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游戏广告投放数据分析项目:拆解投放的“流量密码”

用数据说话:1441条投放记录拆解游戏广告投放的“流量密码”


一、数据概况 & 处理思路

先放一张数据全家福,字段 13 个,样本 1441 条,缺失值 0,只做了一件事:把“未知大小”“无”等脏数据清洗掉

import pandas as pd, numpy as np, seaborn as sns, matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_excel('详细内容更新.xlsx')
df['游戏包大小'] = pd.to_numeric(df['游戏包大小'].astype(str)          # 先转字符串.str.replace('MB', '', regex=False) # 去单位.replace(['unknown', '无'], np.nan)  # 脏数据→NaN
)

二、游戏包大小:250 MB 以内是“甜蜜点”

下图直方图一眼看完:0-250 MB 区间游戏数断崖式领先。

结论:小包好下载、好转化,投放素材不必强调“超大世界”,而是突出“秒下秒玩”。

在这里插入图片描述


三、游戏类型:MMORPG 与卡通双寡头

把“游戏类型”字段炸开(多选→单选)后,Top10 如下:

排名类型占比
1MMORPG11.7%
2卡通10.3%
3日韩8.5%
df['单类型'] = df['游戏类型'].str.split('、')
df_exp = df.explode('单类型')
sns.countplot(y='单类型', data=df_exp,order=df_exp['单类型'].value_counts().iloc[:10].index)

在这里插入图片描述


四、投放节奏:6 月抢量、Q2 占全年 40%

按月聚合后得到一条“过山车”曲线:

df['月份'] = pd.to_datetime(df['投放时间']).dt.month
month_cnt = df['月份'].value_counts().sort_index()
month_cnt.plot(marker='o', figsize=(8,4)); plt.title('月度投放次数')
  • 峰值 6 月(219 次)——暑期档预热
  • 低谷 10 月(75 次)——国庆后空窗期

建议:Q2 加预算抢量,Q4 靠节点(双 11 / 圣诞)做脉冲投放。

在这里插入图片描述


五、渠道矩阵:字节系霸榜,WiFi 万能钥匙单渠道 ROI 最高

5.1 出现频率 Top10

渠道出现次数
今日头条1186
抖音1098
抖音火山版1089

字节三件套合计占比 >50%,“广撒网”必选。
在这里插入图片描述

5.2 平均预算占比 Top10

渠道平均占比
WiFi 万能钥匙79.8%
今日头条33.1%
穿山甲联盟25.3%

WiFi 万能钥匙虽然用的次数少,但一投就是重金,适合冲榜期集中爆破。
在这里插入图片描述

# 计算出现次数 & 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、头部公司打法拆解

Top10 游戏公司投放次数只占 20%,但资源投入极度倾斜:

公司投放次数连续投放中位数联运公司中位数总素材中位数
贪玩信息14677 天6 家12 万
爱奇艺22306 天3 家1.4 万
弘贯网络1334 天1 家0.7 万

箱线图解读:

  • 贪玩信息——超长周期 + 海量素材 + 多联运,典型“高举高打”
  • 弘贯网络——短平快,单联运,素材少,适合垂直买量
sns.boxplot(x='游戏公司', y='总素材数',data=df[df['游戏公司'].isin(top10_list)])
plt.xticks(rotation=45)

七、长周期游戏(≥300 天)画像

  • 类型:MMORPG 占 12%,卡通 10%,日韩 8.5%
  • 素材:平均 8403 条,是整体均值 3515 的 2.4 倍
  • 相关性:投放天数 vs 素材数 r=0.19(弱相关),说明素材复用是常态,不必日更。

八、实战 Checklist

阶段动作项
立项包体 ≤ 250 MB;类型优先 MMORPG / 卡通
投放前6 月前锁预算;Q2 渠道:抖音+头条+WiFi 万能钥匙
素材长周期游戏建 3 套模板库循环复用
联运头部公司可扩至 8-10 家,中腰部先深耕 1-2 家

九、后续探索

  1. 归因:拉 LTV 数据,验证 300 天投放的真实回本周期
  2. 分端:安卓 vs iOS 素材偏好差异
  3. 内容:用 NLP 解析高转化素材的文案/视频标签
http://www.xdnf.cn/news/18692.html

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