2012年、アダム・フォロギ氏の新興広告テクノロジー企業である は、シリコンバレーでジョークのネタとなった。その名前は 聞こえた。しかし先週、シリコンバレーは発言を撤回せざるを得なかった。AppLovinの株価は、主に による 明らかにした第3四半期の驚異的な収益報告を受けて、 。 AppLovin 、まじめなビジネスというより、テクノロジー業界の孤独な心を持つ人々のための出会い系アプリのように AI駆動型広告ターゲティングエンジンであるAXON 2.0 前年比39%増の見事な収益増を 45%急騰した これにより、AppLovinの株価は今年 という驚異的な上昇となり、比較するとNVIDIAですら少し遅いように見える。 600% ご存じない方のために説明すると、AppLovin は、14 万以上のアプリのネットワークを活用して 1 日あたり 14 億人を超えるアクティブ ユーザーにリーチし、主にモバイル ゲームを通じて開発者の と 化を支援しています。 ユーザー獲得 収益 。モバイルゲームは急成長を遂げており、 を超えると見込まれている。ソーシャルメディア広告の無理矢理な笑顔に目をつぶる消費者が増える中、 。 タイミングは最高だ 2030年までに収益は2,720億ドル AppLovinのゲーム内への注力は、より広範なデジタル領域で注目を集めるための明確な入り口となる AppLovin は機関投資家のポートフォリオにしっかりと位置し、ゲーム業界では欠かせない存在であることを証明している 、「ゲーム専用」として却下されている。これは高くつく誤解であり、デリバリー アプリはレストランや食料品店でのみ広告を出すべきだと考えるのと同じくらい滑稽なことだ が、多くのグロースマーケターの ToDo リストには 明らかに含まれておらず 。UA は枠内に色を塗ることではなく、 。 限界を踏み越えることである あらゆる分野でアプリを開発していて、競合他社を驚かせる成長を求めているなら、 。 Google 検索では見つからないような方法で AppLovin を活用するための入門書がここにあります 賢明な人のためのAppLovin：短期的な広告を活用して長期的な優位性を築く ゲーム開発者でないなら、AppLovin を自分にとって有効な手段の代用として扱うという素人的な間違いをしないでください。 AppLovin を広告ソリューションとして扱うのではなく、成長戦略に洞察を注ぎ込むシステムとして扱います。つまり、たまたま広告という媒体を使って情報を収集するシステムです。 外部チャネルで使用するために新規ユーザーのデータファクトリーを構築する AppLovin は毎日 14 億人以上のユーザーにリーチしており、従来のソーシャル メディアやメール戦略だけでは効果がない可能性のあるオーディエンスとつながるための新しい方法を提供しています。14 万以上のアプリ エコシステムのおかげで、AppLovin は、クロスプラットフォーム インタラクションやアプリ内エンゲージメントのセグメンテーション (毎日のエンゲージメントのピーク時間など) など、主流のプラットフォームでは提供できない微妙なユーザー インサイトを提供できます。 。 従来の方法で新規ユーザーを獲得するのに苦労している場合は、この方法を試してみてください ヒント: 「中程度」が何なのかわからないときは、「気にしない」ルールを使います。つまり、X ドルの広告で新規ユーザーが 1 人も獲得できなくても気にしないということです。トップユーザーの行動と興味を絞り込み、AppLovin の Audience Builder アルゴリズムを使用して、そのユーザーのネットワーク内に類似したオーディエンスをいくつか生成します。 キャンペーン ( ) を実行して予備データを収集し、行動分析を使用して広告を繰り返し、外部チャネルでテストできる潜在的に価値の高いユーザー プロファイルをいくつか構築します。 まずは控えめな予算から始めましょう。 小規模な 別のヒント: リワード広告やインタラクティブ広告が効果的 、初期検証用に作成した潜在的なユーザー プロファイルをターゲットにした低予算で超高精度のキャンペーンを実行します。クロスチャネルの結果に基づいて、AppLovin と外部チャネルの でオーディエンス ターゲティングとメッセージングを改良し、エンゲージメントの高いセグメントに注力して価値の低いターゲットを排除します。 