近年版号的限制，各个微信小游戏的厂商们都开始挖掘广告变现的价值。目前平台开放的广告变现模式有：Banner 广告、激励视频广告、插屏广告、格子广告。其中激励视频因其用户主动选择、不打断游戏连贯性、eCPM高、转化好等优点，成为了变现效率最高、最受欢迎的广告形式。本文将通过实战分析为大家总结出如何通过数据分析的方法，提升激励视频的变现效率，让广告收入稳步增长。
进入实战前，我们先拆解下激励视频广告收入的影响因素：
收入 = ARPU × DAU = 人均播放次数 × eCPM / 1000 × DAU
由公式可见，变现效率主要受 eCPM 和 人均播放次数影响。其中，eCPM 的主要影响因素是微信广告主投放策略和流量主的用户属性，调优空间有限；而人均播放次数，是游戏开发者提升变现效率最有效的方式。
接下来，我们以一款合成闯关类小游戏，向大家介绍如何通过数据分析，将这款游戏的人均视频曝光次数提升 2 倍。
▍实战分析
「考虑产品的数据安全，本文所有数据都进行了模糊化处理」
产品上线测试后，通过数据分析平台的大盘数据可以看到，产品的留存表现不错，但 ARPU 很惨，广告人均视频曝光次数还不到 1 次，远达不到正式推广要求。
我们期望人均广告观看次数到达 3 次，于是启动广告调优项目。所有环节最重要的是，先了解激励视频播放的漏斗模型。当我们将整个流程吃透，优化的方向和方法也就呼之欲出了。
通过广告流程可以了解到，需要观察 4 个重要指标：icon 点击率、广告填充率、播放按钮点击率、播放完成率。我们通过 TA 系统得到各个步骤的流失率。下图以主界面广告展示位的漏斗模型为例，就可以看到每一步骤的流失情况了。
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icon点击率：从主界面到点击icon，转化率 61% ；
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播放按钮点击率：从弹窗到点击播放按钮，转化率 84% ；
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广告填充率：用户点击广告按钮，到广告真正准备好，转化率 51% ；
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播放完成率：用户完整看完视频的比例是 62.5% 。
通过漏斗模型数据可以看出，只有 16% 的用户完成了最终的广告观看，数据有很大的提升空间。下面我们就逐一对关键步骤进行分析和优化。
1. icon点击率优化
iconA 和 iconB 是游戏主界面上两个奖励放出最大的点，而且两个 icon 都有缩放动效，按理说对玩家的吸引力应该差别不大，但是两个点的点击率却相差 1 倍多。
对比其他 icon 的点击率后发现，iconB 和 周围的其他 icon 的点击率都较低，而 iconA 位置相对独立，周围几乎没有其他放出点。我们先假设是 icon 密集程度影响了点击率。于是将点击率极低的 icon 全部去掉，使得 iconB 所处位置也相对独立，UI 布局修改上线后，iconB 的点击率大幅提升，虽然 iconA 的点击率受影响略有下降，但两个点的整体的最终人均观看次数提升了 50% 。
2. 广告填充率优化
广告填充有两种方法。其一是在打开界面时预先加载，其二是在点击播放按钮时临时加载。前者虽然能规避拉取失败问题，但如果仅拉取不播放的广告比例较大，会造成平台对产品的广告分发权重降低，造成分发层面的填充率下降；后者点击按钮时在短时间临时加载，很可能因为网络问题拉取失败，造成产品层面的填充率降低，两者需要权衡。
最终，我们通过 A/B 测试发现，预先加载广告的方式，最后的播放完成率相对提高了 38% 。
3. 播放按钮点击率优化
从各个广告位的数据来看，C 是展示次数最多的广告位，但其播放按钮的点击率却几乎是所有按钮中最低的，而 D 广告展示次数排名第二，点击率却是 C 的 3 倍多。我们分析后发现，D 是游戏内唯一的火炮资源的放出点，而 C 和游戏内其他放出点放出的都是金币。因为火炮和金币在游戏内是可以互相转化的，所以我们将按钮 C 的放出资源改为了火炮并观测数据。
根据观测看板我们可以看到，奖励内容修改后，C 点的点击率提升了将近 1 倍。有了成功的尝试后，我们也一步步尝试将其他点的资源放出等值变换，使得整体的播放按钮点击率提升了 50% 。
经过一系列的验证和调优，产品的人均视频播放次数提升了 2 倍，各个广告位均有数据上的提升，总体来讲，游戏收入提升 200%。这些改动需要的开发资源都很小，整个过程基本保持一天一版本，通过数数科技的 TA系统，能实时观测发现每个版本的数据变化，观测→优化→验证→总结再优化，如此循环，最终达到了喜人的效果。
▍写在最后的思考
设计出成功的新活动或者新系统会让产品数据暴涨，但这往往都伴随着长开发时间和高失败风险；相对应的，通过数据分析将现有系统优化也能让数据稳步提升，而且几乎不需要投入研发精力，这应该是每个运营和策划都必备的技能。本文中使用的思路同样可以使用到付费优化、活动优化、新手优化等等各类场景中。
如果没有一个清晰全面、操作简单的数据分析平台，那各种捞数据、理数据的烦恼肯定会让你头疼不已。通过搭建数据分析平台，运营人员可以减少了大量的数据整理成本和同研发人员的沟通成本，独立创建多维度分析报表，实时查看数据表现，有针对性进行优化。