▶️Advertisement

Advertisement là biểu đồ phân tích các chỉ số về quảng cáo, cho biết người chơi xem quảng cáo ở level nào nhiều nhất, loại quảng cáo cũng như nơi quảng cáo nào được xem nhiều.

I. Bộ lọc

1. Ad Type

Loại quảng cáo: gồm 2 loại quảng cáo chính: Rewarded và Interstital, ngoài ra còn có Banner và AppOpen.

2. Ad Where

Vị trí quảng cáo được xem.

VD: Revive_ad: Người chơi xem quảng cáo để hồi sinh,...

II. Biểu đồ

1. Tổng lượt xem quảng cáo theo Date(Imp by Date)

Định nghĩa: Biểu đồ thể hiện tổng số lượt xem quảng cáo của game qua các ngày.

Ý nghĩa: Kiểm tra tình hình biến động quảng cáo của game.

Công thức:

• Từ các bản ghi AdLog, ta có:

$$\begin{split} Imp_{DayX} &= count(AdLog_{Day=X}) \\\\&= Số~bản~ghi~ad~Log_{Day = X} \end{split}$$

• Trong đó:

  • Day: thời gian ghi nhận log/thời gian người chơi mở game lần đầu, tuy vào lựa chọn filter

  • Impression: Tổng số lượng quảng cáo trong ngày.

VD: Hình 1.1 cho thấy sự tăng trưởng trong số lượt xem quảng cáo qua các ngày gần đây.

Hình 1.1. Biểu đồ Tổng lượt xem quảng cáo theo date

2. Tổng lượt xem quảng cáo theo Level(Imp by Level)

Định nghĩa: Biểu đồ thể hiện tổng số lượt xem quảng cáo của game theo level.

Ý nghĩa: Level:

• Nếu là maxPassedLevel: mỗi cột quảng cáo cao hay thấp sẽ phản ánh tính chất của level sau; tại đây nếu các cột:

  • Cao: level sau quá khó, người chơi không vượt qua được nên cần xem nhiều quảng cáo; cần cân bằng với drop rate để tránh việc khai thác quá mức khiến người chơi bỏ game.

  • Thấp : level sau quá dễ, người chơi vượt qua quá nhanh, nên thử nâng độ khó của level sau này.

• Nếu là currentLevel(chỉ sử dụng nếu game cho chơi lại level): cho thấy hiệu quả các level ảnh hưởng người chơi xem quảng cáo

  • Level có mức quảng cáo cao có thể do:

    • Level đó tồn tại vấn đề (Tài nguyên chưa cân đốí, bug,...) nên người chơi lợi dụng level đó để lấy tài nguyên.

    • Level hợp thị hiếu người chơi, khiến họ chơi nhiều lần

    • Level hiệu quả, khiến người chơi phải xem quảng cáo nhiều để qua level.

  • Level có mức quảng cáo thấp có thể là do

    • Quá dễ(đối chiếu với Độ khó trên người Pass bên Level), có thể tăng độ khó/độ dài level

    • Level thiết kế kém nên player không chơi lại

Công thức:

• Từ các bản ghi AdLog, ta có:

$$\begin{split} Imp_{LvX} &= count(AdLog_{Level=X}) \\\\&= Số~bản~ghi~ad~Log_{Level= X} \end{split}$$

• Trong đó:

  • Impression: Tổng số lượng quảng cáo.

VD: Hình 2.1 cho thấy level 3 có số lượng quảng cáo được xem nhiều nhất.

Hình 2.1. Biểu đồ Tổng lượt xem quảng cáo theo Level

Thanh kéo thể hiện tỉ lệ quảng cáo trên một tập level chiếm bao nhiêu so với tổng lượng quảng cáo trên toàn bộ level (Tỉ lệ phân bổ quảng cáo theo level).

