In Woche 1 auf Meta erreichte ein Casual Game auf iOS 4 £ CPI, 27% D0 ROAS und 10% D1-Conversion, und alles sah unglaublich gut aus. Ich nenne diese Kohorte bis heute die goldene.
Drei Inputs hinter dem ROAS
Über 14 Wochen bewegten sich alle drei Inputs, manchmal in entgegengesetzte Richtungen. Derselbe D0-Wert kam zweimal aus unterschiedlichen Nutzerprofilen, bevor er sank.
Die Formel, die ich jede Woche verfolgt habe, lautet D1-Conversion × AOV ÷ CPI = D0 ROAS. Das ist ein Verhältnis mit drei beweglichen Teilen. Wer es als einzelne Zahl liest, sieht nicht, welcher Teil sich bewegt hat.
| Was D0 bewegte | CPI | D1-Conversion | AOV | D0 ROAS |
|---|---|---|---|---|
| Wochen 1 und 2: billige Installs | 4 bis 6 £ | 10% | 10 £ | 23% |
| Wochen 6 und 7, nach einem Store-Featuring: größere Käufe | 10 £ | 8% | 29 £ | 22% |
| Danach: sinkender Wert pro Käufer | Kaum bewegt | Nicht angegeben | Von 29 £ über 25 £ und 23 £ auf 18 £ in vier Wochen | Von 22% auf 11% |
Mit den gerundeten Werten ergibt die Formel etwa 17% bis 25% für die Wochen 1 und 2 und 23,2% für die Wochen 6 und 7, nah an den D0-Werten in der Tabelle.
Die ersten beiden Zeilen waren der überraschende Teil. Derselbe D0-Wert über 20% kam aus zwei unterschiedlichen Nutzerprofilen. Anfangs trug der CPI das Ergebnis allein. Der AOV war bescheiden und musste nicht höher sein. Nach dem Store-Featuring verdoppelte sich der CPI, aber der AOV verdreifachte sich.
Dann bewegte sich der Input, der zählte
In der letzten Zeile kippte es. Der AOV fiel mit jedem Schritt, bei derselben Kampagne, demselben Setup und demselben Optimierungsziel.
Der Wert pro Käufer verursachte den Großteil des Schadens, der CPI bewegte sich kaum.
Warum das auf iOS schwer zu diagnostizieren ist
Bei der iOS Value Optimization dieses Spiels war das Signal, auf das Meta optimierte, der D0-Umsatz. Ändert sich dieser Umsatz aus Gründen auf der Produktseite, etwa wegen Angeboten, eCPMs oder Engagement, verschiebt sich Metas Targeting mit.
Das ist ein Feedback-Loop, bei dem der Umsatz das Signal ist.
Gleichzeitig zeigten die Zahlen für das gesamte Spiel, dass das Problem über die Acquisition hinausging. ARPDAU fiel um 30%, IAP pro Nutzer war um 33% gesunken, Ad Revenue pro Nutzer um 25%. Der Umsatz pro aktivem Nutzer schwächte sich über die gesamte Spielerbasis hinweg ab.
Auch der Umsatzmix hatte sich verschoben. Woche 1 lag bei 85% IAP. Bis Woche 6 verteilte sich der Umsatz zu gleichen Teilen auf IAP und Ad Revenue, sodass der AOV jetzt genauso von den eCPMs der Ads abhing wie vom Kaufverhalten.
Die eine Zahl, die Bestand hatte
Cost per Purchase (CPP) erwies sich als die Zahl, die Bestand hatte. Während CPI, Conversion und AOV sich unabhängig voneinander bewegten, erfasste CPP die Akquisitionskosten und die Conversion in einer einzigen Zahl.
In jeder Woche, in der CPP unter 30 £ lag, landete D0 über 20%, und in jeder anderen Woche verfehlte er diese Marke.
Wenn Sie täglich eine Zahl tracken, ist das ein starker Kandidat. Erwarten Sie nicht, dass sie Ihnen sagt, welcher der drei Inputs sich bewegt hat. Dafür ist die Zerlegung da. Auf einem anderen Account habe ich 38 Kampagnen auf beide Arten gerankt. Dort sagte der D0 Value den D28 ROAS besser voraus als Cost per Purchase.
Bevor Sie der Acquisition die Schuld geben
Wenn D0 ROAS sinkt, prüfen Sie diese Punkte der Reihe nach.
- Zerlegen Sie D0 ROAS in D1-Conversion, AOV und CPI und finden Sie heraus, welcher Wert sich bewegt hat.
- Prüfen Sie bei der iOS Value Optimization, ob produktseitige Änderungen den D0-Umsatz bewegt haben.
- Prüfen Sie den Umsatz pro Nutzer im gesamten Spiel.
- Prüfen Sie den Umsatzmix.
Die vollständige Diagnose, vom Änderungsprotokoll bis zur Budgetentscheidung, steht in warum mein CPI steigt oder mein ROAS stockt.
Grenzen der Daten
Die wöchentlichen Werte sind gerundet und stammen aus einem Account. Gemessen wird die Conversion an D1 und der Umsatz an D0.