应从试运营阶段即开始筹划,在应用的整个生命周期内执行用户获取活动,以不断吸引有价值的用户。

Retention Rate
retention-rate

The share of users active in the app within certain time frames after install, reengagement, or other events.

Retargeting
retargeting

A type of marketing channel used by an app owner to engage with their existing users through other channels within the same device. Usually, the aim is to encourage users to complete a particular task e.g. completing a purchase, buying in-game currency, placing a first order. The conventional way of retargeting relies on user IDs, such as AAID and IDFA.

Randomised control trial - 随机对照试验(RCT)
randomised-controlled-trial-rct

在增量策略中,如果我们随机将用户分为实验组和对照组,以避免任何类型的偏差,并且可以切实评估我们通过广告产生的影响,这种方法即是随机对照试验(RCT)。通常划分试实验组/对照组的比例是80/20。

阅读更多:实验组和对照组

延伸阅读
MMP - 移动数据监测平台
mobile-measurement-partner-mmp

移动数据监测平台,即归因合作伙伴,提供可以记录app用户事件的归因数据的平台,例如广告展示、点击、安装、应用打开、注册和其他转化事件。

利用这些数据,广告主可以确定将哪些来源归为付费推广,并了解这些营销活动的有效性。

LTA - 最终触点归因
last-click-attribution

移动数据监测平台使用的一种普遍方法,可将用户的最后一次操作和对应的广告点击匹配起来。

在移动端广告环境下,根据这种模型,最后获得点击的买方平台将获得归因。当用户经点击某广告后进行购买时,促成用户的最后一次点击的买方平台会获得本次转化事件的归因。如果用户多次点击同一广告,且每次都来自不同DSP的作用,则只有最后一次点击有效。这种最终触点归因模型不会考虑在用户的整个转化路径中用户之前的所有触及次数。

KPI - 关键绩效指标
key-performance-indicator-kpi

广告主设置的用于跟踪推广业绩的关键指标或数据点。

设置绩效指标是数字广告活动确定目标,以及需要衡量的成功指标的第一步。绩效指标的类型取决于每次推广的目标和性质。常用的KPI包括iROAS、iCPA、iRev等。

iROAS - ROAS增量
incremental-return-on-ad-spend-iroas

实验组收入(接触广告)和对照组收入(不接触广告)之间的差值,除以广告投入的金额。ROAS增量反映了推广活动的有效程度。只计入因再营销广告而进行购买(无关自然转化)的用户行为,因此是用于计算推广活动的具体影响的出色指标。iROAS > 100%表示该推广活动产生的增量收入超过推广成本,或换句话说,ROI为正值。想想看,公司花在广告上的每1美元都能获得5美元回报,则公司获得4美元利润。公式=增量收入/广告支出。

ROAS - 广告支出回报率
return-on-advertising-spend-roas

用于衡量公司花在广告资源上的每一笔钱所产生收入的关键指标(KPI)。

通过计算广告支出回报率,广告主可以确认广告预算是否产生了足够的收益。广告支出回报率大于1时,表示推广活动产生的收入高于支出。

进行再营销时,ROAS增量(也即iROAS)可以显示广告推广对收入的实际影响,同时也排除了用户获取或自然转化带来的收益。ROAS增量等于增量收入除以推广成本。通过跟踪这个指标,广告主可以评估推广活动的成功程度,并做出相应优化。

公式:广告支出回报率=广告活动带来的收入/广告成本

Supply-Side Platform (SSP)
supply-side-platform-ssp

A company that works with publishers to sell ad inventory across ad networks.

Open RTB
open-rtb

A digital marketplace where ad inventory from multiple publishers are available for advertisers to bid on in real time.

See also: Real-Time Bidding

Self-Attributing/Reporting Network - 自归因渠道
self-attributing-network

自归因或自报告渠道,也即业内所熟知的自圈地自规则的渠道(walled gardens)。它们包括Google、Facebook和Twitter这样的大型平台,会自行对推广活动归因,且不支持第三方归因平台的追踪链接。

与通过第三方测量工具(移动数据监测平台)实施推广并获得归因结果的独立参与者不同,自归因渠道是封闭的生态系统,由广告网络其本身决定和控制所有操作。

Public Service Announcement Ad (PSA Ads)
public-service-announcement-ad-psa-ads

An incrementality testing methodology where devices in the control group are shown PSA ads, like donation drives or road safety reminders. By serving real ads, information on the devices within the control group that would have been exposed can be obtained. Unexposed devices are excluded from the measurement to reduce noise.

LTV - 生命周期价值
lifetime-value-ltv

一项用于计算用户价值的指标。生命周期价值是指用户在与app保持互动期间,预计可以贡献的收入和利润。

了解生命周期价值指标,可以帮助广告主明确最有价值的用户细分群体,以在投资广告活动时做出明智决策。

再营销是一种旨在提高全周期价值的营销策略。通过对用户实施再营销,广告主有更高的机会让用户继续使用app,从而提高他们的终身价值潜力。

Attribution Methodology - 归因方法
attribution-methodology

一种用于确认哪些转化是源于之前的点击或展示的方法。

延伸阅读
View-Through Attribution
view-through-attribution

Refer to: Attribution Methodology

Uplift Report - Uplift报告
uplift-report

由Remerge生成的报告,可使Remerge的客户了解在自然转化和所有其他营销渠道转化之外所生成的增量收入(Incremental Revenue),以此评估基于增量收益(Incrementality)推广所产生的提升效果。

Uplift报告通常会提供测量结果和计算得出的KPI的值。测量的数值包括广告支出、不同受众组的规模、转化量、转化的用户群体和每组的收入。所有其他KPI均使用上述值进行计算。

