UA hypercasual et monétisation publicitaire dans un monde post-IDFA
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La GamesIndustry.biz Academy a exploré l’impact de la sortie d’iOS 14.5 pour les développeurs de jeux mobiles à travers une série d’articles invités d’experts, que vous pouvez trouver rassemblés sur cette page.
L’écosystème des applications de jeu fait face à un bouleversement maintenant que les règles de confidentialité iOS 14.5 d’Apple sont entrées en vigueur. L’adaptation de vos opérations mobiles à ces changements est un sujet complexe qui aura de sérieuses ramifications sur la façon dont vous mènerez vos activités dans les jeux iOS à l’avenir. Bien que les changements soient attendus depuis longtemps, il deviendra plus clair au cours des prochaines semaines quel sera l’effet à long terme.
Au cours de l’année écoulée, nous avons discuté avec un certain nombre d’annonceurs et de réseaux publicitaires de la manière dont ils seront impactés par les changements. Il ressort clairement de ces conversations que la publicité restera vitale après iOS 14.5.
Mais le consensus est que le marketing à la performance sera moins efficace du fait d’une diminution du ratio de données déterministes. Dans cet esprit, voici quelques bonnes pratiques pour minimiser l’impact d’iOS 14.5 sur votre stratégie d’applications de jeux.
Décisions basées sur les données
Pour les marchés verticaux extrêmement axés sur les données comme les jeux hypercasual, l’acquisition d’utilisateurs repose sur des données de campagne précises afin que les spécialistes du marketing sachent dans quels canaux investir leur budget et comment optimiser les performances de leurs campagnes. Ils utilisent généralement des KPI spécifiques tels que la rétention d0/d1, la valeur à vie de l’utilisateur (LTV) ou le ROAS pour déterminer quelles campagnes génèrent les meilleures performances.
Toutes ces mesures nécessitent des données exactes, car les spécialistes du marketing fonctionnent avec des marges de retour sur investissement très minces. Savoir où investir et où réduire n’est qu’une question de quelques points de pourcentage.
Comprendre sur quels canaux se concentrer pour attirer de nouveaux utilisateurs ramènera la conjecture que le marketing à la performance sur mobile avait évolué au-delà
Avec des données moins déterministes sur lesquelles s’appuyer, comprendre sur quels canaux se concentrer pour attirer de nouveaux utilisateurs ramènera les suppositions sur lesquelles le marketing à la performance sur mobile a évolué ces dernières années. Cependant, étant donné que la publicité restera un élément clé de l’écosystème mobile, la mesure et le marketing de la performance resteront aussi répandus que jamais, la manière dont ils sont déployés pour aider la croissance des applications changera légèrement. Les spécialistes du marketing s’appuieront davantage sur les modèles et le contexte, avec moins de données déterministes sur lesquelles s’appuyer.
Un mot d’avertissement à propos de Modélisation de médias mixtes — nous avons trouvé qu’il a un succès limité dans l’espace mobile. La modélisation des médias mixtes tente de trouver la corrélation entre les changements d’entrée (par exemple, les dépenses par canal) et de voir comment cela affecte la sortie (généralement les installations). Cependant, les dépenses sur tous les canaux sont fortement corrélées – généralement, les applications qui dépensent beaucoup sur Facebook dépensent également beaucoup sur Google. Cela signifie qu’il n’y a qu’un faible signal à rechercher dans les données, ce qui rend les modèles fragiles et instables. Il n’y a également aucun moyen de prendre en compte les installations organiques. Pour cette raison, il est nécessaire d’ajouter des étapes supplémentaires pour « décorréler » les données.
Les domaines de modélisation à prendre en compte lors de la création de votre stratégie de données post-iOS 14.5 incluent :
- Importance relative du canal (RCI) – En général, plus vous dépensez en annonces, plus vous obtenez d’installations. Mais quels canaux génèrent les plus fortes augmentations ? RCI examine les écarts au sein de vos données pour cartographier indirectement l’impact de chaque canal marketing sur une métrique de résultat (comme les installations). Ceci est similaire à la modélisation de supports mixtes, mais contient les étapes supplémentaires de « décorrélation » pour garantir que les modèles sont plus robustes.
- Extrapolation – L’extrapolation vous permet de comparer les données sur des réseaux avec une part d’attribution similaire et de déduire le nombre total d’installations.
