掌握最新游戏起量神器，爆量不再脑阔疼！
不知道大家在日常游戏投放过程中遇到最多最头疼的问题是什么？掉量、成本高、付费差、没有素材方向….如果非要给这些问题划上等级，那我觉得其中最重要的就是曝光问题。没有曝光和消耗，后续的一切结论都无从说起。
说到广告无曝光，很多人分析起来可能存在误区。比如某条计划投放两天才消耗几十块，很多人张口就来下结论：“素材点击率低”、“转化率低”、“素材没有竞争力”等等。
但这样其实是不科学的，我认为这些广告效果的结论，都应该建立在充分样本量的基础上。只有这点数据，怎么就可以下结论素材的点击率、转化率一定有问题呢？所以要想办法先跑出去再说。
而跑出去的方法千千万，其中很重要的一点就是善于利用媒体的新功能，新功能则代表着新红利！比如最近腾讯广告针对游戏行业进行了一次定制化的版本升级，推出“游戏行业专业版”。
里面有一系列功能，“游戏应用特征标注”、“游戏优选人群”、“游戏投放指南针”、“跨账户效果评估能力”、“分定向出价”等等，简直是游戏优化师的福音啊！其中有两个功能则是本文重点介绍的拿量神器，敬请期待一下~
（投放端左上角有个“行业专业版”的标签，看上去是不是高大上多了）
在使用拿量神器之前，我们首先要建立一个排查问题的流程思维。严格按步骤执行，定位问题——排查分析——得出优化建议。再搭配拿量神器使用，这样才能使效果最大化。
01 怎样才是正确的曝光问题排查姿势
之前接过很多小伙伴关于没曝光没消耗的咨询，然鹅，我看了这个提问方式就想打人。看图：
铁子你这样的提问格式，神仙也没办法给你诊断给建议啊。正确的提问方式一定要介绍完整目前的背景，包括“媒体”、“产品类型”、“转化目标”、“个人操作情况”、“主要问题”。
比如下图就是我认为的一个很好的提问格式，这样才能对症下药。
于是，对以上两位同学，我直接就扔出一张曝光问题自查表：
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曝光问题自查流程表 |
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1、检查自家数据回传有没有问题 数据模型不充分导致的曝光限制，如SDK或API没接好（技术层面问题），数据回传有误或无回传，媒体端和自家后台数据偏差较大。 或回传数据口径不一样，人为进行修改，导致系统模型无法学习，限制曝光。
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2、所选用的出价方式是否不妥
如果是新的app第一次投放，或在某个渠道第一次投放。建议先选择浅层的出价方式，如头条的单激活出价，单付费出价。 而类似每次付费、ROI出价这类深度转化目标的出价方式，由于APP维度缺少付费数据的建模。系统学习会存在一定偏差，导致广告不容易起量，或容易炸成本。
当积累了一定的数据量时，如APP维度3天内积累50个付费量时。再选择深度出价，这样后续消耗速度会逐渐加快，成本稳定。
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3、出价低 这个比较基础，就不展开说。可以去参考同品类同转化目标下的出价，如果比大盘出价高20-30%。 且已经进行过多次的提价操作（一天不宜超过2次），还是没量，那大概率就不是出价问题了。
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4、定向覆盖窄 以广点通为例，可以尝试拓宽定向覆盖范围，如年龄、人群包、消费能力等维度。 但切忌无策略地放开定向去拿量，比如通投无定向，且自动扩量年龄性别全放开，这种方式即使能消耗出去一些。 但是人群不精准，与游戏不匹配，后端效果也不会好。广点通渠道还是建议前期先精准定向培养模型，有计划的放宽定向。 还有一点需要注意，一些深度出价方式的定向覆盖范围应该比其他出价方式更大，如广点通的ROI出价。
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5、预算过低 一般建议计划初始预算要大于20个激活成本或2个付费成本以上。 预算给得越低，等于告诉系统“我不想消耗这么快，帮我慢慢花”，自然速度就降低了。
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6、流量范围过窄 如广点通中可以勾选更多流量版位，腾讯音乐、腾讯新闻、微信公众号、优量汇等等。 也可以直接使用自动版位，增加人群覆盖范围。（但注意前期盯好数据）
