2024年最大化ROAS：移动游戏中的尖端归因策略报告-Kochava

移动游戏行业现状与挑战

市场规模与增长：全球电子游戏玩家数量预计到2029年将达60亿，移动游戏在各平台中占据主导地位。亚太地区和北美是移动游戏市场收入领先的地区，中国游戏公司海外支出也呈增长趋势。

面临逆风：行业面临裁员、工作室破产、并购等问题，市场饱和竞争加剧，用户获取成本攀升，用户隐私法规变化影响受众寻址和定位，游戏发行商需增加收入来源。

ROAS之战的关键点与归因策略

传统LTA的局限性：LTA在计算ROAS时面临信号缺失、媒体多元化带来的归因偏差以及预测和预算分配能力不足等问题。

MMM的优势与特点：MMM能分析营销组合对ROAS的综合影响，使用隐私优先的汇总数据，不受隐私政策变化影响，提供动态实时洞察，有助于优化营销预算。

MMM的实际应用与案例分析

真实案例展示：某移动游戏工作室引入MMM后，发现LTA对某些渠道的归因不准确，MMM为不同媒体渠道提供了更真实的增量情况，助力优化广告支出。

TikTok案例分析：对比MMM和LTA模型在TikTok广告案例中的成本曲线，发现LTA低估了TikTok对早期收入事件的贡献，MMM能提供更全面准确的归因。

MMM与LTA协同工作及应用建议

协同工作模式：MMP中的MMM和LTA可协同工作，相互补充。MMM提供宏观层面的优化建议，LTA用于战术性日常优化、A/B创意测试等。

适合采用MMM的公司特征：包括达到一定广告支出、有历史数据可用性、媒体合作伙伴多样、有线下媒体支出（可选）、对新技术创新持开放态度等。

MMM上手流程：涉及数据收集和上手、设置集成与初始模型训练、吸引跨部门人员参与并挑战假设等步骤，需与专业服务提供商合作，确保数据准确，持续优化模型。

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