- Mesure plus intelligente – Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour associer de manière probabiliste le comportement sur les réseaux à une installation particulière en utilisant l’entropie et les modèles de l’appareil.
- Classement comportemental – En déployant des algorithmes d’apprentissage automatique pour rechercher des modèles dans les événements utilisateur de différents réseaux, vous pouvez ensuite les utiliser pour classer les installations non attribuées.
Appuyez sur votre avantage
Étant donné que l’exploitation des données déterministes est le seul moyen de maintenir vos opérations aussi proches que possible du statu quo, un taux de consentement des utilisateurs plus élevé est considéré comme un avantage concurrentiel clé. Il permet une modélisation prédictive plus précise pour l’optimisation et garantit que vous disposerez toujours de données d’analyse par cohortes.
Une fois l’accès IDFA automatique supprimé, le coût par mille (CPM) sera fortement impacté. En l’absence d’identifiants, le lien déterministe disparaît et les DSP/réseaux publicitaires devront prendre en compte plusieurs paramètres qui ne peuvent dire qu’indirectement si l’utilisateur est un gros consommateur ou non (heure de la journée et informations de base sur l’appareil). Cette incertitude sera intégrée dans le prix, car le manque de données déterministes impose un risque plus élevé, qui se reflétera dans le prix.
Katie Madding, chef de produit, Adjust
D’un autre côté, l’inventaire qui a toujours accès à l’IDFA deviendra probablement plus précieux – et de nombreux acteurs de l’industrie se disputeront l’accès à cette quantité connue à un prix supérieur.
Il existe un certain nombre de stratégies qui peuvent être utilisées pour s’assurer que les taux d’adhésion sont élevés. Les développeurs qui comptent sur la publicité pour générer des revenus devront itérer rapidement leur stratégie rapide pour obtenir des taux d’adhésion élevés, car leur CPM et leurs revenus seront en jeu dès le premier jour après le début de l’application des règles de transparence du suivi des applications (ATT).
Gardez-le rapide
À partir d’iOS 14.5, tout utilisateur qui n’opte pas ne recevra pas d’annonces ciblées, ce qui signifie que l’éditeur verra une baisse des revenus par annonce. C’est pourquoi certains éditeurs peuvent avertir leurs utilisateurs que la désactivation signifiera voir plus d’annonces, car ils doivent compenser cette perte de revenus par le volume s’ils manquent de qualité.
Dans une étude menée par Adjust en 2020, nous avons constaté que les jeux hypercasual peuvent afficher plus de publicités que de gameplay en une minute tout en générant des bénéfices. Mais il y a des rendements décroissants sur l’affichage d’annonces. Dans le même rapport, nous avons constaté que les hypercasuals qui affichent plus de quatre publicités par minute atteignent un plafond d’environ 35 000 $ par mois de revenus.
Le sweet spot semble se situer entre deux et trois publicités par minute, un total qui permet aux sociétés de jeux hypercasual d’augmenter leurs revenus jusqu’à 10 %. Cela démontre l’équilibre minutieux qui devra être pris en compte lors du choix d’une stratégie de monétisation des publicités pour iOS 14.5 : les éditeurs devront afficher plus d’annonces pour compenser la perte de revenus, mais pas au point de provoquer le désabonnement des utilisateurs.
Le type d’annonces que les développeurs affichent est également une considération importante. Si l’on considère le fonctionnement de l’enchère d’inventaire, il s’agit d’un équilibre entre ce qui est pertinent pour l’utilisateur et ce qui donne le meilleur retour sur investissement. Les réseaux vérifient souvent le nombre d’impressions menant à une installation, ou Installs Per Mille (IPM), et s’appuient sur des mesures qualitatives telles que l’engagement ou la qualité de l’engagement pour évaluer les prix.
Mais qu’est-ce qui change après l’IDFA ? Il devient plus difficile d’associer avec certitude un utilisateur à un clic ou à une impression spécifique
Les plateformes sociales, par exemple, optimisent fortement ces mesures qualitatives. Si votre création reçoit beaucoup de likes ou de commentaires, ces plateformes l’apprécieront grandement. De même, si votre annonce est souvent masquée, elle sera pénalisée par ses statistiques internes. Il s’agit d’une stratégie d’optimisation courante sur les réseaux.
