什么样的游戏在供应流量

原标题：什么样的游戏在供应流量 - 续

作者：Neuronads

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在上一期的《什么样的游戏在供应流量？》一文中，我们初步地整理了一些 DSP 平台跑出来的Publisher的情况，并判断：“Publisher 本身的产品属性起到了一个用户归类和标签的作用，如果能定位到特定的 Publisher，筛选适合自己的流量供应商，理论上效果会更好。”

目前我们依然坚持这一判断是正确的、合理的。

不过在实际的工作当中，我们也发现了大家跑 DSP 平台普遍是有痛点的：

1）平台的机器学习算法生效是需要时间的，而且很长。在 Campaign 真正能学出来之前，有个漫长的数据积累过程。这个过程基本上就是：

把广告撒出去到很多 Publisher 上去 > 看一看效果 > 再撒到下一批 Publisher 上去。

这里就产生了问题，即真正的痛点——这个撒种学习期反馈汇总回来的数据确实太差了。 

原因也很好理解，系统撒了很多种子去大量的 Publisher 上做测试，但由于前期系统并不知道哪些 Publisher 适合这个产品，相当于就是盲测。可以看到很多 Publisher 其实是无效的，没有转化的，即使存在少数几个 Publisher 是有效的，定位匹配很便宜，但综合起来也很差了。

Facebook 为什么这么强？因为它根本就知道用户是谁，而非猜测用户是谁，在起量的时候就能准确地把核心用户导给产品，又好又便宜，所以每个人都会去做 Facebook，起步好这事儿就成了一半，相反，起步烂就很难跟老板交差了，吃力不讨好的事情愿意做的人就少。

So，如果平台的优化周期需要 1 个月，那绝大多数广告主都会在第一周放弃。

如果不能想办法加快学出来的速度，按中国人的习惯确实不容易接受，我们都是很着急的做事风格。

2）在投放一段时间之后，广告主就能积累一批适合自己的、匹配度高的、有转化的 Publisher，于是他很自然的就会想——“我可以只投这些位置啊，其它的我都不要了不就好了么？”

但实际上结果并不是这么简单，因为每个 Publisher 能供应的流量是有限的，而且量通常是【很少】这个级别的。

如果掌握的 Publisher list 不够丰富，预算又稍微多一些的话，其实是在告诉这些流量很少的版位——“我想给你包圆儿了”。

包场永远是个更烂的做法，因为这意味着出高价和更不准。

至此，我们从逻辑上已经可以判断，跑 DSP 平台的关键其实是要控制好潜在 audience 的池子，它既不能太宽泛而不准，又不能太狭窄导致没法玩儿。

做好这件事情的核心依然是在于积累，在于对平台流量池的理解掌控，在于对 Publisher List 的长期积累。

在上一期我们提到了“近期我们盘了 5000+ 个具体的在提供流量的 Publisher 的整理”，其实是有水分的。列表是有 5000+ 个，但点进去看了进行了细分标签工作的，就 2000 个而已。

但我们并没有放弃在这方面的努力。

因为任何有积累的事情都是好事情，长期来看意义重大，我们公司最大的优点就是不介意干点在地里刨土的脏活儿累活儿。

—— 这样就能帮助客户爸爸不用再干脏活儿累活儿了不是么？

本期的 Publisher List 增加到了 6444 个，并且都仔细的确认了分类标签属性，如图：

在上一期当中，已经介绍了纸牌类、消除类、消除泡泡、三消和三消+、博彩类、划词类、绘画涂色类、超休闲、网赚、模拟经营、TD 类、FPS 类、中度 RPG、io 类、格斗类、军事类。

这些就不再反复赘述了，可以注意一下其数量的比例：

*超休闲品类确实是流量大头啊，难怪 Voodoo 能做那么大体量

下面开始介绍一些上一期遗漏的品类：

多人对战——非常的硬核了，该有的都有。

Racing——赛车是个经久不衰的品类，极品飞车什么的大家应该都玩过，不过在手游上并非所有赛车类都是硬核高质量赛车，也有很多奇奇怪怪的。

例如下面这种更偏向于休闲通关的，横板的很多，属于很轻度休闲的：

宾果——是一种纸上游戏，在 5x5 方格的纸上进行，可以二人或多人进行，最先在纸上集满五条水平线、垂直线或对角线者胜利。

这个品类在 US 的榜单上很常见。

体育类——棒球、篮球、足球、台球、保龄球、高尔夫等等，从硬核到休闲均覆盖。

美妆穿搭类——顾名思义，游戏内容是化妆打扮穿衣搭配等等。这一类产品应该能给奇迹暖暖、恋与制作人什么的导量。

休闲对战类——一般是左边右边互相打，举个例子：弹弹堂。

物理碰撞解谜类——最知名的例子莫过于愤怒的小鸟了。

寻物解谜类——经常带有 Hidden Objects 的字样，属于 Puzzle 的一个子类别但更特殊一点，破案、密室之类的也属于其中。

益智问答类——基本上是面向儿童的益智内容。

合成类——把小的合成大的，形式包括数字、小动物、孵蛋、Emoji 之类的，产品名字常带有 Merge 字样。

其余的品类——例如工具、音乐、影音播放器、阅读器、跑酷、约炮社交直播、装修房子、输入法等，完全无需解释了。

综上所述，根据我们的调研统计，以及实际的投放经验，我们认为托管给系统机器学习算法去探索，保持潜在受众池子的宽泛，依然是非常重要的。

但站在客户角度考虑，【尽快出效果】依然是刚需，因此我们非常建议，在投放初期就排除（Exclude）掉一大批绝对不想要的，跟自己产品毫不相关的 Publisher， 然后剩下的交给系统长期积累下去。

我们认为适合男性中重度游戏的品类：

我们认为适合女性用户的品类：

适合休闲产品的品类：

其余的，各位朋友就见仁见智吧！

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