ROAS キャンペーンの概要
Unityユーザー獲得における広告費回収率(ROAS)キャンペーン、最適化オプション、適格性について説明します。
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広告費回収率 (ROAS) は、アプリケーション内課金、広告収益、またはその両方によって収益を生み出すと予測されるユーザーをターゲットにできるようにするキャンペーン目標です。ROAS は、以下の式に示すように、獲得コストに対する収益の割合を表します。 ROAS = ユーザーによって生み出される収益(ARPU) ÷ そのユーザーの Acquire コスト(CPI) ROAS キャンペーンは、高品質のユーザー Acquire を目指す広告主にとって理想的なキャンペーン目標です。ROASキャンペーンの仕組み、さまざまな最適化オプション、ROASキャンペーンのインストール後イベント データの蓄積方法の詳細については、以下のセクションを参照してください。
ROAS 目標
ROAS キャンペーンでは、ROAS 目標 (ターゲット ROAS または tROAS とも呼ばれます) を設定して、システムのユーザー入札方法を決定します。ROAS目標を設定すると、Unityは機械学習を使用して各ユーザーの収益の可能性を予測し、動的に入札します。Unity はキャンペーンが ROAS 目標を達成することを保証できませんが、ターゲットの優先順位付けを行い、動的入札で目標の達成を目指します。 ROAS 目標を低く設定すると、インストール単価 (CPI) の入札額が高くなります。これにより、インストール数が増加しますが、結果として価値の高いユーザーが少なくなる可能性があります。逆に、高い ROAS 目標を設定すると、CPI 入札が低くなります。これにより、インストール数が減る可能性がありますが、収益率が高くなることが目標になります。最適化タイプ
ROAS キャンペーンを作成するときは、ユーザーがアプリケーションで収益を生み出す方法に基づいて最適化タイプを選択します。 以下の表は、各最適化タイプが優先するユーザーの種類を示しています。最適化タイプ | 獲得ユーザー |
|---|---|
| アプリケーション内課金を行う可能性が高いユーザー | |
| アプリケーション内広告に参加する可能性が高いユーザー | |
| アプリケーション内課金と広告エンゲージメントの両方を通じて収益を生み出す可能性が高いユーザー |
最適化期間
注
ROAS (広告費回収率) キャンペーンの D28 最適化 Windows の現在のバージョンはベータリリースです。機能とドキュメントは、現在のリリースと次のリリースとで異なる場合があります。
最適化タイプ |
最適化期間
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D0
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インストール後のイベントデータ
ROASキャンペーンを実行するには、インストール後にユーザーがアプリケーションをどのように使用したかに関するデータが必要です。このインストール後イベント データにより、Unityの機械学習モデルはユーザー収益を予測し、選択した最適化タイプに基づいてキャンペーンを最適化できます。 このデータは、次の 2 つの方法で Unity と共有できます。- モバイル計測パートナー(MMP)インテグレーション:広告主のアプリケーション データを追跡および整理するサードパーティ製のプロバイダー
- カスタム サーバー間インテグレーション:アプリケーションとUnityのシステム間の直接インテグレーション
MMP インテグレーション検証
目的の MMP を統合すると、Unity Dashboard によってインテグレーションが検証され、最適化、アトリビューション、キャンペーンのパフォーマンスを損なう重大なエラーが防止されます。検証でエラーが検出されると、ダッシュボードに問題とその解決方法の詳細を示す警告メッセージが表示されます。一時停止または新しいキャンペーンは、必要なインテグレーションの問題が解決されるまで開始できません。データコホートと成熟度
Unity のモデルが学習するユーザーのグループは、しばしばコホートと呼ばれます。UnityのROAS最適化オプションは、複数のコホートWindows(D0、D7、D28)に合わせて最適化します。各最適化タイプの学習フェーズのしきい値には、異なる成熟コホートWindowsが必要です。 各コホート ウィンドウの最も早い満了日の例については、以下の表を参照してください。コホートウィンドウ | 渡されたデータの日付 | 早期のコホート成熟度 |
|---|---|---|
| D0 | 1 月 1 日 | 1 月 3 日に満了する D0 コホート |
| D7 | 1 月 1 日D7コホートは1月10日に満了 | |
| D28 | 1 月 1 日1月31日に満了するD28コホート |
学習フェーズ
新しいROASキャンペーンを開始すると、Unityのモデルが最適化タイプに関連するインストール後イベント データを収集する学習フェーズに入ります。これにより、最初にインストールキャンペーンを実行してデータを収集しなくても、すぐに ROAS キャンペーンを開始できます。 学習フェーズでは、機械学習モデルのトレーニングに伴い、キャンペーンのパフォーマンスに変動が発生する場合があります。キャンペーンのパフォーマンスは通常、学習フェーズが完了し、キャンペーンが十分なデータを収集すると安定します。キャンペーンはこのフェーズで ROAS 目標を達成できない可能性がありますが、通常はキャンペーンが稼働状態になるとパフォーマンスが向上します。学習フェーズのしきい値
学習フェーズは、キャンペーンが最適化タイプに必要な学習しきい値に達するまで続きます。各最適化タイプに必要なデータしきい値については、以下の表を参照してください。最適化タイプ | 最適化期間 | 学習フェーズの終了要件 |
|---|---|---|
| IAP (アプリ内課金) /IAP | D7 | 一意のD7成熟購入者75名 |
| IAP | D28 | 一意のD7成熟購入者75名 |
| D0 |
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| D7 |
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| D28 |
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| D7 |
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| D28 |
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学習フェーズの監視
学習しきい値に対するキャンペーンの進捗を監視するには、Performance (パフォーマンス) ダッシュボードを以下の設定で使用します。- Advertiser Game ID フィルターの適用。
- レポート ウィンドウを Last 90 days に設定します。
- 最適化タイプに基づいて指標を選択します。詳細は以下の表を参照してください。
最適化タイプ | 指標 | 学習完了 |
|---|---|---|
| D7 IAP |
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| D28 IAP |
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| D0 広告収益 |
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| D7 広告収益 |
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| D28広告収益 |
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| D7 Hybrid |
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| D28 Hybrid |
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