ケーススタディ

解決策「Seekers Notes: Hidden Mystery」のキャンペーン開始に先立って、モバイル属性・マーケティング分析プラットフォームの adjustを介して、アプリのインストール回数やアプリ内イベントなどの情報も含めたすべてのポストバックデータがLiftoffに送られました。

Liftoff のマシンラーニング (ML) エンジンと共有する情報が多ければ多いほど、短期間で効率的にキャンペーンの成果を出すことができます。

短期の試験期間を経て、MLプラットフォームによって「Seekers Notes」ゲームのアクティブユーザーになる可能性が最も高い国内iPadユーザーの類似プロフィールが作成され、同時にこの類似オーディエンスのみに的を絞った広告入札を開始しました。

その後、Liftoffのクリエイティブチームによってインタラクティブ広告やすきま広告、ネイティブ広告、アニメーション動画、バナーなどの様々な広告形式を使って動的A/Bテストを実施しながらキャンペーンをスタートさせました。「Seekers Notes」などの宝探しゲームは視覚的な要素が多いため、ユーザー獲得に最も効果的な背景やメッセージ、広告表示後のプロンプト、ビジュアル素材の組み合わせを特定するために無数の試験が行われました。MyTonaから背景やクリエイティブ素材を提供いただいたことでA/Bテストのプロセスが大幅に効率化され、短期間でキャンペーンの成果を出すことに成功しました。