Warlords of Aternum的廣告投入獲得豐厚回報,game of warlords

Warlords of Aternum的廣告投入獲得豐厚回報

開發人員如何利用成熟、成功的游戲在優化廣告費用的同時不斷獲得高價值用戶 為了維護和發展健康的用戶群，InnoGames的廣告宣傳與Unity Ads保持了一致。 將推廣受眾智能定位（一種功能強大的Unity Ads功能）實施到用戶獲取策略中已顯著提高了他們的業績，并且提高了他們能夠通過Unity Ads一致地獲取高質量用戶的期望。

項目

使用Unity Ads的推廣受眾智能定位進行游戲玩家等級廣告定位

目標

提高留存率并增加ROAS

平臺

安卓、iOS

團隊成員

12名工程師、9名美術師/設計師、5名支持人員

地點

德國漢堡

利用推廣受眾智能定位提高用戶獲取和ROAS

憑借眾多屢獲殊榮的瀏覽器和移動游戲，包括《Forge of Empires》、《Elvenar》和《Warlords of Aternum》，InnoGames在30多個國家/地區擁有400多名員工，當前運營著7款現場游戲，其App Store和Google Play評分分別保持在4.7和4.5。 為進一步優化他們的用戶獲取(UA)策略并實現廣告支出回報率(ROAS)目標，InnoGames使用推廣受眾智能定位來吸引具有高7天(D7)留存率的游戲玩家。

結果：

D7留存率提高了20%

在一年內廣告支出縮減了60%

減少了需要營銷經理進行的重復優化

InnoGames在夜色中誕生

2003年，Eike和Hendrik Klindworth兄弟與他們的朋友Michael Zillmer制作了他們的第一個瀏覽器游戲《Tribal Wars》。他們最開始將這個游戲純粹作為漫長冬夜里一個有趣的消遣，但隨著他們增加新的世界，該游戲很快就流行了起來。 這變成了一項全職工作，他們于2007年在漢堡成立了InnoGames。該公司穩步發展，隨著移動游戲市場的主導地位日益增強，他們決定使用Unity開發所有新的移動游戲。

開發Aternum

InnoGames于2017年從Wooga Studio收購了《Warlords》。通過使用Unity，他們繼續開發出了回合制戰略(TBS)游戲，即《Warlords of Aternum》，并且增加了大量內容更新，優化了戰斗平衡等。許多Unity功能幫助簡化了開發并增強了該游戲：

C# AssetBundleGraphTool 減少了枯燥乏味的資源導入和捆綁任務，從而使他們的工程師可輕松構建和自動化以圖形方式創建和更改資源設置的工作流程。

光照貼圖對《Warlords of Aternum》多個場景中的表面亮度進行預計算，并且將結果保存在光照貼圖中，以供以后使用。

ScriptableObject是一個可序列化的Unity類，其包含對UI/游戲對象的引用，以便進行戰斗平衡。通過使共享數據獨立于腳本實例，可更輕松地管理更改和調試。

為進一步提高性能，InnoGames定期利用資源緩存服務器、繪制調用批處理、編輯器腳本，當然還有Unity Profiler。

展望未來，InnoGames團隊對于實現新的Unity面向數據的技術堆棧(DOTS)組件 – 實體組件系統(ECS)、C#作業系統和Burst編譯器 – 感到特別興奮，這些組件可使開發人員更充分地利用移動設備上的多核處理器。

提高變現和用戶獲取

大多數InnoGames解決方案純粹通過IAP獲利，盡管Unity Ads團隊多年來一直是合作伙伴，但他們在廣告變現方面的工作量正在不斷增加。 據Performance Networks的主管Sebastian Goldt稱：“與其他來源相比，CPM和填充率非常出色，我們特別感謝Unity專門的支持、客戶合作伙伴和AdOps團隊，他們發揮了重大作用。”

InnoGames的UA策略多種多樣，他們在Facebook、Google、Unity以及電視等廣告網絡上開展廣告活動。 他們嘗試了許多實時競價(RTB)和需求方(DSP)平臺，只是為了避免依賴單一來源。 “憑借Unity Ads，我們始終能夠獲得高質量的用戶。 現在憑借推廣受眾智能定位，我們已進一步提高了已獲取用戶的質量，這令人印象非常深刻”，Sebastian繼續說道。 InnoGames首次將推廣受眾智能定位應用于其《Warlords of Aternum》UA廣告活動，從而專注于具有高7天留存值的游戲玩家。

以更細致的級別定位

推廣受眾智能定位是Unity Ads的一個功能，它可根據廣告商的目標識別可能具有超出應用安裝的特定值的游戲玩家。 它可實現單獨游戲玩家（而不是群組級別）定位，從而能夠提高：

留存率 – 獲取玩游戲的時間更可能達到或超過7天的游戲玩家

ROAS – 根據游戲玩家在游戲最初7天內的預計支出獲取游戲玩家

在發出廣告請求時，根據預計的D7留存率或ROAS，Unity的機器學習模型使用實時游戲玩家評估來動態決定對每個玩家的出價。 系統根據實際游戲玩家的行為以及Unity平臺上數百萬玩家的偏好不斷進行更新。

“通過使用Unity的推廣受眾智能定位解決方案，我們將2018年1月至2019年1月的廣告支出縮減了60%”，Performance Networks主管Sebastian Goldt說。 競價會自動調整，以便使InnoGames根據動態更新的CPI進行支付，從而最大程度提高了他們的ROI。 對于InnoGames而言，另一個重要功能是推廣受眾智能定位如何減少曾經手動設置的每日優化數。 這使他們的營銷經理有更多時間專注于改進其廣告活動的創造性方法。

致力于Unity社區

除用戶獲取外，人才獲取對任何工作室而言都是一項重要挑戰。對于InnoGames而言，成為一家Unity商店意味著能夠獲得大量Unity開發人員，他們可立即為游戲制作做出貢獻?！癠nity可使我們非常輕松地對新員工進行入職培訓”，首席產品官Armin Busen說。InnoGames提供內部Unity培訓，每年還舉辦多場Unity聚會，每場聚會都會吸引多達100位參與者。

Armin繼續說道：“Unity是我們所有移動游戲的首選實時開發平臺?！禬arlords of Aternum》是一個非常好的示例，證明了 Unity 能夠為移動設備帶來極具吸引力的戰略游戲體驗?！?/p>
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