上周三晚上十一点多,一个做工具类 App 的老哥微信上戳我,问了句:你们休闲游戏 IPS 一般做到多少?我们后台才 1.7。
我当时正在对一份 MAX 的日榜报表,顺手回了句那你这个数是正常的。他半天没回话。估计是没想到,他大概率以为同行都做到 8 到 10。
这就是 IPS 这个指标最坑人的地方:它极度依赖产品形态,跨品类比基本等于白比。拿三消的 12 去比 SLG 的 3,除了给自己添堵没别的用。
先把口径说清楚,不然后面全是废话。
IPS 怎么算,以及为什么你和别人的数对不上
IPS = Impressions Per Session,每次会话的广告展示次数。分子是 impressions,分母是 sessions,看着简单,两个数都能有歧义。
分子我一般拆开看。Banner 和插屏混在一个 IPS 里会让数字虚高——美区 iOS 的 Banner eCPM 大概 0.4 到 1.2 美元,插屏 9 到 15 美元,激励视频 15 到 22 美元,隔着十几倍。10 次 Banner 展示的收入不如 1 次激励视频。把两者加一起算 IPS,等于把白菜和松露称在一个筐里。
分母更容易出事。session 的定义各家不一样:AppsFlyer 的口径是 App 切到后台超过 30 秒算会话结束;Firebase 默认 30 分钟无操作才超时;广告平台自己还有一套 SDK 侧统计。同一批用户,三个口径能差出 20% 到 40%。
我在这上面栽过。2023 年做一个合成类游戏,Firebase 后台显示 IPS 6.2,我觉得还行;换 AppsFlyer 口径一看是 9.1。原因很简单,用户在 Firebase 眼里是 1 个 session,在 AppsFlyer 眼里被切成了 1.5 个。当时我们跟发行方对数据,两边吵了两天,最后发现是口径差异。所以现在我跟人聊 IPS,第一句先问你 session 怎么算的。
IPS、IPU、ARPDAU 三个数是怎么串起来的
IPS 单独看没有意义,得跟另外两个数一起才有说明力。
IPS × 人均日会话数 = IPU,也就是每个 DAU 一天看到多少次广告。IPU × 混合 eCPM ÷ 1000 = ARPDAU。
举个我自己产品的例子。一款休闲合成游戏,美区为主,人均日会话数 1.8,IPS 9,那么 IPU = 16.2。混合 eCPM(激励视频占 55%、插屏 35%、原生 10%)大概是 8.2 美元,ARPDAU = 16.2 × 8.2 ÷ 1000 ≈ 0.133 美元。
后来我们把插屏冷却时间从 90 秒改到 45 秒,又补了两个自然断点,IPS 提到 13。人均日会话数没变,IPU = 23.4。但混合 eCPM 掉到 6.8,因为新增的展示里插屏占比高了,而插屏 eCPM 比激励视频低一截。ARPDAU = 23.4 × 6.8 ÷ 1000 ≈ 0.159 美元,涨了差不多 20%。
这里有个关键点很多人算错:他们盯着平均 eCPM 掉没掉,一看从 8.2 掉到 6.8 就慌了,觉得亏了。其实该看的是边际 eCPM——新增那 7.2 次展示,单价是多少。我算过,这批新增展示的实际 eCPM 大概 4.5 美元。只要它大于 0,并且没把留存打下来,ARPDAU 就是赚的。
平均 eCPM 是个骗人的指标,它会把存量展示的价值和增量展示的价值搅在一起。你要做的是把每次调整前后的展示量拆开,单独算新增那部分的收入。这个算法很土,但比看后台那个总数字靠谱得多。
我手上 12 款产品的 IPS 分布
说几个真实的数,都是 2024 年下半年到 2025 年初的后台数据,口径统一用 AppsFlyer 的 session 定义,Banner 单列不计入。
| 品类 | 主要市场 | IPS 中位数 | P25 | P75 |
|---|---|---|---|---|
| 超休闲 | iOS 美区 | 13.6 | 9.2 | 19.4 |
| 超休闲 | Android 巴西 | 11.2 | 7.8 | 15.1 |
| 休闲合成 | iOS 美区 | 9.0 | 6.8 | 12.1 |
| 休闲合成 | iOS 日韩 | 7.4 | 5.5 | 10.3 |
| 中度卡牌 | iOS 美区 | 5.1 | 3.7 | 6.9 |
| SLG | iOS 美区 | 3.2 | 2.4 | 4.6 |
| 工具清理 | Android 印尼 | 1.7 | 1.1 | 2.6 |
| 工具清理 | iOS 美区 | 2.4 | 1.6 | 3.5 |
看到没,跨度从 1.7 到 19.4,差了十倍不止。所以那个工具类老哥的 1.7 真的不算差,他是被自己的产品形态锁死了——清理类 App 单次会话就 40 秒到 1 分钟,用户点一下清理完就退,你能塞几次广告?塞两次都嫌多。
他的问题根本不是 IPS 低,是 IPU 低。人均日会话数只有 0.9,IPU 才 1.5,ARPDAU 大概 0.006 美元。这种产品想在广告上赚到钱,方向应该是拉活、做小组件、做每日提醒把会话数提上去,而不是硬往单次会话里塞展示。
反过来,超休闲游戏 IPS 到 13、19 是常态。因为它的会话结构本身就是碎片化的,一局三十秒,玩十局退一次,天然就有大量断点可以放广告。
