ARTICLE · 1322016
出海APP 订阅变现从0-100的 第一周
出海APP 订阅变现从0-100的 第一周第一周算是经历了心情的过山车，S产品上线后按照impression的方式进行通投，投放成本不多，但连续4天每天都有一笔年订阅。这给了我们莫大的信心，至少选品没问题，方向是对的。我们增加了Purchase的回传继续投放，以为数据会进一步变好。 事实是，剩下的几天成本成倍增加，转化只有1-2笔周订，且用户付费以后，也立刻取消了订阅。 分析了日志，付费墙触达率接近90%，转化率了了，说明不是OB页的问题，要么是付费墙页面卖点不够清晰，要么是价格不合理，这批用户觉得不值？或者用户非受众？ 基于这些思路，我们尝试第一次的优化方案。 以下是AI给的反馈：做策略降维。不要一开始就让算法寻找“直接扣款购买”的人，而是将优化目标降级到成本更低、发生频次更高的浅层/中层事件: 第一阶段:跑AEO(AppEvent Optimization)-触发付费墙/点击订阅 逻辑:触发付费墙(Paywall Imp)或点击订阅按钮(Initiate Checkout)的成本远低于实际 Purchase。 优势:算法能迅速抓到“对应用付费内容感兴趣”的人群，出价比Purchase便宜得多，几美金就能积累大量转化事件，让广告组迅速走出冷启动，避免预算被浪费在无效曝光上。 第二阶段:开启FreeTrial(免费试用)策略 如果产品支持，在付费墙主推3天/7天免费试用。将优化目标设定为StartTrial(开始试用)。由于用户不用立刻扣款，转化率会大幅提升，能够用有限的预算在短期内刷满50次/周的StartTrial事件，让算法快速完成模型建立。 我们大致按照以上思路对产品端和投放端进行同步优化测试。看看第二周的转化是否有改善 因为OB页是转化率相对较高的场景，所以我们想要先在OB页买到用户，再来根据用户的行为优化功能。不然进入盲目优化功能的误区
