谈谈免费阅读类产品的商业化1046次阅读

一、阅读类产品商业模式

阅读类产品的商业化无外乎内购、广告，对应的分别是付费产品和免费产品。

其中付费产品国内以阅文旗下的起点、红袖、QQ阅读为主，这类产品均为付费才能持续阅读，在多年的深耕下积累了一大批忠实读者，用户黏性高付费意愿强。

免费产品则如番茄小说、疯读、七猫小说、米读等，用户可免费地持续阅读，付出的代价则是每隔一段时间出现一个广告，形式可能包括native、banner、激励视频广告等。

随着免费阅读带来用户规模的迅速扩大，用户也会出现不同的分层，因此一方面为了满足部分用户希望无广告沉浸阅读的体验，另一方面出于变现压力，便有了基于免费模式下的一个内购产品：会员。其权益包括无广告阅读、免费听书、自动翻页等。但总体还是基于免费模式下的。

本篇文章会围绕基于免费模式下的阅读类产品的商业化进行分析（不考虑内容改编翻拍等商业化）。

二、免费阅读产品的LTV

通常一个产品会有一个算法预估该产品的30日LTV、90日LTV、180日LTV等，通过这样的计算来预估多少日ROI会转正，进而以评估在什么阶段应该增大投放量获得最大的ROI及用户规模。

LTV的影响因素非常多，包括产品的UI、功能模块的设计、内容分发策略、商业化策略等，通常会通过实验的方式选择一个相对较优的方案。

1. 内购

对用户而言内购其实是一个期望型需求，对商业化同学这是令人兴奋的一个产品。内购意味着arpu会蹭蹭往上涨，尽管免费阅读类产品的付费用户不会太多，但相比广告带来的收益，就像水一样哗啦啦地来。

1）内购——会员

部分阅读产品有些可以通过内购会员进行免广告。目前会员免广告的价格比起付费阅读产品如起点仍然是非常低的，内购/会员的目的一方面是减少产品对广告的依赖，另一方面也增强用户的黏性，让用户在产品内有形成阅读习惯。

2）内购——代币用以免广告

这是部分产品采取的策略，在产品内部自有一套货币体系。但是代币通常免去的是部分广告场景，如用户解锁章节的情况，类似于付费产品起点阅读的起点币解锁章节。

单纯使用代币无法免去全局广告，因此对于追求纯净阅读体验的用户来说不是很友好。但这样的定价方式会让用户对于内容的价值有一定的认知，在针对内容价值做差异化定价时体验落差不至于太大。

2. 广告

这是免费阅读产品的营收大头。广告收益=Average（eCPM）*sum（impression），从公式来看为了追求收益最大化，插入的广告越多越好，但是广告数量与用户LT直接成负相关关系。所以广告策略直接影响用户的LT，没有LT，V再大也空谈。

1）eCPM（每千次展示期望收益）

受AUC：Ad、User、Context的影响。在RTB协议下DSP会根据AUC来对CTR和CVR进行预估，进而给出该广告展示机会的报价。一般来说，CTR和CVR越高，eCPM越高。此外，eCPM还呈现工作日、上下班时间维度的周期性。

Ad侧

包括广告内容，即广告主所处行业；广告形式，包括激励视频广告、插屏广告、native广告和banner广告（阅读产品中无feed流广告），不同形式的广告价值也不一样，上述为一般情况下从高到低的罗列。

看起来像是对用户体验影响越大的的价值越高。不过具体的价值会由DSP平台根据AUC对CTR和CVR进行预估以定价。

User侧

这个是同一个广告下决定广告主出价的关键因素，广告的受众毕竟是用户。因此即使是同一个广告，对不同的User广告主可能都会给出不一样的预估价。

DSP平台或者DMP平台基本都会有一个User的用户画像，广告主会据此出价。比如用户地理因素的影响，同一个广告在欧美的eCPM是20刀，非洲可能就是1刀。

Context侧

即广告出现的上下文，这主要是广告平台根据历史数据进行预估的。如果产品内出现较大的广告策略变动也会影响广告平台对该广告位的估价。

综上来看，虽然eCPM是由产品接入的SSP平台直接给出的，但是在产品策略层面仍然是有一定操作空间的。

2）impression

即广告出现的密度，可想而知一味高密度的impression会导致LT直线下滑。当前免费阅读类产品广告的分布主要包括以下几点。

启动插屏广告，因点击率高所以eCPM也高。

阅读器内native广告，即原生广告（虽然叫原生广告但是当前的样式和内容还远远达不到原生的标准），这类广告主要出现在用户翻页或者下滑的时候出现的，直接滑过去即可，所以eCPM也较低。