Mais qu’est-ce qui change après l’IDFA ? Il devient plus difficile de lier avec certitude un utilisateur à un clic ou à une impression individuelle. Mais nous avons toujours de bonnes informations sur le type d’annonces qui génèrent un engagement plus élevé. Ainsi, pour les inventaires publicitaires tels que les bannières et les rectangles intermédiaires, qui se situent dans la partie inférieure du spectre d’engagement, nous verrons probablement une baisse des prix maintenant que l’IDFA est restreint.
Cependant, il est probable que la baisse de prix des bannières et des rectangles moyens soit plus importante que pour la vidéo, les médias récompensés et les médias enrichis. Ces formats sont très attrayants et conservent leurs niveaux de performance même sans l’IDFA. Les réseaux savent que les utilisateurs aiment interagir avec ces types d’inventaire publicitaire et cliquer dessus, ce qui signifie qu’ils conservent leur valeur. Le fait qu’ils soient susceptibles d’être plus attrayants pour l’utilisateur moyen est toujours précieux, même si vous ne pouvez pas cibler spécifiquement un utilisateur ou un public individuel comme vous le pouviez auparavant.
Définissez vos KPI
Pour les secteurs verticaux du jeu qui monétisent via des publicités, les hyper-occasionnels étant le meilleur exemple, l’estimation de l’opportunité de génération de revenus au sein d’une application peut aider à déterminer un coût par action (CPA) sain, ce qui est la clé de leur succès. Dans iOS 14.5, si vous optimisez sur SKAdNetwork vers le CPA, nous vous recommandons fortement d’utiliser une stratégie de valeur de conversion de regroupement pour suivre les conditions de “revenus publicitaires”.
SKAdNetwork fournit de l’espace pour 6 bits d’informations post-installation, un nombre compris entre 0 et 63 (ou entre 000000 et 111111 en binaire), avec une minuterie initiale de 24 heures. Cette ‘valeur de conversion’ peut être affectée de n’importe quelle valeur pouvant être exprimée en binaire. Chaque fois que la valeur de conversion est mise à jour, avec un nouveau code à six bits défini dans l’application, cela prolonge la fenêtre de la minuterie de 24 heures supplémentaires.
Une fois cette fenêtre de valeur de conversion expirée, un deuxième minuteur de 24 heures pour l’attribution commence à décompter. Dans cette fenêtre de 24 heures, de manière aléatoire, SKAdNetwork renvoie les données d’attribution. L’idée derrière cette minuterie aléatoire est d’obscurcir l’heure de l’installation, afin que les déclencheurs d’événements ne puissent pas être liés à des utilisateurs individuels. Le système SKAdNetwork partage ces données dans l’ensemble, sans données granulaires accessibles au niveau de l’utilisateur.
La façon dont vous configurez votre stratégie de valeur de conversion sera la clé du succès sur SKAdNetwork. Par exemple, ce qui est vital pour les clients de jeux hyper occasionnels est de mesurer les impressions d’annonces par nombre de plages. Pour ce faire, ils créent des « compartiments » dans lesquels les utilisateurs sont classés en fonction du nombre d’annonces qu’ils voient.
Par exemple, si vous souhaitez mesurer le nombre d’utilisateurs qui ont réalisé 20 à 30 impressions d’annonces ou généré 1 à 2 USD de revenus publicitaires, vous pouvez définir un schéma de valeur de conversion qui prend en charge les plages de nombres ou de valeurs.
Avec une stratégie de compartimentage, vous pouvez mapper un utilisateur enregistrant 20 à 30 impressions d’annonces sur une valeur de conversion 3, ou un utilisateur générant 4 à 5 USD de revenus publicitaires sur une valeur de conversion 5. Cela fournit un aperçu précis des performances de cet utilisateur dans le premières heures de leur voyage dans votre application, tout en offrant la flexibilité de définir les plages comme bon vous semble.
Les changements d’iOS 14 seront un ajustement important pour la façon dont les spécialistes du marketing d’applications opèrent sur les appareils Apple, mais avec les bonnes stratégies, vous pouvez protéger votre trajectoire de croissance et vous assurer que vous êtes prêt pour le succès dans le monde post-IDFA.
En tant que directrice des produits, Katie Madding dirige la vision et le développement des produits mondiaux d’Adjust. Madding est responsable de la feuille de route d’Adjust, recherchant des fonctionnalités qui se situent à l’intersection de la vision de l’entreprise et des objectifs de ses clients.
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