游戲廣告投放數據分析項目:拆解投放的“流量密碼”

用數據說話:1441條投放記錄拆解游戲廣告投放的“流量密碼”


一、數據概況 & 處理思路

先放一張數據全家福,字段 13 個,樣本 1441 條,缺失值 0,只做了一件事:把“未知大小”“無”等臟數據清洗掉

import pandas as pd, numpy as np, seaborn as sns, matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_excel('詳細內容更新.xlsx')
df['游戲包大小'] = pd.to_numeric(df['游戲包大小'].astype(str)          # 先轉字符串.str.replace('MB', '', regex=False) # 去單位.replace(['unknown', '無'], np.nan)  # 臟數據→NaN
)

二、游戲包大小:250 MB 以內是“甜蜜點”

下圖直方圖一眼看完:0-250 MB 區間游戲數斷崖式領先。

結論:小包好下載、好轉化,投放素材不必強調“超大世界”,而是突出“秒下秒玩”。

在這里插入圖片描述


三、游戲類型:MMORPG 與卡通雙寡頭

把“游戲類型”字段炸開(多選→單選)后,Top10 如下:

排名類型占比
1MMORPG11.7%
2卡通10.3%
3日韓8.5%
df['單類型'] = df['游戲類型'].str.split('、')
df_exp = df.explode('單類型')
sns.countplot(y='單類型', data=df_exp,order=df_exp['單類型'].value_counts().iloc[:10].index)

在這里插入圖片描述


四、投放節奏:6 月搶量、Q2 占全年 40%

按月聚合后得到一條“過山車”曲線:

df['月份'] = pd.to_datetime(df['投放時間']).dt.month
month_cnt = df['月份'].value_counts().sort_index()
month_cnt.plot(marker='o', figsize=(8,4)); plt.title('月度投放次數')
  • 峰值 6 月(219 次)——暑期檔預熱
  • 低谷 10 月(75 次)——國慶后空窗期

建議:Q2 加預算搶量,Q4 靠節點(雙 11 / 圣誕)做脈沖投放。

在這里插入圖片描述


五、渠道矩陣:字節系霸榜,WiFi 萬能鑰匙單渠道 ROI 最高

5.1 出現頻率 Top10

渠道出現次數
今日頭條1186
抖音1098
抖音火山版1089

字節三件套合計占比 >50%,“廣撒網”必選。
在這里插入圖片描述

5.2 平均預算占比 Top10

渠道平均占比
WiFi 萬能鑰匙79.8%
今日頭條33.1%
穿山甲聯盟25.3%

WiFi 萬能鑰匙雖然用的次數少,但一投就是重金,適合沖榜期集中爆破。
在這里插入圖片描述

# 計算出現次數 & 平均占比
ad_df = pd.DataFrame(ad_list)
freq = ad_df['渠道'].value_counts()
ratio = ad_df.groupby('渠道')['占比'].mean()
sns.scatterplot(x=freq, y=ratio)

六、頭部公司打法拆解

Top10 游戲公司投放次數只占 20%,但資源投入極度傾斜:

公司投放次數連續投放中位數聯運公司中位數總素材中位數
貪玩信息14677 天6 家12 萬
愛奇藝22306 天3 家1.4 萬
弘貫網絡1334 天1 家0.7 萬

箱線圖解讀:

  • 貪玩信息——超長周期 + 海量素材 + 多聯運,典型“高舉高打”
  • 弘貫網絡——短平快,單聯運,素材少,適合垂直買量
sns.boxplot(x='游戲公司', y='總素材數',data=df[df['游戲公司'].isin(top10_list)])
plt.xticks(rotation=45)

七、長周期游戲(≥300 天)畫像

  • 類型:MMORPG 占 12%,卡通 10%,日韓 8.5%
  • 素材:平均 8403 條,是整體均值 3515 的 2.4 倍
  • 相關性:投放天數 vs 素材數 r=0.19(弱相關),說明素材復用是常態,不必日更。

八、實戰 Checklist

階段動作項
立項包體 ≤ 250 MB;類型優先 MMORPG / 卡通
投放前6 月前鎖預算;Q2 渠道:抖音+頭條+WiFi 萬能鑰匙
素材長周期游戲建 3 套模板庫循環復用
聯運頭部公司可擴至 8-10 家,中腰部先深耕 1-2 家

九、后續探索

  1. 歸因:拉 LTV 數據,驗證 300 天投放的真實回本周期
  2. 分端:安卓 vs iOS 素材偏好差異
  3. 內容:用 NLP 解析高轉化素材的文案/視頻標簽

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