Casual Games, Playable Ads und Machine Learning: Mobile-Advertising-Trends vom Israel Mobile Summit.

von Gastautor am 11.Juni 2018 in Mobile Advertising, Mobile Games, Mobile Insiders, News

Was gibt es Neues in Sachen Apps, Games und Mobile Adtech? Diese Frage bewegte die 2000 Besucher des Israel Mobile Ad Summits am 5. Juni in Tel Aviv. Dr. Steffen Wachenfeld, CPO des Mobile-Adtech-Unternehmens WeQ, war als Speaker mit dabei und fasst in einem Gastbeitrag spannende Markt-Insights zusammen.

Von Dr. Steffen Wachenfeld

Casual Gaming wird Massenmedium

Die Mobile-Gaming-Branche floriert weiter. Analyse-Zahlen von 2017 belegen das Wachstum. 35 Prozent der weltweiten App-Downloads entfielen auf Spiele und 80 Prozent der globalen Verbraucherausgaben in den App-Stores von Apple und Google wurden über Spiele-Apps generiert (Quelle: AppAnnie). Besonders Casual- und Hyper-Casual-Games erfreuen sich bei den Nutzern großer Beliebtheit. Unter Hyper-Casual-Games versteht man Spiele, die komplexitätsreduziert und von kurzer Dauer sind. Durch Sharing-Funktionen und Word-of-Mouth skalieren sie schnell und gehen oft viral. Sie sind für App-Publisher und Werbungtreibende gleichermaßen interessant, weil die Zielgruppen keine typischen Gamer sind, sondern eher die breite Masse. Auf dem Israel Mobile Summit zeigten Experten das Monetarisierungspotenzial von Casual Games auf, denn sie bieten ein gutes Werbeumfeld. 60 Prozent aller Gaming-Apps für Android sind beispielsweise Casual Games. Und die Spieler sind sehr heterogen. Es gibt 2,2 Milliarden Mobile-Gamer weltweit und auch die Geschlechter scheinen gleichmäßig verteilt. Da die Sessions kurz sind, spielen die Nutzer sehr häufig. An der Entwicklung neuer Spiele mangelt es nicht: Das Angebot nimmt weiter zu, insbesondere die Top-Gaming-Publisher bieten immer mehr Casual- und Hyper-Casual-Gaming-Apps an.

Playable Ads als Schlüssel zur Kundenakquise

Die Werbeplätze in Casual- und Hyper-Casual-Games werden von Werbungtreibenden zunehmend als attraktiv angesehen. Belegt werden sie meist noch von Game-Publishern, die ihre Spiele-App nicht mehr mit einem Video-Ad bewerben, sondern mit dem neuen interaktiven Format der Playable Ads. Playable Ads sind quasi Mini-Casual-Games in einer Spiele-App. Statt sich ein Video als Teaser zum Game anzusehen, kann der Nutzer in der Werbeanzeige direkt eine abgespeckte Version des Spiels ausprobieren. Ist das Spiel beendet, wird der User aufgefordert, die App herunterzuladen. Die Interaktion des Nutzers mit dem Werbemittel führt zu hohen Download- und Bindungsraten. Playable Ads in Casual-Gaming-Apps sind allerdings nicht nur für Spiele-Publisher interessant, sondern auch für andere Branchen gut anwendbar. Eine Fast-Food-Kette könnte dem Nutzer, der in einem für die Marke passenden Mini-Spiel besonders gut abschneidet, beispielsweise mit einem Rabattcoupon für den nächsten Restaurant-Besuch belohnen. Branchen-Experten prophezeien den Playable Ads eine große Zukunft im Portfolio der mobilen Werbeformate, auch weil dieses Format implizit dem Fake-User-Fraud vorbeugt, denn Bots haben es (noch) schwer, wie ein echter Nutzer mit dem Playable Ad zu interagieren.

 When Human Meets Tech: App-Nutzer-Akquise von morgen

Um Nutzer für Apps zu gewinnen, braucht es eine smarte Verknüpfung aus Marketing, App-Design und Daten-Analyse. App-Betreiber nutzen diverse Maßnahmen, um das Wachstum ihrer App-Nutzerschaft zu steigern. Durch App Store Optimization oder mithilfe von Burst- und anderen Mobile-Performance-Kampagnen. Um Ads für die App-Promotion besonders effektiv zu gestalten, ist Creative-Optimization ein Muss. Wie muss das Creative (Banner, Video, Playable, …) aussehen, damit die Click-Through-Rate (CTR) und Conversion Rate (CR) besonders hoch sind? Dabei können viele Variablen ausgetauscht werden: das Hintergrundbild, die Key Visuals, der Call-to-Action, die Position von Text- und Bildelementen. Doch welche Kombinationen funktionieren bei der Zielgruppe am besten? Dimensionen, die das optimale Creative für einen User bestimmen, sind beispielsweise die Soziodemographie, Feiertage oder Events, wie die Fußball WM, die Themenaffinität des Users, sowie länderspezifische Besonderheiten.

