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收入达20亿,火爆全球的AI应用出海如何找准增长方向?

标签:广告投放

 

2024年,AI应用在全球市场继续保持强劲的增长势头。

AI应用下载量和内购收入都呈现快速增长态势。根据 Sensor Tower发布的数据,2024年1月至8月,AI应用全球下载量同比增长26%,达到22亿次,同时,在收入端,AI应用的内购收入同比增长51%,达到20亿美元,预计全年收入将达到33亿美元。

 

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在品类上,目前,AI语聊和AI图像编辑类应用是最热门AI应用分支。根据移动营销策略分析平台Insightrackr发布的8月AI应用下载排行榜,上榜的 15 款产品中,主要以AI 图片类和产品AI ChatBot(助手)产品为主,其中有 10 款都涉及图片编辑、视频剪辑等赛道,出品的厂商包括越南开发者Apero 、字节跳动以及土耳其开发者 ScaleUp等知名大厂。对于中小开发者来说,需要更全面的考量AI应用出海赛道以及制定精细化的买量策略。

 

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AI图片应用是AI工具出海最早的赛道之一,尤其是AI图片生成及处理的应用,例如“换脸”“AI滤镜”“生图”等AI工具,为用户带来了带来愉悦和便捷的体验,这些应用通常可以快速上手,提供了简化的图片操作流程,同时利用先进的AI模型,能够生成质量高,细节逼真的图片。

 

不过从当前市场来看,AI图片应用出海仍面临诸多挑战,包括生成图像的真实性、可控性。同时,存在伦理和法律问题,如版权、隐私和数据安全等,也是开发者需要考虑的重要因素。另外,在全球市场买量路上,也面临着不同出海地区的严格监管、获客成本高、素材调优难度大等挑战。

 

素材本地化和合规化,降低违规风险

 

AI图片应用在海外投放过程中,开发者应当关注不同国家和地区的用户对广告素材的不同反馈,做好素材本地化。同时遵守各大广告平台如Google、Facebook、TikTok的投放政策,确保广告内容的合规性。若广告素材因侵权、伦理争议或隐私问题遭遇审核失败、被撤下,或导致广告账户被封禁,开发者应迅速定位并处理问题素材。

 

为了有效管理广告素材,建议开发者使用XMP跨渠道智能投放工具进行集中管理,可为每个素材打上标签,直接查看素材的审核状态。

 

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开发者一旦发现素材表现不佳或被拒审,则可通过XMP对素材名称、素材类型、素材表现等维度进行筛选,快速批量替换素材。

 

一方面,开发者可选择在社交媒体中内容营销转化效果好的素材来投放;

 

另一方面,通过分析这些不同投放地区的素材标签,如色彩、滤镜风格、节日等,以及前后效果对比、一键换脸等设计方向等标签,及时调整素材制作方向,提高用户的接受度,快速优化广告。

 

而针对影响封户的素材,开发者则可通过查看素材关联的被封广告账户、宗教等标签,快速排查并及时下架素材,以保护其他账户不受波及,从而最大程度减少损失。

 

寻找增量渠道,瞄准高LTV用户调优策略

 

在投放的渠道方面,Google、Instagram、Facebook、YouTube 和 TikTok 等常见的平台都是AI应用选择投放的渠道类型。针对多渠道的投放效率问题,AI应用开发者可借助XMP的批量创建和广告创建模版等功能,快速完成广告基建工作,有更多精力和时间去寻找新的增量机会和优化投放策略。

 

目前,越来越多AI应用开发者也在积极尝试更多类型的渠道,如Mintegral、AppLovin等SDK广告平台,相较Facebook等平台来说,这些平台获客的竞争压力相对较弱,且有许多工具应用类型的细分渠道,提供丰富的工具功能和用户交互体验,用户的参与度和留存率高,为AI应用提供了高质量的用户增长机会。

 

有流量的地方就有江湖,SDK广告平台等细分渠道的获客竞争也愈发激烈,找准增量渠道才是破局的关键。

 

在这个过程,AI应用开发者可通过XMP的投放诊断功能,直观查看自家的AI产品投放中的展示、点击、转化、花费等指标变化趋势,快速定位投放症结和掌握诊断详情。

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如,发现当天的“花费”指标与昨日出现较大的下滑,可通过「投放诊断」准确定位影响的因素:某子渠道广告素材展示量出现明显下滑,有可能是竞品大推,加大素材的投放量,导致自家的展示量占比低于同类产品的投放水平。

 

此时,则可通过增加相关广告素材的投放数量,并适当提升广告出价,从而提升广告竞争力,拉升广告消耗和获客量。

与此同时,开发者可以通过投放诊断来深入了解自家AI产品在市场中的表现。通过比较竞争对手和整体市场的LTV趋势,揭示已获得用户的质量差异,有助于评估自家产品的用户LTV,并确定不同投放渠道的质量。

 

若发现某一渠道的用户LTV较高,表明这些用户对产品的长期价值贡献较大。针对这种情况,开发者可以考虑对这些高质量用户来源的渠道加大投放力度,例如提高广告出价,以实现更广泛的覆盖和更快的用户增长,确保营销资源集中在最有可能带来高回报的用户群体上。

 

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最近修改: 2024-10-10Powered by