今天给大家分享一则手游投放的案例：为获取长期价值较高的玩家，手游公司搭配使用预测生命周期价值 (pLTV) 模型和Facebook广告应用事件优化中的自定义事件。

知识铺垫：Apple在iOS14 落地时推出了SKAdNetwork。该框架能在保护用户隐私的同时进行安装归因。但出于隐私安全考量，SKAdNetwork向广告主发送的安装信息很有限，仅凭这些信息无法清晰洞察用户行为。SKAdNetwork回调中包含每位用户的一个转化值，而营销人员可以将应用中的多种操作映射到这个转化值上。而pLTV解决方案就是可以用来打造用户行为预测模型，并基于预测结果映射转化值，精确了解用户的安装后行为。

品牌目标
Pixio是一家香港的手游工作室，专门开发休闲类的单人手游。工作室成立以来推出了4款吸引全球玩家的热门游戏，《点点亿万富翁》、《点点邪恶帝国》、《地球游戏》和《宝箱是我的！》。其中《宝箱是我的！》在发布三年后，Pixio想扩大受众群体，并触达长期价值较高的那部分玩家。

营销方案
通过全面了解游戏玩家带来的整体收入的趋势，各个公司可以做出更为明智的营销决策。因此Pixio也决定搭配使用预测性终生价值（pLTV）模型和Meta的自定义事件优化，以评估新玩家在第30天的终生价值。

通过跟第三方公司合作，建立了高度准确的预测模型，然后创建了针对自定义事件进行优化的应用事件优化广告。目标是与pLTV最高的1%的潜在玩家互动交流。

Pixio还开展了包含两个单元的提升测试，用来衡量新策略带来的增量价值。第一个单元中包含专属广告，专注于通过pLTV模型创建的自定义事件。第二个单元中包含针对购买事件优化的现有常规应用事件优化广告。

投放成效
Pixio在2022年8月-9月期间投放了广告，之后发现搭配使用pLTV模型与自定义应用事件有助于吸引并留住高价值玩家，最终取得营销长红：

· 与普通广告相比，搭配使用预测性终生价值自定义事件和应用事件优化可将单次购买收入提高31%。
· 与普通广告相比，搭配使用预测性终生价值自定义事件和应用事件优化可将广告花费回报提高18%。
· 与普通广告相比，搭配使用预测性终生价值自定义事件和应用事件优化可将单次安装费用降低4%。

客户评价
“我们很高兴有机会测试pLTV并在广告中有所应用。借助pLTV模型，我们可以利用机器学习定位选项了解并测试广告。接下来，我们打算扩大这一策略的使用范围，希望能在所有广告中进行推广。”
——Ricky Leung Pixio Ltd. 首席执行官