8月 2, 2023
AppLovin のメディエーションプラットフォームである MAX は、業界最大規模を誇るネットワークビディングパートナーの選択肢と堅牢な機能により、アプリデベロッパーが収益化の取り組みを強化、最適化するのをサポートします。
最も効果的な最適化方法の1つは、一人ひとりのユーザーがアプリにもたらす価値に合わせてウォーターフォールを調整することです。MAX のユーザーセグメンテーションツールは、特定のオーディエンスをセグメント分けし、ターゲットを絞るための効果的なオプションによって収益の最大化をサポートします。
複数の人気タイトルを持つゲーム開発企業、A社は、何年もアプリでゲームをプレイしている、ロイヤリティの高いオーディエンス層を有しています。ユーザートラフィックの主な流入元はオーガニックであるため、特に力を入れて UA を行う必要はありませんでした。
長期にわたってプレイしているユーザーの多くは、アプリがクラッシュしやすい古いモデルのデバイスを使用しており、特に重い広告クリエイティブを配信した際にクラッシュが起こりやすくなっています。また、これらのユーザーは古い SDK・アプリバージョンを使用しているため、収益が低くなる傾向にあり、特定のキャンペーンや広告タイプの対象外とされています。このため同社は、アプリ体験を損なったり、カスタム広告ロジックを構築したりすることなく、このコホートを収益化する方法を必要としていました。
またA社は、広告とのスムーズなエンゲージメントを可能にする、新しいデバイスを使用しているアクティブなユーザー層も有しており、これらのユーザーと新しいタイプの広告を自由に試すことができます。
A社の継続的な成長を促進するために、複数のセグメントのユーザーに対して効果的なバランスで広告を配信する方法を見つける必要があったのです。
A社は MAX で得たリッチデータを活用し、カスタマイズされたウォーターフォールを用いてユーザー層のセグメンテーションとターゲティングを行うことで、収益化と広告体験を最適化しました。
A社は、ユーザーレベルの収益データ API を活用して、MAX によって発生したアプリ内広告収益を把握しました。この API により、同チームは MMP を使ってデータを容易に紐付けし、取り込むことができたのです。さらに、各インプレッションのデバイス、国、ネットワークとその収益を計測し、この情報をもとに、ARPDAU や LTV などの要因に基づいてユーザーを価値の高いグループと価値の低いグループにセグメント分けしました。
A社は、これらのグループをカスタムキーワードとしてラベル付けし、SDK を通して MAX でターゲティングできるようにしました。そこから、MAX のウォーターフォールセグメンテーション機能で各グループのウォーターフォールを構築し、これらのユーザーグループを適切なウォーターフォールにターゲティングしました。それぞれのウォーターフォールは、各グループの収益化上の価値に基づいた独自のネットワークパートナーと価格帯で構成され、グループの充実と収益向上を促すことができたのです。
さらに、A社は MAX 内で個別の広告ユニット ID を作成し、選択的初期化を使用して、ローエンドデバイスでの動作を確認済みの特定のネットワーク SDK を初期化しました。これにより、古いデバイスにかかる SDK 負荷を軽減し、技術的に健全な状態へと最適化してクラッシュを防ぐことが可能になりました。
MAXの柔軟かつ強力なユーザーセグメンテーションツールにより、A社はユーザーグループごとに広告体験をカスタマイズし、収益増加と同時に、より深いエンゲージメントにつなげることができました。各グループの固有の価値と、アプリに対する目標に基づき、さらに理解を深めて最適化するためのエンドツーエンドのワークフローを作り出したのです。結果として、カスタム広告ロジックを構築することなく、収益化のレベルアップに成功しました。
ユーザーセグメンテーションの詳細については、MAX のアカウント担当者にお問い合わせいただくか、AppLovin サポートチームにリクエストをお送りください。