AppLovin よりも獲得コストが チャネルを特定し 低い 両方 継続的な反復を通じて、Applovin のエコシステムを として活用し、洞察と高品質の類似オーディエンスを生成して、 ようになります。 データ収集マシン 他の場所でより安価に獲得できる これは広告による裁定取引です。 パーソナライズされた広告を通じてリターゲティングエンジンを構築する AppLovin を として使用して、 ユーザー（アプリをチェックしたが、ダウンロード/サインアップ/支払いは行わなかったユーザー）と ユーザーの両方をリターゲティングするだけでなく、 。アプリ内のユーザー行動を追跡して、 と につながる重要なポイントを特定し、分析プラットフォーム（Firebase や Mixpanel など）内でこれらのユーザーをセグメント化し、これらの離脱パターンに基づいてカスタムコホートを作成します。次に、Adjust や AppsFlyer などのアトリビューションプラットフォームとの統合を通じて、これらのコホートを AppLovin にエクスポートします。 オフプラットフォームの再エンゲージメントツール 潜在的可能性の高い 離脱した 最も効果的な再エンゲージメント戦術を特定することもできます 最初のエンゲージメント 離脱 同期が完了すると、これらのユーザーをターゲットにした再エンゲージメント キャンペーンを設計できます。ターゲットを絞った広告では、ユーザーとの個人的な履歴に基づいて、魅力的なインセンティブ、ティーザー、今後の機能などを提示します。1 つのプレイで 2 つの洞察が得られます。これらの広告からのデータにより、効果的なリターゲティングの角度が明らかになります。 このアプローチでは、失われたものを取り戻すだけでなく、 典型的な追従的な電子メール スパムに頼ることなく、亡くなった人々を継続的に取り戻すシステムを構築します。 リターゲティングエンジンに「離脱防止」レイヤーを追加してリテンション戦略を強化する AppLovin を使用して、構築したリターゲティング システムにさらに別のレベルの複雑さ (および ) を追加し、「ハイリスク」ユーザー、 を引き込む戦略を立てます。 巧妙さ つまり解約の危機に瀕しているユーザー 解約ポイントを追跡する代わりに、解約 行動（セッション時間の短縮、新機能へのエンゲージメントの低下など）を特定し、これらの行動に基づいてカスタムコホートを作成し、AppLovin にエクスポートします。 に先立つ でこれらの高リスク類似ユーザーに合わせたキャンペーンを実行し、主要なアプリ アップデート、ボーナス機能、または限定オファーを提供して、 。 AppLovin を使用してこれらのユーザーを ターゲットにするのではなく、Audience Builder を使用して、エコシステム全体で、解約しやすい行動 類似オーディエンスを生成します。AppLovin 正確に を反映する 何が効果的かを監視します これらの洞察を活用して、 。 に追加できる、解約防止のための強力な手段を選別できるようになります。 「高リスク」ユーザーに対して、アプリ内メッセージ、メール、通知への統合など、効果的な戦術を実施します 実際の 現在のユーザーによるこの 2 回目の検証により、 ユーザー維持プレイブック 十分な反復作業を行うことで、スタートアップは完全に解約を回避するコードを作成できるようになります。 ニッチな人口統計を特定するには、マイクロマーケットの「ドロップキャンペーン」を積極的に活用しましょう AppLovin を通じて超ニッチで価値の高いオーディエンスを見つけ、見過ごされてきた 。まずは現在のパワー ユーザー (LTV が高い、またはエンゲージメントが頻繁なユーザー) を分析して、理想的なユーザーを反映する共通の特性、行動、アプリ カテゴリを特定します。AppLovin のアプリ間行動データを活用して、広範なネットワーク全体で、最もパフォーマンスの高いユーザーとよく似た特定のアプリ カテゴリの類似ユーザーを見つけます。 オーディエンスを獲得して追い越しましょう これらのニッチなセグメント内で小規模で短期のテスト キャンペーンを実行してエンゲージメントを測定し、この初期データを使用して、どのマイクロ市場が最も肯定的に反応するかに基づいてターゲティングを絞り込みます。次に、 、ブランドの存在感を強化して各セグメント内での拠点を確立します。 複数の関連するニッチのユーザーをターゲットにするキャンペーンを重ねて、AppLovin のエコシステム内にタッチポイントのネットワークを作成し リアルタイムのパフォーマンスモニタリングでニッチ市場のインサイトを継続的に最適化し、 。