Segment - 受众分组
segment

受众分组是将具有相同行为模式的用户归为一组,这些行为模式包括活动等级、购买总额或总量,或者他们最后一次打开您应用的时间。

QPS - 每秒查询率
queries-per-second-qps

一项用于表示DSP(需求方平台)可对广告投放出价并推送广告给用户的频率的绩效指标。在实际出价时,QPS容量越大,对这些出价实施分析和执行的请求/查询的次数就越多。

Incrementality - 增量收益
incrementality

我们通过区分自然流量和付费安装来衡量营销效果的方法。

移动营销行业存在一个常见问题:我们并非始终能够将自然流量和付费安装区分开来。这可能导致营销支出计算结果出错,甚至,更糟糕的是,导致营销人员为自然安装付费。我们可以通过测量增量来解决这些问题,显示您的营销推广活动的影响,以及自然流量贡献的比例。利用此类信息,您可以掌握每次增量转化的成本(因营销活动带来的安装),并进一步拓展相应渠道。

Impression -(广告)展示
impression

用户对所展示的广告的一次观看。

Deep link - 深度链接
deep-link

深度链接是可将用户直接引导至应用内,而不是引导至网站或商店的一种链接。在移动广告中,深度链接用于将用户引导至特定的应用内位置,让用户更轻松、更快捷地到达他们查找的特定页面。

通过映射营销漏斗层面的每个相关事件,并将其与对应的深度链接配对,广告主可以直接将用户引导至特定的应用内位置,例如特定的登录页面或转化点。

深度链接通过将用户重定向至具体的转化点,提供无缝的应用打开体验,由此提供更流畅、更个性化的体验,进而带来盈利机会和更多互动。

Contextual targeting
contextual-targeting

A type of targeting that works with contextual signals only, such as location data (country, city, postal code), language setting, mobile operating system, device model, as well as publisher information.

App Monetization - 应用变现
app-monetization

应用开发人员或发行商所采用的通过其app赚取收入的业务模式。

Uplift Test
uplift-test

A randomized control trial test conducted by Remerge to measure the incremental impact of one or more campaigns.

See also: Randomized Controlled Trial

SKAdNetwork
skadnetwork

Stands for Store Kit Advertising Network. Apple’s measurement framework for tracking mobile attribution. Introduced in 2018 and widely implemented in 2020 with the iOS 14.5 update.

Reshuffle - 重置分组
reshuffle

重置分组表示用户曾经是测试或对照组的一部分时的随机性和标记。

在增量测量中,针对特定app重置分组是为了对抗随时间积累的偏差(例如某些用户来自未接触过我们任何广告的组,而其他组

则不断接触到我们的广告)。重置分组适用于测试已经运行很长时间,以及/或推广在推广设置、用户分组或创意策略方面经历大幅调整的情况。

iCPA - 每次操作的增量成本
incremental-cost-per-action-icpa

这项指标(在我们内部也被称为每次增量转化的成本)使广告主能够确定使用户进行转化或购买所花费的增量成本。

查看用于设置目标和评估绩效的每次增量转化的成本(iCPA),对未能通过追踪收入或无法从应用内事件流获取收入信息的这类业务模型尤其适用。公式 = 广告支出/增量转化

General Data Protection Regulation (GDPR)
general-data-protection-regulation-gdpr

A regulation under the EU (European Union) law on data protection and privacy within the EU and the EEA (European Economic Area), that grants users control over how their data is stored and used by organizations. To comply with GDPR, programmatic sellers must clearly communicate to users how their data will be stored and used. When a user gives consent to an organization to process their data, it enables targeted advertising.

Test group - 实验组
test-group

在增量测量中,实验组是至少接触了一次广告展示的用户群体。在计算广告是否与总的转化率相关时,会将他们的行为纳入考虑范围,并与未接触相同广告的组(对照组)进行比较来得出见解。

见对照组。

Control group - 对照组
control-group


对照组也被称为保持组,是一项推广活动中不会对其展示任何广告的一组用户。对照组不展示任何广告,因此能够评估在不受广告影响下,自然发生的转化次数。对照组的规模一般比实验组要小。

见实验组。

延伸阅读
CCPA - 加州消费者隐私法案
california-consumer-privacy-act-ccpa

加州消费者隐私法案(CCPA)是一项增强美国加州居民的隐私权和消费者保护的法案。该法案于2020年1月1日生效。CCPA为消费者提供以下权利:

- 了解收集了有关他们的哪些个人数据。
- 知道他们的个人数据被出售或披露的对象是谁。
- 可拒绝出售个人数据。
- 访问他们的个人数据。
- 要求企业删除从该消费者那里收集到的与该消费者有关的任何个人信息。
- 即使在行使隐私权时,也享受平等的服务和价格。

Programmatic Advertising
programmatic-advertising

The automated process of buying and selling advertising space through digital platforms.

Attribution - 归因
attribution

移动端归因是一种匹配数据点的方法,例如将展示或点击与对应的应用安装和安装后事件匹配,或基于某些变量将广告支出归因于用户互动或安装。

归因解析了在用户与广告互动时会发生什么,但仅与每位用户与事件的及时联系相关,而不会考虑可能导致转化的其他影响因素。

常见的归因模型包括点击归因、展示归因、最终触点归因和多触点归因。

App Tracking Transparency (ATT)
app-tracking-transparency-att

The privacy framework from Apple that, among other things, manages the process of obtaining user consent before accessing their Identifier for Advertiser (IDFA).

Real-Time Audience Segmentation
real-time-audience-segmentation

The division of an audience into distinct segments based on real-time events, thus enabling targeted advertising and alignment with a user's behavioral patterns and preferences.

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