Hình 2.2. Thanh kéo thể hiện tỉ lệ phân bổ quảng cáo theo level

3. Imp/DAU

Định nghĩa: thể hiện số lượng quảng cáo trung bình của một người chơi theo ngày

Công thức:

• Từ các bản ghi AdLog, ta có:

$$\begin{split} Imp_{DayX} &= count(AdLog_{Day=X}) \\\\&= Số~bản~ghi~ad~Log_{Day = X} \end{split}$$

• Từ các bản ghi RetentionLog SDK tự động thu thập(1 người chơi login 1 ngày chỉ có 1 bản ghi duy nhất):

$$\begin{split} DAU_{DayX} &= count(RetentionLog_{Day=X}) \\\\&= Số~bản~ghi~Retention~Log_{Day = X} \end{split}$$

• Từ 2 dữ liệu trên:

$$\begin{split} ImpDAU_{DayX} &= Imp_{Day=X}/DAU_{Day=X} \\\\&= Số~quảng~cáo~ngày~X/Số~người~chơi~ngày~X \end{split}$$

• Trong đó:

  • Day: thời gian ghi nhận log/thời gian người chơi mở game lần đầu, tuy vào lựa chọn filter

  • Impression: Tổng số lượng quảng cáo trong ngày.

  • DAU(Daily Engaged User): Số lượng người chơi vào game trong ngày

VD: Hình 3.1 cho thấy trong ngày 02/08/2025, có 209345 người chơi mở game, trung bình một người chơi mở game lên sẽ xem 83.52 quảng cáo.

Hình 3.1. Biểu đồ Impression/DAU

4. Impression/DEU

Định nghĩa: thể hiện số lượng quảng cáo trung bình của một người chơi có xem quảng cáo theo ngày

Công thức:

• Từ các bản ghi AdLog, ta có:

$$\begin{split} Imp_{DayX} &= count(AdLog_{Day=X}) \\\\&= Số~bản~ghi~ad~Log_{Day = X} \end{split}$$

$$\begin{split} DEU_{DayX} &= count(AdLog_{Day=X}.Player) \\\\&= Số~người~chơi~có~Ad~Log_{Day = X} \end{split}$$

• Từ 2 dữ liệu trên:

$$\begin{split} ImpDEU_{DayX} &= Imp_{Day=X}/DEU_{Day=X} \\\\&= Số~quảng~cáo~ngày~X/Số~người~chơi~có~Ad~Log~ngày~X \end{split}$$

• Trong đó:

  • Day: thời gian ghi nhận log/thời gian người chơi mở game lần đầu, tuy vào lựa chọn filter

  • Impression: Tổng số lượng quảng cáo trong ngày.

  • DEU(Daily Engaged User): Số lượng người chơi xem quảng cáo trong ngày.

VD: Hình 4.1 cho thấy trong ngày 01/08/2024, có 166920 người chơi mở game và xem ít nhất 1 quảng cáo, trung bình sẽ mỗi người chơi đã xem 102.26 quảng cáo.

Hình 4.1. Biểu đồ Impression/DEU

5. Impression/LEU (Level)

Định nghĩa: thể hiện số lượng quảng cáo trung bình của một người chơi tại 1 level

Công thức:

• Từ các bản ghi AdLog, ta có:

$$\begin{split} Imp_{LvX} &= count(AdLog_{Level=X}) \\\\&= Số~bản~ghi~ad~Log_{Lv = X} \end{split}$$

$$\begin{split} LEU_{LvX} &= count(AdLog_{Lv=X}.Player) \\\\&= Số~người~chơi~có~Ad~Log_{Lv = X} \end{split}$$

• Từ 2 dữ liệu trên:

$$\begin{split} ImpLEU_{LvX} &= Imp_{Lv=X}/LEU_{Level=X} \\\\&= Số~quảng~cáo~Lv~X/Số~người~chơi~có~Ad~Log~tại~Lv~X \end{split}$$

• Trong đó:

  • Day: thời gian ghi nhận log/thời gian người chơi mở game lần đầu, tuy vào lựa chọn filter

  • Impression: Tổng số lượng quảng cáo trong ngày.

