神操作！通过Facebook上的lookalike定位“广告鲸鱼玩

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游戏里，我们会提到鲸鱼玩家。这些不到 5% 的玩家通过应用内购贡献了游戏超过 90% 的收入。而随着广告在游戏收入来源的权重逐渐升高，也开始渐渐有了“广告鲸鱼玩家”的概念。

什么是广告鲸鱼玩家呢？

以 SOOMLA 近期的案例分享为例，克罗地亚游戏厂商 Nanobit 发现旗下模拟游戏 70% 的广告收入是由 10% 观看广告的玩家贡献的。这部分用户每个月平均产生 0.68 美元的广告收入，这部分用户的 eCPM 平均值达到了 52.6 美元。这部分玩家就可以被称作“广告鲸鱼玩家”。

基于广告鲸鱼玩家数据做 lookalike 定位

在发现这个现象之后，Nanobit 尝试通过 Facebook 上的 lookalike 受众定位获取更多的广告鲸鱼玩家。

为了在 Facebook 上做 lookalike 受众定位，Nanobit 从广告平台上导出了游戏数据（一个CSV文件），上传运城网站开发给 Facebook 的广告业务经理。由于文件中包含用户价值等数据，刚好可用于 Facebook 的 lookalike 受众定位。

Nanobit 的 UA 团队开始通过广告活动和 Facebook 的算法定位社交平台上与广告鲸鱼玩家类似的美国用户。广告上线 7 天后，广告活动的 ROI 达到了 69.5%，其中甚至有一些广告的 ROI 超过了危机 公关 80%，远超过 20%-30% 的平均水平。

两模拟游戏的 lookalike 受众定位数据

结论

1、通过 Nanobit 的案例分享，我们发现，广告鲸鱼用户确实存在，他们 Nanobit 旗下模拟游戏贡献了 70% 的广告收入，同时 eCPM 处于一个非常高的水平。

2、在合作广告平台上获得的用户数据，用来在 Facebook 上做 lookalike 受众定位是一种非常高效的获客策略。在广告上线后 7 天 ROI 达到 69.5%，一个星期内新增下载量超过 1.5 万次。