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Applovin 增长攻略:资深优化师详解 11 条高阶策略与实战问答

Applovin 增长攻略:资深优化师详解 11 条高阶策略与实战问答 玩转ASO
2025-12-14
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导读:在刚刚过去的假日购物季,当大多数广告主的目光仍聚焦于Meta和Google时,一个渠道却悄然成为增长最快的黑马——Applovin。

在刚刚过去的假日购物季,当大多数广告主的目光仍聚焦于Meta和Google时,一个渠道却悄然成为增长最快的黑马——Applovin。一位管理着多个品牌、曾创下两个账户日耗超过7万美元记录的资深广告优化师分享道:Applovin可能是目前最容易规模化、也最容易获胜的渠道

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好了,广告结束,我们继续看正文。


一、核心策略:制胜Applovin的 11 条黄金法则

1. 驱动增长的双核引擎:主创意与可交互式尾帧(IE)

Applovin 平台,一个广告的成败并非由视频本身单方面决定,可以拆解为以下三层含义,每一层都至关重要。

第一层:投入与主创意同等的精力,去优化你的可交互式尾帧(IE)

一个成功的广告单元,由主创意视频可交互式尾帧两个同等重要的部分组成。

  • 主创意视频:用户首先看到的 35-55 秒视频,任务是吸引用户、讲述故事、传递价值。
  • 可交互式尾帧:当主视频播放完毕后,紧接着出现的一个可以上手操作的迷你互动页面。

什么是可交互式尾帧?

它不是一张静态的图片或一个简单的按钮,是一个内置于广告中的微型应用,让用户在不离开当前 App 的情况下与你的产品互动。例如:

  • 游戏应用:一个可以实际操作的微型试玩关卡。
  • 电商应用:一个可以左右滑动浏览不同产品的商品卡片轮播。
  • 工具应用:一张样图和几个功能按钮,让用户点击体验一键美化的预览效果。

大多数优化师的致命错误,是把全部精力投入到主视频的制作上,而完全忽略了结尾的互动设计。在 Applovin,这两个部分同等重要。你必须像对待你的视频脚本一样,去精心设计、制作和测试你的可交互式尾帧。


第二层:你的可交互式尾帧,在某种意义上,就是你的落地页

当用户看完几十秒的视频后,他们的兴趣和好奇心达到了顶峰。此时,一个设计精良的互动结尾能够:

  • 承接流量:立刻抓住用户高涨的兴趣,而不是让他们流失。
  • 提供价值:通过互动,让用户“尝到甜头”,直观感受产品的核心价值。
  • 驱动转化:在最佳时机引导用户完成点击或下载的关键动作。

如果说主视频是种草,那么可交互式尾帧就是拔草。


第三层:如果你消耗可观,Applovin 的创意团队会为你制作

一个高质量的互动结尾,其制作难度和对最终效果的影响力,已经大到让 Applovin 平台方愿意投入自己的内部专业创意团队,来为大客户提供这项增值服务。

这反过来告诉我们:

  • 对于平台而言,优质的互动结尾是提升其平台整体广告效率和收入的关键。
  • 对于广告主而言,它绝非可有可无的附加项,而是决定广告账户能否成功规模化的核心杠杆。


2. 创造性地自制 IE

一个快速有效的技巧是,使用视频或静态图片自制IE。如果主广告素材是一个信息流风格的问题/解决方案视频,而尾帧则是一个产品开箱视频,点击率会非常高。这种方式相当于是广告素材的延伸,然后直接引导用户进入产品详情页 (PDP)。


3. 素材时长:越长越好

与许多平台追求短平快的逻辑不同,Applovin 偏爱更长的内容。理想的素材时长在 35 至 55 秒之间,越长效果越好。


4. 内容风格:叙事与原生感是王道

视频销售(VSL)和强叙事性的广告素材在该平台上表现卓越。同时,那些在 Meta 上能够获得良好自然流量的原生感内容,也同样值得在 Applovin 上进行测试。


5. 上新频率:即时上线,每日上新

不要囤积素材,也不要固定每周只上新一天,建议拿到素材的下一秒就上线。他曾见过新广告在上线 3 小时内迅速成为系列中的头部,并显著地将整体效果推向积极方向。


6. 营销活动结构:双归因窗口并行

他倾向于同时创建并运行两个营销活动:一个采用 “Day 0”(当天)归因窗口,另一个采用 “Day 7”(7天)归因窗口,两者都始终以 ROAS(广告支出回报率)为优化目标。在他的策略中,Day 7的活动会投放一些更侧重品牌认知度的广告,他感觉这能更好地喂养 Day 0 活动的效果。


7. 规模化测试:同一素材匹配所有落地页

不要害怕将同一个成功的广告素材,匹配你产品的所有落地页进行测试。他经常发现,当 Applovin 找到一个制胜素材后,通过为其匹配新的落地页,可以实现进一步的垂直规模化。


8. 胜利后乘胜追击:复制与迭代IE

当你找到一个爆款素材后,下一步是为它创作更多的可交互式尾帧(IE),然后复制原广告,用新的 IE 替换旧的,持续放大战果。


9. 创意堆叠:效仿 Meta 的灵活广告

将风格相似的创意素材堆叠到同一个广告组中,类似于 Meta 的 Flexible Ad(灵活广告)。这种做法效果显著,能让规模化过程更加平顺。


10. 归因洞察:别用 Meta 衡量 Applovin

这是许多人会犯的错误。为了理解这一点,我们先要弄明白几个基本概念:

10.1.什么是归因和触点?

