Aarkiの協力で

対戦型カードゲームアプリの

インストール数1.5倍達成

背景

何十万ものモバイルアプリが溢れる中、ポジティブな顧客体験とエンゲージメントを構築することは、大きな課題となっています。顧客の嗜好の幅は広がり、顧客との関係を育む機会も多様化しています。そのため、より多くのモバイルアプリが、生涯価値(LTV)の高いユーザーを獲得し、購買意欲を高めるだけではない、ターゲット層との絆を築くことに注力しています。

カードアプリの垂直統合は、老若男女を問わず古典的な魅力があり、モバイルゲーム開発者にとって、このエコシステムでアプリのエンゲージメントを高める大きなチャンスとなります。この成功事例では、ファーストパーティデータを活用することで、アプリマーケティングを確実に成功させる方法について説明します。Cookieが廃止され、広告主の識別子(またはIDFA)にアクセスできなくなった今、マーケティング担当者はファーストパーティデータを見てよりよく理解し、キャンペーンのための機械学習モデルの構築とフィードに役立つオーディエンスのインサイトを提供する必要があります。


チャレンジ 

ある人気ゲームアプリ会社は、有名カードアプリゲームのユーザー獲得キャンペーンをAarkiと提携し、主要業績評価指標(KPI)の達成と超過達成を目標に実施しました。同社の主な目標は、ブランドの認知度を高め、アプリを定期的に訪問し、積極的かつ頻繁にその機能を利用し、アプリ内購入を行う、より幅広いユーザー層を獲得することでした。そのためには、機械学習の専門知識を持ち、さまざまなゲームアプリで魅力的なクリエイティブデザインを制作してきたパートナーが必要でした。キャンペーンは、Androidモバイル端末を所有するヨーロッパのユーザーをターゲットに行われました。


ソリューション

私たちは、キャンペーンを探索フェーズから開始しました。このフェーズは、機械学習モデルがアプリのユーザーの行動や嗜好をより深く理解し、より正確な予測を行うのに役立つため、あらゆるプログラマティックキャンペーンにとって極めて重要です。私たちは、クライアントが共有したファーストパーティデータを分析し、ターゲットオーディエンスを理解し、彼らのニーズを明らかにし、彼らの購買行動に影響を与える要因を分類しました。探索フェーズでは、アルゴリズムが学習できるよう、十分なインストール数とインプレッション数を収集しました。

その後、最適なCPIを実現し、イベント最適化分析のためのボリュームを確立することを目的に、インストール最適化フェーズを開始しました。ユーザー獲得キャンペーンを成功させるためには、洗練された機械学習モデルが鍵となります。クライアントのファーストパーティデータを基にモデルを開発し、ユーザー行動を効果的に学習させ、最適なコストで規模を提供しました。

クリエイティブの最適化 

機械学習アルゴリズムに加え、キャンペーンの成功を支えたのは、ダイナミッククリエイティブ最適化の機能です。クリエイティブ・テスト・ツールを活用し、最適なCTA、最適な背景など、広告のバリエーションを決定し、キャンペーンのパフォーマンスを最大化しました。

Aarkiでは、ターゲットオーディエンスのニーズとウォンツを理解することで、ユーザーが広告にエンゲージする可能性が高まると考えています。広告クリエイティブはキャンペーンのバックボーンであるため、アプリやターゲット層に最適な広告フォーマットを知ることは、キャンペーンのスケーリングに役立ちます。今回のキャンペーンで成功した広告フォーマットは、インタースティシャル動画とディスプレイでした。

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私たちの深いカテゴリーに関する専門知識とクリエイティブなリサーチにより、質の高いオーディエンスを惹きつけ、アプリの利用を促すための関連性の高い広告をデザインすることができました。


結果

機械学習アルゴリズムは、ユーザーの過去のデータを活用し、類似したオーディエンスをターゲットに、将来の行動の確率を予測します。ユーザーの行動がコンバージョンにつながる可能性が高いかどうかを判断するのです。キャンペーンごとにカスタムモデルを使用し、今回のキャンペーンでは成功が証明された2つのモデルを活用しました。キャンペーンの実施に伴い、収集されるデータ量は増加しました。データ収集の後、2つのモデルは学習と精度を向上させました。

予測確率とインストール率


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機械学習モデルをテストすることで、継続的に高いインストールパフォーマンスを発揮することができました。最適化の結果、2つ目のモデルでインストール確率の予測がより安定し、要求されるKPIに対してより一貫した配信が可能になりました。

パフォーマンス結果

Graph 2

 

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ハイライト

checkboxモデル1ではCPIのパフォーマンスは安定し、より一貫したものになった

checkbox米国以外の地域を新たに追加し、入札ターゲットの最適化を実施したにもかかわらず、2つのカスタム機械学習モデルを使用することで、全体としてインストールボリュームは最大1.5倍まで増加しました。

Aarkiは、100%リアルタイム入札(RTB)のデマンドサイドプラットフォーム(DSP)です。機械学習、データ、大規模な顧客リーチを活用し、企業のモバイルユーザーの成長とリエンゲージメントを支援しています。Aarkiは、ネイティブ、ビデオ、インタラクティブ、プレイアブル、インタースティシャルなど、さまざまな広告フォーマットを利用したリターゲティングキャンペーンを数多く実施しています。

Aarkiのデータサイエンティストは、オーディエンスとユーザーエンゲージメントの豊富なデータベースを活用し、堅牢な機械学習アルゴリズムを使用して、同様の関心を共有し、アプリに関与し、消費する可能性が最も高いオーディエンスを見つけます。これにより、アプリマーケターのリターゲティングの目標にかかわらず、Aarkiは一貫して強力なアプリマーケティングのパフォーマンスを提供することができます。