Panda Studio 通过 Unity LevelPlay 聚合平台将 ROAS 提高 222%，eCPI 降低 21%

Panda Studio 是总部位于中国的手游开发商，希望为公司旗下热门游戏《Battle Bingo》吸引更多玩家。在看到许多同品类真金游戏通过 Unity LevelPlay 聚合平台大幅提升了安装量后，他们决定迁入 Unity LevelPlay，并开始测试 ROAS 智能优化工具。

Damon Sun，Panda Studio CEO，在此分享了如何在 LevelPlay 聚合平台上整合变现和获客数据，最终成功实现用户增长，将 ROAS 提高了 222%。下面来听听他们的故事。

迁移至 Unity LevelPlay

“我们想快速增加《Battle Bingo》的用户数量，但之前的聚合平台没能帮助我们实现增长目标。为了寻找新的灵感，我们分析了同品类其他开发者的成功故事，注意到一个共同的关键词——Unity LevelPlay 聚合平台。

于是我们和 LevelPlay 团队取得了联系，了解了 LevelPlay 聚合平台及其工具套件能够帮助我们做些什么。其中，「CPM 分桶」和「ROAS 智能优化工具」也让我们很感兴趣，因此决定尝试一下。”

CPM 分桶助力效果提升

“首先，LevelPlay 团队分析了《Battle Bingo》的历史数据，提出了几条初步的瀑布流建议，比如根据竞价潜力调整分层。

我们使用 Unity LevelPlay 的实时数据报表，将瀑布流划分为不同的 CPM 分桶（即价格区间），以分析不同广告网络的表现。通过这种方式，我们了解到哪些网络能够有效地提高展示次数和收入，找到了竞价潜力最大的网络，然后相应地为其增加新的分层。

接下来，我们对新设置进行了 A/B 测试，以确认新增分层能够提高 ARPDAU（日活用户平均收益）。就这样，我们设置好了最优瀑布流，为起量做好了充分准备。”

引入 ROAS 智能优化工具

“接下来是重头戏：ROAS 智能优化工具。它能够自动管理获客活动，为我们节约宝贵的时间和资源。

智能优化工具的正常运行需要收集足够多的效果数据。为此，我们先从应用层面进行了人工优化，根据历史 ROAS 表现调优各个渠道出价，从而提升整体回收表现。

收集到足够的数据之后，我们设定了一个 D7 目标，并在面向美国市场的投放中正式启用了智能优化工具。在 Unity 团队的建议下，我们还 A/B 测试了新的广告素材，并进行了相应的优化调整。

见证 KPI 一路上扬

“使用 ROAS 智能优化工具后，我们的 D7 ROAS 猛增了 222%。D7 ARPU（每用户平均收入）增加了 152%，eCPI（每安装成本）则下降了 21%。

与之前使用的聚合平台相比，我们的 ARPDAU 和变现收入也分别提升了 17% 和 23%。最终，我们不仅成功提升了获客能力，还获得了高价值用户，并因此增加了收入。”

"我们不仅成功提升了获客能力，还获得了高价值用户，并因此增加了收入。”

- Damon Sun, Panda Studio CEO

“与 Unity 团队的合作堪称双赢 —— 获客活动大获成功，还通过自动优化工具节约了大量人力。更重要的是，我们在这一过程中建立起了相互信任与支持的共赢伙伴关系。

我们期待之后与 Unity LevelPlay 继续合作，帮助我们进一步扩大游戏的市场规模。”