利用点击率与转化率预测其它统计信息的可行性
近一段时间蝉大师与大家分享了非常多的苹果asm知识,今天我们的首席ASM海外负责人将与大家一起来探讨苹果搜索广告系列TTR(点击率)和CVR(转化率)是否能预测其他任何性能统计信息的问题,包括TTR / CVR,CPT(每次点击费用),CPA (每次下载的费用,因为苹果不计算安装/启动)和广告支出回报率(广告支出回报)。
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CPT比CVR更有效地影响CPA。
TTR对CVR影响不大。
我们分析了141个完全匹配关键字。
我们没有控制出价。
我们从2周的时间里抽出数据。
蝉大师ASM海外负责人研究结果如下:
我们先来看看是哪些因素又是如何影响CPA和ROAS。
CPA = CPT / CVR,因此降低CPT或增加CVR应该对CPA有好处。也就是说,CVR的定义限制在0-100%,而CPT在理论上是无限的,但在实践中将取决于有竞争力的定价压力。
Cpa是否可取?
CVR如果增加R平方为.2284,斜率为-.0746(斜率为负,因此较低的CPA是可取的)。
CVR预测CPA
相比之下,降低CPT的R平方解释了CPA的下降.25095,斜率为-0772x。
CPT预测CPA
这表明,比较而言,CPT影响CPA的能力以3%为更有效。
其实每次点击成本的趋势研究比其它研究更趣,也更为重要。我们还研究了CPT和CVR对ROAS的影响。
解设增加回报率的增长CVR的R平方为.0445,斜率为0.374(斜率为正,因为较高的投资回报率是可取的)。
CVR预测ROAS
另一方面,减少CPT的R平均值反映了广告投资报酬率的增加,为0.31616,斜率为0.0516x。
CPT预测 - ROAS
即使排除了研究的两个异常值,CPT> CVR的结果也是如此。
解释增加ROAS的CVR增加的R平均变为0.04979,而-.0041的斜率则表示负相关。
CVR-predict-ROAS_no异常值
ROAS减少CPT的R平方为0.02093,斜率为.0016x。
CPT-predict-ROAS_no异常值
其他发现:
TTR无法预测CVR
考虑到异常值,TTR与ROAS相关
就现阶段而言,虽然蝉大师ASM分析师此次采用的数据集并不大,但这次有趣的调查可以为以后更大规模的研究奠定基础。在家对苹果ASM的未来研究有什么建议的话,也可以与我们一同来进行分析。
本文由蝉大师原创。
本文名称:利用点击率与转化率预测其它统计信息的可行性
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