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7、个人操作不当 这个情况就包括很多种了，比如腾讯的聚量优选（简单来说就是同质化的广告在同一账户堆了太多了，会触发限流）。 频繁开关 or 调整计划导致模型学习失败。
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8、外部原因 （1）竞价广告流量不充足。当合约广告、排期广告规模投放时，竞价广告的流量空间将被迫缩小。 记住一点，跟你抢量的，不止你的同行，而是整个大盘。如电商双十一时候，各行业买量都受挤压。 （2）竞价广告竞争激烈。流量宽松度主要受竞价广告彼此竞争影响，反映对相同人群的竞争激烈程度，即同行业同品类产品。 比如游戏行业中，如果某家大厂新游大推，那投游戏的朋友则会感觉曝光困难，质量差。
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02 起量第一步：数据回传准确
在这里，我将数据回传问题放在第一位，足以证明这个事情的重要性。
目前市场上存在着一些操作，就是人为地多回传或者少回传某些数据。或加以系数进行回传，或数据口径不对齐，来试图影响系统，达到降成本提效果等目的。
虽然这样确实在特定情况下奏效，但其实从长期来看，这种操作是会越来越失效。毕竟平台算法会越来越智能，会努力地去根据广告主的转化目标去达成。
如果人为地过多干涉模型学习的过程，反而会影响到转化目标的达成，得不偿失。
与其花精力在和平台算法斗智斗勇上，不如向系统明确你的表达，努力给予充分、准确的数据帮助模型学习，这样才是共赢。
而如何能够帮助系统建模学习呢？腾讯广告就推出了一种新功能——“游戏应用特征标注”。入口就在投放管理平台中“资产”——“应用管理平台”里。
以安卓应用为例，点击“安卓应用管理”，在主线包操作中点击“更多”——“添加特征标注”。（同样地，iOS应用则在“iOS特征标注”中添加）。
我们可以在这里给游戏添加特征信息，如“游戏类型”、“核心玩法”、“内容题材”“游戏关键词”（选填），主要竞品（选填）等等，更多额外信息。
填写时注意尽量真实，全面，更有利于帮助系统前置理解游戏信息，加速系统学习理解游戏特征这一环节。
提升推荐精准度，促进模型优化起量。特别适合新游戏使用，或者有比较多应用包的广告主。
建议搭配“一键起量”进行使用，设置小预算。比如一个付费成本的或者10个激活成本的预算即可，给予计划一部分预算去积极探索流量。
由于已经有系统前置学习的游戏特征，期间的激活成本也能得到控制，不至于过高和空耗过多。
测试结果：我们在近期通过对2-3个新应用包的测试后，相对比之前体验则是计划起量速度明显提升。
计划学习期失败的概率小了很多，挺有利于度过冷启动，周期缩短了30%以上。使得我们的产品能够尽快积累到付费数据，进入ROI出价的门槛，使产品进入稳步增长的投放阶段。
03 起量第二步：最新拿量神器用起来
“游戏优选人群”是腾讯广告针对游戏行业新推出的拿量工具 。入口在广告投放平台中点击“编辑计划”的定向位置。
勾选“扩展游戏人群”后，系统将自动根据推广游戏所在的品类的人群进行智能探索，也可以不勾选该选项，自己手动勾选其他品类的人群进行探索。
该功能通过“游戏类型”和“内容题材”两种维度划分人群，广告主可以选择自己想要探索的人群，系统将帮助游戏寻找专属优质流量，找到更多潜在用户。
有点类似“自动扩量”这一功能，两者其实同样是智能探索更多定向外的人群，只不过方向不同。
但前期使用技巧是先使用与自身游戏品类相关的人群进行探索，然后再逐步测试其他品类的人群。
我们在通过几个不同类型的产品测试后感受到，在重度游戏中该功能有较为明显的正向作用，即在一周的ABtest中，使用了该功能的计划比未使用的消耗量级增长30%以上。
当然在除了最新的“游戏优选人群”功能，老功能“自动扩量”同样也很不错，可以搭配一起使用。
但有区别的是，“游戏优选人群”可以计划新建起即开启，而“自动扩量”更加适合当计划有一定的数据积累后开启。
比如我习惯是“当计划积累了5个付费量以上，ROI成本均达标”。因为此时引进的用户质量都很不错，系统已经基本建立好该人群的模型。
当开启扩量的时候，会基于已有的人群数据继续探索。这样的数据模型就比较稳，扩量部分的效果比较好些。
04 总结
从没曝光这一问题，我们可以延伸到游戏日常的各种投放问题中，其实这都是一个“定位问题——排查分析——优化建议”的过程。优化师所要做的就是解决各种流量问题，流量的分析解决能力才是优化师的底层能力。
我们所做的一切账户操作，素材创意，其实都是为了让自家的产品获得更多更优质的流量。
好了，最后希望今天的文章能给大家一点小小的启发，一起交流中进步。
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