{ "id": 75, "uuid": "fa4b2729-3243-4bd6-b290-2c6d586d3f57", "share_token": "VdxQMrUvNaEc", "title": "AEO优化价值解析", "plain_text": "You:\n我理解fb 的 install、aeo、vo找的分别是安装、付费人数、价值这几类用户，事件深度逐步递增，install一般用来测素材、看产品基础数据，vo在商业化阶段用（最终广告主要的还是回收），aeo的价值好像有点鸡肋，这么理解有问题吗？AEO的价值到底在哪儿，什么时候适合用？\n\n---\n\nChatGPT:\n你的理解方向是对的，但 AEO 被低估了。\n\n1. 先修正一下定义\n优化目标\t系统主要找谁\t适合阶段\t核心用途\nInstall\t容易安装的人\t早期测试、素材测试、产品基础量\t便宜拿量，看 CTR\/CVR\/CPI\/早期留存\nAEO\t容易完成某个事件的人\t中期验证、事件充足但价值不稳定时\t找“更有质量”的用户\nVO\t容易产生高价值的人\t商业化成熟、付费\/广告收入信号充分时\t直接追 ROAS \/ LTV\n\nMeta 官方对 AEO 的定义是：让 app promotion ads 投放给更可能完成特定 app event 的人，比如 purchase，而不是只优化安装。\nFacebook\n\n所以 AEO 不等于“付费人数”，它是事件优化。\n\n2. AEO 的核心价值\n\nAEO 的价值不是替代 VO，而是解决一个很实际的问题：\n\nInstall 太浅，VO 又太深，中间需要一个可学习、可放量、能过滤低质用户的目标。\n\n尤其是休闲游戏里，很多项目早期会遇到：\n\nInstall 量很大，但 D0\/D1 行为很差；\n\nVO 跑不动，因为 purchase \/ ad revenue \/ ROAS 信号太少；\n\n付费率低，直接 purchase AEO 也不稳定；\n\n但产品里有一些中间行为能代表用户质量。\n\n这时 AEO 就有价值。\n\n3. AEO 适合优化什么事件？\n\n不要只盯 purchase。对休闲游戏来说，更常见的是这些事件：\n\n游戏类型\t可用 AEO 事件\nPuzzle\tcomplete level 5 \/ level 10 \/ fail 3 times \/ use booster\nMerge\tcomplete tutorial \/ unlock area \/ first merge target \/ session 2\n模拟经营\tbuild first shop \/ unlock second system \/ complete order X\n广告变现\tad impression threshold \/ rewarded ad watched \/ playtime threshold\n混合变现\tfirst purchase \/ add to cart \/ starter pack view \/ rewarded ad watched\n\n更准确地说，AEO 适合优化：\n\n和 LTV 有强相关，但发生频率又足够高的事件。\n\n这是关键。\n\n4. 什么时候 AEO 有用？\n适合用 AEO 的情况\n\n1. Install 量便宜，但质量差\n\n比如 install campaign CPI 很好看，但：\n\nD1 留存低；\n\n激励视频观看低；\n\n关卡深度浅；\n\n付费率低；\n\n回收不稳定。\n\n这时可以从 install 切到 AEO，优化一个早期质量事件，例如：\n\ntutorial_complete\n\nlevel_5_complete\n\nfirst_rewarded_ad\n\nplay_10min\n\nsession_2\n\n2. VO 信号不足，跑不出学习\n\nVO 要求价值信号足够丰富。尤其是 IAA 或低付费率休闲游戏，直接 VO 可能学习慢、波动大。AppsFlyer 也提到，向 Meta 传丰富的 in-app events 和参数，可以帮助使用 Meta 的高级优化能力。\nAppsFlyer Support\n\n如果你的 D0\/D1 价值回传量不够，AEO 往往比 VO 更稳。\n\n3. 你想验证产品质量，而不是只测素材\n\nInstall 更适合测素材吸量能力，但它会吸来一批“爱点、爱装、不一定玩”的用户。\n\nAEO 更适合测：\n\n这个素材带来的用户是否真的进入核心玩法；\n\n某类卖点是否吸引高质量用户；\n\n不同创意方向是否影响用户深度行为。\n\n所以素材初筛用 Install 可以，但进入放量或质量判断时，AEO 更有参考意义。\n\n4. 付费太少，但有前置信号\n\n比如 purchase 事件一天只有几十个，不够稳。但你发现：\n\n看 starter pack 页面的人，付费率高；\n\n完成 level 10 的人，广告 LTV 高；\n\n看过 3 次 rewarded video 的人，D3 留存高。\n\n那就可以用这些事件做 AEO。\n\n5. 什么时候 AEO 鸡肋？\n\n你觉得 AEO 鸡肋，通常是因为事件选错了。\n\n不适合的 AEO 事件\n错误事件\t问题\ntutorial_start\t太浅，和 install 差不多\napp_open\t基本没意义\nlevel_1_complete\t太容易完成，区分度弱\npurchase\t如果量太少，学习不稳\nad_impression\t如果所有人都触发，质量区分弱\nevent 设计和 LTV 无关\t优化后只会让指标虚高\n\nAEO 最怕两个极端：\n\n事件太浅：和 Install 没区别；\n\n事件太深：量不够，系统学不动。\n\n6. 实操判断标准\n\n我会用这个判断：\n\nInstall → AEO 的切换条件\n\n满足其中 2-3 条就可以测：\n\n单 campaign 每天 install 足够多；\n\n早期事件每天有稳定触发；\n\n该事件和 D1\/D3\/LTV 有明显相关；\n\nInstall 量的后端质量差异较大；\n\n产品已经过基础漏斗验证。\n\nAEO → VO 的切换条件\n\n适合切 VO 的情况：\n\nD0\/D1 revenue 回传稳定；\n\n付费或广告价值事件量足够；\n\nROAS 模型相对稳定；\n\n已经不是“找会玩的人”，而是“找值钱的人”。\n\n7. 对你的结论的具体评价\n\n你的理解可以改成这样：\n\nInstall 用来测吸量和基础漏斗；\nAEO 用来找更可能进入关键行为的人，是 Install 到 VO 之间的质量过滤层；\nVO 用来找高价值用户，适合商业化信号充分后的 ROAS 放量。\n\nAEO 不是必用项，但不是鸡肋。它的价值在于：\n\n当 VO 太深、Install 太浅时，用一个和 LTV 强相关的中间事件，让系统更早获得质量信号。\n\n对于休闲游戏，尤其是 IAA 或混合变现项目，AEO 很多时候比直接 VO 更实用。", "sanitized_html": "
You<\/div>
我理解fb 的 install、aeo、vo找的分别是安装、付费人数、价值这几类用户，事件深度逐步递增，install一般用来测素材、看产品基础数据，vo在商业化阶段用（最终广告主要的还是回收），aeo的价值好像有点鸡肋，这么理解有问题吗？AEO的价值到底在哪儿，什么时候适合用？<\/div><\/div>\n
ChatGPT<\/div>