  • 归因 (Attribution):想象一个客户在购买你的产品前,先后在三个地方看到了你的广告:昨天在 Applovin 看到一个视频,今天上午在 Meta 刷到一个帖子,下午在 Google 搜索了一下,最后点击购买。那么,这次功劳(销售额)应该算给谁?是算给最后点击的 Google?还是三个渠道都有份?归因就是决定如何分配功劳的规则。
  • 触点 (Touchpoint):用户每一次看到或点击你的广告,都算作一次触点。上面例子中,这个用户就至少有3个触点。


10.2. 关键区别:Applovin 的触点数量远超 Meta

  • Meta 模式:用户在信息流里快速滚动,一个广告可能只停留 1-3 秒。这是一次快速、短暂的触点。
  • Applovin 模式:Applovin 的广告网络遍布成千上万个手机游戏和应用。用户为了获得游戏奖励,可能会在一天之内、在 5 个不同的游戏里,完整地看完你的 30 秒广告视频。这就产生了 5 次深度、长时的触点。

在一个典型的用户购买路径上,Applovin 很可能留下了 2 到 3 倍于Meta的触点数量


10.3. 错误的做法:直接对比总数据

很多广告主会使用多触点归因模型(MTA),这个模型会给路径上的每一个触点都分一点功劳。如果 Applovin 在一个转化路径上有 3 个触点,而 Meta 只有 1 个,那么在 MTA 模型下,功劳会被稀释。Applovin 看起来就像一个助攻角色,每次都只贡献一点点力量,而 Meta 则像那个完成最后一击的英雄。因此,当你打开报表,直接对比两个渠道的整体投入产出比(ROAS)时,Applovin 的数据看起来会比 Meta 差很多


正确的做法:如何分析数据

不纠结于整体 ROAS 的对比,而是深入分析每次转化的质量

使用一个叫 Northbeam 的第三方归因工具,在他的报表里,把两个关键指标放在一起看:触点数量 (Touchpoints)、新客投入产出比 (New Customer ROAS)

分析两种典型的广告模式:

模式一:高效猎人型广告

  • 数据表现:触点很少 (Less touchpoints) + 新客ROAS很高 (high new customer ROAS)
  • 代表什么:这说明这个广告非常高效!它不需要反复骚扰用户,可能只用一两次展示,就成功地说服一个全新的客户下单购买。
  • 优化师的决策:加倍投入,立刻加大这类广告和互动结尾的预算,因为它们是获取新客户的绝对主力。

模式二:刷脸熟型广告

  • 数据表现:总 ROAS 很高 + 新客 ROAS 很低
  • 代表什么:这个广告看起来整体赚钱,但它赚的钱主要来自老客户或者那些已经快要购买的用户。它对拉新人几乎没有作用,但触点数量可能很高,一直在对同一个人进行提醒和刷脸熟,扮演的是助攻和临门一脚的角色。
  • 优化师的决策:减少投入或进行调整。为什么?因为你可能在花很多钱去“说服”那些本来就要买的人,这部分预算的效率很低。可以尝试更换互动结尾或落地页,看看能否把这个助攻型广告改造成能吸引新客户的猎人型广告。

通过分析触点数量新客 ROAS 的组合,你可以清晰地判断出你的广告是在高效地开拓新客户,还是在低效地骚扰老熟人。


11. 善用新功能:精准定位新客户

Applovin 近期发布了在营销活动中精准定位新客户的功能。优化师表示,这个功能对他几乎所有的客户都带来了极佳的效果,强烈建议进行测试。正因为这些优势,Applovin 正在获得他越来越多的预算份额。在某些情况下,我们花在 Applovin 上的钱,达到了 Meta 的 50%。这太疯狂了。


二、 社区讨论与深度问答:实战中的关键细节

问:静态图片素材效果如何?

答:GIF 动图表现不错,但纯静态图片效果不佳。

问:如何在后台数据有限的情况下判断素材好坏?

答:在 Applovin 后台,素材层级7天后数据会消失。因此,判断初期表现主要依赖展示量和点击率(Impression / CTR)。

问:何时决定扩大预算?

答:主要依赖第三方归因工具(如Northbeam)的数据。如果一个广告的效果能稳定 3-4 天,他就会考虑增加 20-30% 的预算。

问:Applovin的算法学习需要时间吗?

答:是的,Pixel(像素)安装的时间越长,效果会越好。Applovin的最佳表现出现在高消耗的情况下;低预算时,数据波动会非常大。

问:上新频率到底多重要?

答:极其重要。有开发者提问是否可以采用每周固定轮换的结构化上新,优化师的回答简单而有力:“我每天都上新。” 另一位开发者也证实:“提升Applovin表现的关键,就是不停地发布更多广告。”


结论

Applovin 的奖励更长的叙事性内容、高频次的测试迭代,以及对可交互式尾帧(IE)的深度优化。对于希望寻找新增长点的广告团队来说,理解并掌握这套区别于主流平台的打法,无疑是开启下一个增长引擎的关键。正如一位参与讨论的开发者所言:更多的 IE 加上更长的叙事创意,其威力被严重低估了。

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