Aber was tut man als Marketer, wenn es einfach zu viele Datenpunkte gibt, um relevante Abhängigkeiten festzustellen und darauf basierend Creatives anzupassen? Hier kommt Machine-Learning-Technologie ins Spiel. Sie macht User-Acquisition-Kampagnen smarter, indem sie dabei hilft, Creatives automatisiert zu generieren, Statistiken über CTR und CR aus früheren Kampagnen mit einzubeziehen und multivariate Analysen und A/B-Testings durchzuführen.

Es gilt zudem, solche Klassifikationsalgorithmen zu nutzen, die nicht nur aus gegebenen Merkmalen lernen können, sondern auch die Merkmale oder Kombinationen von Merkmalen finden können, die relevant sind – und dies effektiv für große Daten-Sets von hoher Dimensionalität.

Customer-Lifetime-Value-Modelle entwickeln

Investoren und Management wollen gute App-Nutzer mit einem hohen Customer-Lifetime-Value. Das sind Nutzer, die in einer App viel Geld ausgeben, aktiv sind oder bei der App-Verbreitung, zum Beispiel durch Empfehlung an Freunde, besonders helfen. Die Marketing-Tools, um diese User zu finden, sind beispielsweise (Re-)Targeting, Look-alike-Targeting oder Re-Engagement. Diese Instrumente benötigen jedoch Wissen über die gesuchten Nutzer, zum Beispiel in Form von Device-IDs oder statistischen Zielgruppeninformationen zu Betriebssystem, Monitorgröße, Zeit, Location usw.

Die beste Quelle für diese Informationen ist ein Modell für das Nutzerverhalten, welches auf Basis von Nutzungsinformationen aufzeigt, wann sich Nutzer einloggen, was sie wann nutzen und wann sie die App schließen oder gar endgültig verlassen. Dieses Modell sollte der Produktentwicklung dazu dienen, Stellen zu optimieren, an der viele User die App verlassen. Ist an der Stelle ein Game-Level eventuell zu leicht oder zu schwer oder ist der Dialog zur Eingabe der Kontoverbindung zu mühsam oder fehlerhaft? Die meisten großen und erfolgreichen App-Hersteller nutzen solche Modelle und optimieren damit ihre App entsprechend (Gamification).

Methoden der Künstlichen Intelligenz nutzen

Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) können dabei helfen, Modelle für das Nutzerverhalten automatisch zu generieren, sowie dem Modell für die Nutzerakquise relevante Post-Install-Events und KPIs zu entnehmen. Stellt sich zum Beispiel heraus, dass ein Nutzer, der Level 5 abschließt danach mit hoher Wahrscheinlichkeit ein langfristig guter User wird, sollte dies ein KPI für die Advertiser werden. Die App kann so programmiert werden, dass jedes Mal, wenn jemand Level 5 erreicht, ein Post-Install-Event an den Marketer geschickt wird, der diesen User akquiriert hat. Der Marketer kann dann mithilfe dieser Information seinen Targeting-CLV optimal gestalten.

Eine maschinelle Beobachtung der Nutzer-Events deckt darüber hinaus Auffälligkeiten bei Traffic-Strömen und im Nutzerverhalten auf. App-Hersteller sowie Marketer können automatisch alarmiert werden.

Bei vielen Marketingaktivitäten sind noch immer viele Excel- und Pivottabellen im Einsatz, die nicht jeder leicht erstellen kann. Der KI-Bereich Natural Language Processing ist mittlerweile so weit, dass auch hier geholfen werden kann und Kampagnen- und User-Acquisition-Manager künftig einfach fragen können: „Welches Banner performt am besten an Werktagen zwischen 9 und 10 Uhr in der Zeitzone UTC für Nutzer aus Brooklyn mit IOS 11.2.x von PubID/SubID xyz?“ Schöne neue Welt.

Über den Autor

Dr. Steffen Wachenfeld ist Chief Product Officer bei dem Mobile-Adtech-Unternehmen WeQ. Er gilt als international anerkannter Experte und Sprecher zu den Themen Datenanalyse, Mustererkennung und Machine Learning. Bei WeQ verantwortet er die Prozessautomatisierung sowie die Anwendung von Machine Learning, um die Inhouse-Technologie in Echtzeit intelligente Entscheidungen für effektive Mobile-Performance-Kampagnen treffen zu lassen.


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