你的理解方向是对的，但 AEO 被低估了<\/strong>。<\/p>\n

1. 先修正一下定义<\/h2>\n
优化目标<\/th>系统主要找谁<\/th>适合阶段<\/th>核心用途<\/th><\/tr><\/thead>
Install<\/strong><\/td>容易安装的人<\/td>早期测试、素材测试、产品基础量<\/td>便宜拿量，看 CTR\/CVR\/CPI\/早期留存<\/td><\/tr>
AEO<\/strong><\/td>容易完成某个事件的人<\/td>中期验证、事件充足但价值不稳定时<\/td>找“更有质量”的用户<\/td><\/tr>
VO<\/strong><\/td>容易产生高价值的人<\/td>商业化成熟、付费\/广告收入信号充分时<\/td>直接追 ROAS \/ LTV<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/div><\/div>\n

Meta 官方对 AEO 的定义是：让 app promotion ads 投放给更可能完成特定 app event 的人，比如 purchase，而不是只优化安装。<\/span><\/span>Facebook<\/span><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/span>
\n所以 AEO 不等于“付费人数”，它是事件优化<\/strong>。<\/p>\n

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2. AEO 的核心价值<\/h2>\n

AEO 的价值不是替代 VO，而是解决一个很实际的问题：<\/p>\n

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Install 太浅，VO 又太深，中间需要一个可学习、可放量、能过滤低质用户的目标。<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n

尤其是休闲游戏里，很多项目早期会遇到：<\/p>\n