厳密に定義された高価値セグメント内での主力製品となり、 。 ことで、エンゲージメントとリテンションが最も高いマイクロマーケットに注力します AppLovin ネットワーク外でターゲットを絞る 主流の座を狙って突進します AppLovin で「Fail Fast」ファネル テストを実行して、どの角度が失敗するかを確認します (製品で失敗する前に) 社内生成 AI ツールの 使用して、確信が持てない機能やセールス ポイントに焦点を当てた迅速かつ低コストの広告キャンペーンを作成し、CTA を「早期アクセスを取得」などに変更します。 実際に構築する前に、AppLovin でリスクのある製品機能や価値提案をテストします。 SparkLabs を CTR や広告完了率などの主要な指標を分析するだけでなく 広告ランディング ページの や 、または (広告が読み込まれた瞬間からユーザーが CTA をクリックするまでの時間) などのより微妙な指標も調べます。これらの角度から、関心があるかどうかだけでなく、その関心の強さも明らかにすることができます。機能やメッセージが共感を呼ばない場合は、貴重な開発時間を無駄にする前に広告で削除してください。 、 スクロール深度 コンバージョン放棄 「クリックまでの時間」率 これは あり、チームが、そうでなければ検証に数か月かかるかもしれないアイデアを迅速に実行するのに役立ちます。 マーケティングを通じた研究開発で センサータワーでスーパーチャージ 。AppLovin は幅広いユーザー セグメントとつながる一方、Sensor Tower は他では得られないレベルの競争の透明性を提供し、競合他社がどこに注力しているか、どのような形式に依存しているか、どこで的を外しているかを正確に明らかにします。 成長を追求する人たちは、AppLovin のアプローチに方向性を与える羅針盤として Sensor Tower を活用しています Sensor Tower のデータが AppLovin 戦略にどのような影響を与えるかを以下に示します。 ST は競合他社が使用している広告タイプとクリエイティブを明らかにし、目立つフォーマットとメッセージを選択できるようにします。競合他社が静的な広告に頼っている場合、これはインタラクティブ広告や動画広告を試すきっかけとなる可能性があります。 広告フォーマットとクリエイティブのトレンド: 競合他社が ST を通じてターゲットにしている地域と特定のアプリ カテゴリーを確認し、十分にサービスが提供されていない地域とアプリの種類を特定して AppLovin 広告でテストし、未開拓の地域にブランドを展開します。 地域とカテゴリーのギャップ: 季節的な広告費と頻度のパターンを追跡すると、競合他社のキャンペーンのピークと落ち込みを正確に特定できます。これらの洞察を使用して、AppLovin キャンペーンのタイミングとリズムを調整し、競合他社の活動が少ないオフピーク期間にオーディエンスをターゲットにしたり、活動が活発な時間帯に差別化されたメッセージで取り組みを強化したりします。 季節と頻度のパターン: ST は、競合他社のエンゲージメント率とオーディエンス セグメント別の広告パフォーマンスに関するデータを提供します。これにより、競合他社が見落としている、または効果的にエンゲージできていないユーザー プロファイルに焦点を当てることで、AppLovin のターゲティングと広告クリエイティブを改良できます。 エンゲージメントとオーディエンスの好み: Sensor Tower を AppLovin のアプローチに重ねることで、戦略を最も明確な形に 絞り、 ノイズを取り除いて純粋な機会をターゲットにすることができます。 最終的な考え: 勇気はありますか? コードの混乱にどっぷり浸かっていると、 。 大企業の成長の足跡を追うという引力に簡単に陥ってしまいます しかし、彼らが正しいと誰が言うのでしょうか? 彼らは線路を敷きましたが、それらの線路は、まったく別の超大国、野心、そして率直に言って、異なるレベルの予算を持つブランドのために構築されました。 あなたの強みは？自律性と、機敏で である 。 予測不可能 必要性です があなたのスタートアップに一夜にして勝利をもたらすとは保証 。 ユーザー獲得に「確実なこと」はありません。AppLovin できません しかし、あなたには既に独自の何かを構築する勇気があるのだから、試してみる勇気もあるはずです。