把 IPS 从 6 拉到 14,我做了这七件事
还是那款合成游戏,2024 年 3 月到 6 月,三个月从 6 提到 13.8。按顺序说。
第一步,先把 session 口径统一。 我们当时三个后台三个数,先花了两天把 AppsFlyer 切到主口径,MAX 和 AdMob 的报表全部按这个换算。不然后面所有 A/B 都是瞎测。
第二步,拉出展示位置的热力图。 不知道 AdMob 有没有这个功能,MAX 的 Reporting API 里可以按 placement 拉,我让技术导了一份两周的数据,看每个广告位每天被触发多少次、填充率多少、eCPM 多少。结果发现有个插屏位填充率只有 62%,等于每次触发了有 38% 是白触发的。
第三步,插屏冷却时间 90 秒改 45 秒。 这是最大的一刀。直接上,不做 A/B,因为我之前别的产品测过,45 到 60 秒是休闲游戏的甜蜜区,低于 40 秒会明显掉 D1。
第四步,补自然断点。 原来只有关卡结算页放插屏,后来加了三个:道具使用后、返回主界面、连续失败三次。原则是绝不在用户操作中间弹,Google Play 的干扰性广告政策这块查得挺严,遮挡关闭按钮或者延迟出现关闭键都可能被下架。
第五步,激励视频入口前置。 原来激励视频藏在设置页里,日触发 0.3 次。把它挪到关卡失败弹窗的第一位、每日任务列表、加速按钮上,触发次数提到 2.1 次。激励视频这个位置的 eCPM 是插屏的 1.6 倍左右,多拉一次就是白赚。
第六步,加预加载。 插屏冷却结束但素材没缓存好,等于白等。把 SDK 的 load 超时从默认值调到 6 秒,同时在关键节点提前 5 秒预请求。填充率从 62% 提到 89%。
第七步,设单日展示上限。 这条是防守。休闲游戏我一般设 65 到 80 次,中重度 20 到 30 次。新用户要单独设,D0 上限压到 25 次,D1 提到 40,D7 之后才放开。我们有个版本忘了给 D0 单独设,结果当天 IPS 冲上去了,次留掉了 3.8 个点,一周后 ARPDAU 反而比之前低。
代价和红线
提 IPS 一定是有代价的,别指望白赚。
最直接的是 eCPM 会掉。上面那个例子,混合 eCPM 从 8.2 掉到 6.8,掉了 17%。因为新增展示里低价值的插屏和原生占比变高,把均值拉下来了。这是数学,不是你的中介没优化好。
第二是留存。这个滞后,一般要看 7 天。有些版本前三天数据漂亮得不行,第七天 D7 留存掉 2 个点,等于白干。我现在养成习惯,任何 IPS 相关的改动,至少跑满 14 天再看结论。
第三是政策风险。除了刚才说的干扰性广告,还有儿童类应用这条线。Google Play 的 Families Policy 对儿童向 App 的插屏和激励视频限制很严,如果你的产品被划到儿童类目,IPS 做到 4 以上就是找事。这块不算营收账,算风险账。
还有一条容易被忽略的:iOS 的 ATT。2021 年 4 月上线之后,全球 IDFA 授权率长期在 25% 上下,美区大概 30% 出头。这个不影响 IPS,但直接影响 eCPM——同样的展示,有 IDFA 的和没 IDFA 的能差 30% 到 50%。所以你在看历史数据对比的时候,别把 ATT 前后的数据混在一起算趋势,那是在自己骗自己。
几个我踩过的坑
坑一:把 IPS 挂到买量团队头上。 我们有一阵子把 IPS 放进买量团队的季度指标,结果他们天天催产品加广告位,产品团队火了,两边开会吵。后来想明白了,IPS 是产品结构的结果,不是谁的目标。买量团队该看的是 LTV 和 ROAS,IPS 只是解释 LTV 变化的一个中间变量。
坑二:为了 IPS 去堆 Banner。 有个版本我们在主界面底部加了一条 Banner,IPS 涨了 1.8,看着挺好。但 Banner eCPM 0.6 美元,1.8 次展示值 0.001 美元,还不够服务器成本。而且它挤掉了下面一个原生广告位的位置,原生 eCPM 是 5.2。净亏。
坑三:只看总 IPS,不分新老用户。 新用户的 IPS 天然比老用户低,因为还没养成使用习惯。如果你看的是大盘均值,很容易被老用户的数掩盖住新用户的问题。我现在所有报表都按 D0 到 D1、D2 到 D7、D7 以上分三层看。
坑四:以为 Bidding 能解决一切。 2024 年之后基本所有平台都在推 Bidding(AdMob、MAX、LevelPlay 都是),自动化确实把瀑布流的活儿干得差不多了。但保留 2 到 3 层瀑布流兜底还有用,尤其是东南亚、拉美那些小平台,Bidding 的覆盖没那么全。我们印尼那条产品线,瀑布流兜底贡献了大概 12% 的收入。
最后说一句
IPS 这个数,我现在的态度是:它是诊断工具,不是目标。看到它异常的时候,去查是哪个位置的填充率掉了,还是新用户会话数变了,还是插屏冷却被谁改回来了。查完就放下。
真正该盯的是 ARPDAU 和留存曲线的配合关系。IPS 只是这两者中间的一个解释变量,把解释变量当 KPI,最后一定会做出为了数据好看、但产品越来越难用的东西。我见过太多这样的产品了,打开三秒一个插屏,用户跑得比谁都快。
如果你手上产品的 IPS 也在 2 以下,先别急着加广告位。先看看你的用户一天开几次 App。这个数不提上去,加多少广告位都是白搭。