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再营销
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FAQ

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应用再营销与应用增长

什么是应用再营销?

用户留存为何对增长至关重要?

为何从安装首日就要启动再营销?

为何已有UA仍需再营销?

归因解析

什么是移动归因?

如何测量归因?

再营销会蚕食自然流量或窃取归因吗?

增量测试

什么是增量测试?

为何要测量增量效果?

如何测量是否有增量?

归因 ROAS 与增量效果之间有何区别?

ROAS和增量效果都用于衡量再营销广告活动的效果,但它们的方法论和目标不同。

归因ROAS关注的是在点击或浏览后的一段时间窗口内尽可能多地获取用户行为(如转化)。这种情况下,最佳策略是瞄准那些本就有高转化倾向的用户,进一步推动他们完成更多转化。

增量效果则是一场长期博弈。它的核心在于忽略那些已经在应用中自然转化的用户或高转化概率用户,转而瞄准曾经有过转化但近期未转化的流失用户。目标是让这些用户重新成为转化者,提升他们的生命周期总价值(LTV)。

显然,这两种策略的侧重点截然不同。在开展广告活动时,必须明确选择单一KPI并坚持执行: 若想提升活跃用户的应用打开率, 归因ROAS可能是更优策略; 若想促进流失付费用户的应用内购买?增量效果才是真正检验营销效果的核心指标。

广告素材

UA广告素材与再营销广告素材有何区别?

再营销合作伙伴与平台

再营销合作伙伴之间有何区别?

我已经在使用Facebook广告,为何还需要托管式再营销合作伙伴?

一些客户确实会在 Facebook 投放再营销广告,但我们不建议仅依赖单一平台。Facebook可作为个性化再营销策略的补充,但如果将其作为唯一再营销平台会存在多重局限。
首先,Facebook 的数据通常被高估。在其官方文档中明确说明:“多个互动行为都会被计为一次点击。任何参与行为(engagement action)均会计为点击。例如,如果用户对广告进行点赞、评论或分享,这些行为都将被视为点击,并且相关转化会归因到该日期。” 也就是说,Facebook 并未区分不同类型的互动(点击、浏览、点赞、互动等),这可能导致数据失真。

其次,Facebook 依赖用户 ID 而非设备 ID。用户往往在多个设备上登录同一个 Facebook 账号,因此在某个设备上看似流失的用户,可能实际上在另一台设备上仍然活跃,反之亦然。这会进一步影响再营销广告的效果衡量。相比之下,专业的再营销合作伙伴能够覆盖 Facebook 触达不到的用户群体,尤其是那些对 Facebook 广告反应不佳的用户。

最后,专业的再营销合作伙伴能够提供更灵活的素材创意和策略建议。以 Adikteev 为例,我们免费 提供所有格式的定制化广告素材(包括可玩性广告),并根据每款应用的特性推荐最佳格式,以提升用户互动。同时,我们还提供定制化的投前分析,帮助营销人员全面了解自身需求,制定最优策略。

iOS 与数据隐私

随着可追踪IDFA 数量减少,以及 Google Privacy Sandbox 的推出,再营销会不会消失?

为何需要与再营销合作伙伴共享回传数据?

与再营销合作伙伴共享数据能确保您的广告活动能根据用户行为实时优化。

 

何时进行再营销,以及哪些应用适合

再营销适用于所有应用类型吗?

再营销更适合长期持续策略还是短期促销活动?

我们推荐采用长期持续的再营销策略,因为对于高价值付费用户而言,持续唤醒用户回流动机至关重要。用户流失并非仅发生在节假日或特殊时段,而是一个持续动态的过程,因此需要全年维持稳定的再营销策略。

游戏类应用及部分电商应用中,针对高价值用户开展短期促销活动确有成效。但需注意:若广告核心是推广应用版本更新中的新功能,长期策略的效果完全可与短期促销媲美。

再营销广告适用于所有用户还是仅限付费用户?

没有适用于所有应用的再营销策略。每个应用都有其独特性与用户行为特征。应用营销人员在制定策略前必须明确自身需求。Adikteev为客户提供免费投前分析。

不过,不同垂类之间仍然存在一些共通点。需要注意的一点是:再营销无法创造全新的用户行为。例如,如果某个用户下载应用后从未再次打开或互动,那么几乎不可能通过再营销让该用户直接转化为付费用户。

但如果某位用户在其生命周期中曾经完成过至少一次购买,后来却停止了消费,那么通过再营销促使其再次购买的可能性就会高得多。这类流失的付费用户(Lapsed Purchasers)通常是再营销的优质目标人群,因为他们往往能够带来更高的增量价值。同时,通过增量测试也更容易衡量再营销对这些用户带来的实际影响。

另一个常见但往往被忽视的策略是针对活跃用户投放再营销广告。如前所述,用户流失是持续发生的,而如何维持活跃用户的参与度是一个微妙的平衡。如果仅仅将活跃用户视为“稳定资产”而不进行再营销,应用推广人员可能会面临用户逐渐流失的风险。明智的再营销策略能在避免广告疲劳的前提下,持续激活用户参与度。