  • LEU(Level Engaged User): Số lượng người chơi xem quảng cáo trong ngày.

VD: Hình 5.1 cho thấy ở level 21, có 18378 người chơi mở game, trung bình một người chơi mở game lên sẽ xem 71.36 quảng cáo.

Hình 5.1. Biều đồ Impression/LAU

6. Revenue/DAU (ARPDAU)

Định nghĩa: Average Revenue Per Daily Active User - là doanh thu từ quảng cáo trung bình trên mỗi người dùng hoạt động hàng ngày.

Công thức:

• Từ các bản ghi AdLog, ta có:

$$\begin{split} Revenue_{DayX} &= sum(AdLog_{Day=X}.Revenue) \\\\&= Doanh~thu~quảng~cáo~ngày~X \end{split}$$

• Từ các bản ghi RetentionLog SDK tự động thu thập(1 người chơi login 1 ngày chỉ có 1 bản ghi duy nhất):

$$\begin{split} DAU_{DayX} &= count(RetentionLog_{Day=X}) \\\\&= Số~bản~ghi~Retention~Log_{Day = X} \end{split}$$

• Từ 2 dữ liệu trên:

$$\begin{split} ARPDAU_{DayX} &= Revenue_{Day=X}/DAU_{Day=X} \\\\&= Doanh~thu~quảng~cáo~ngày~X/Số~người~chơi~ngày~X \end{split}$$

• Trong đó:

  • Day: thời gian ghi nhận log/thời gian người chơi mở game lần đầu, tuy vào lựa chọn filter

  • Impression: Tổng số lượng quảng cáo trong ngày.

  • DAU(Daily Engaged User): Số lượng người chơi vào game trong ngày

Lưu ý: Biểu đồ này sẽ chỉ có dữ liệu nếu chúng tôi nhận được revenue trong AdLog, tức là constructor bản đủ của AdLog

VD: Hình 6.1 cho thấy trong ngày 02/08/2024, với doanh thu từ các lượt xem quảng cáo là 11389($), có 209,345 người dùng hoạt động -> ARPDAU là 5.44(¢).

Hình 6.1. Biểu đồ ARPDAU

7. eCPM ( Effective cost per thousand impressions)

Định nghĩa: Là doanh thu kiếm được cho 1000 lượt hiển thị quảng cáo trên ứng dụng

Ý nghĩa: sử dụng để đo lường hiệu suất chiến dịch và thúc đẩy giá trị tối đa từ không gian quảng cáo.

Công thức:

• Từ các bản ghi AdLog, ta có:

$$\begin{split} Revenue_{DayX} &= sum(AdLog_{Day=X}.Revenue) \\\\&= Doanh~thu~quảng~cáo~ngày~X \end{split}$$

$$\begin{split} Imp_{DayX} &= count(AdLog_{Day=X}) \\\\&= Số~bản~ghi~ad~Log~ngày~X \end{split}$$

• Từ 2 dữ liệu trên:

$$\begin{split} eCPM_{DayX} &= Revenue_{Day=X}/Imp_{Day=X} \\\\&= Doanh~thu~quảng~cáo~ngày~X/Số~quảng~cáo~ngày~X \end{split}$$

• Trong đó:

  • Day: thời gian ghi nhận log/thời gian người chơi mở game lần đầu, tuy vào lựa chọn filter

Lưu ý: Biểu đồ này sẽ chỉ có dữ liệu nếu chúng tôi nhận được revenue trong AdLog, tức là constructor bản đủ của AdLog

VD: Hình 7.1 cho thấy trong ngày 02/08/2024, với doanh thu là 11,389($), và số lần hiển thị quảng cáo là 17,483,485 lần, ta sẽ tính được eCPM là 0.65 ($).

Hình 7.1. Biểu đồ eCPM