阅读器内激励视频广告，通常出现的场景是看广告可以解锁章节或者30min畅读、或者看广告可以享受30min无广告纯净阅读（以毒攻毒有没有hh）。这类广告是不可跳过的，eCPM最高。

阅读器内插屏广告，本质和1提到的是一样的，在应用内的插屏广告多数时候会作为激励视频广告的兜底广告，因为不是每一次展示机会都会得到广告填充的（所以广告漏斗是一个优化以提升impression的点）。

任务中心广告，通常是有在应用内存在代币体系的产品会设置的，目的是给用户增加更多的代币获取场景。

其形式包括但不限于看广告、玩小游戏（本质也是看广告）等，即用户可以通过投入一定的时间来获得代币，进而获得更好的阅读体验（这也是代币体系下非付费用户获得较好阅读体验的一个手段，如时间充足的时候获取足够代币然后用代币阅读。做得好的话这部分的广告arpu可能吊打阅读arpu都有）。

3. 用户分层的维度

针对内购和广告行可以对用户进行分层。此外，用户是多变的异质的，在不同的场景下可能体现出不同的画像，因此也对广告的策略提出了动态变化的要求。

1）内购相关

很多情况下业务人员分析商业化时会分为内购收入和广告收入，通常都会对广告收入细分，而将内购用户作为一类群体。但实际上内购用户虽然比例小，但这是一群高价值用户，对这部分用户进行分析进而提升这部分用户的价值，甚至可定制化一些产品。

• 购买成功用户，内购的频率、金额大小。

• 内购失败用户（将失败用户当作内购的召回用户可行吗，发起内购的用户其付费意愿应是高于非付费用户的）。

2）广告相关

广告耐受度。通过对用户进行广告耐受度分层可以在保住LT的同时最大化impression，耐受度当然是越细分越好。

广告也是内容。广告内容×用户行为。同一用户可能对广告主A的广告感兴趣，但是对广告主B的广告不感兴趣。那么匹配好广告内容与用户其实是有利于提升广告本身的价值和用户LT的。

现实中这个问题publisher侧似乎决定不了，由广告平台侧来决定的，按理来说广告平台侧是有动机去做这个事情的。倒是publisher可以决定对某一类用户不接入某一类平台来规避这个问题，但是依然很粗糙。

3）特殊用户群体

无广告用户。某些用户由于不知名原因无法展示出广告，针对这类用户可以通过API接入的方式去接入直客或者自制的广告避免浪费展示机会。

4）个体用户

以上对用户进行了分层以尽可能精细化处理。但其实仍然不够细，最细的策略应该是针对单个个体用户进行动态的广告策略。因为用户的多变性异质性，用户通过阅读行为产生的广告价值在一天中也是不一样的。因此如果能对LTV再次细分至一天中的各个时间段，应当能够尽可能提升LTV。

但是这对publisher侧的产品能力提出了较大的挑战。

三、阅读产品的内容价值

内容价值是阅读类产品商业化变现的底层逻辑。很容易理解的是，同一本书不同的章节有长有短、内容或平铺直叙或跌宕起伏精彩程度也不尽相同，因此显而易见每个章节的价值也是不尽相同的。

免费阅读产品的内容售卖可以分为三个阶段。

第一阶段：统一定价，低价售卖。

低价是指这个阶段一般属于用户高速增长期，主要变现手段是一些对阅读体验影响较小的native广告（native广告eCPM低）。这个阶段不适合对内容价值进行分层定价，核心目标是提升用户的留存，有较强的黏性谈用户分层变现才有意义。

第二阶段：统一定价，提高售卖价格。

这一阶段用户有一定的黏性，积累了一定的用户数据并有用户的广告耐受度等实验数据可以稳住LT的情况下提升变现效率，如native广告的密度增加，并会不定时增加激励视频广告等eCPM更高的广告类型。

在这一阶段，部分付费意愿强的用户会比较容易转化，因此也就有一个一个期望型需求的功能，会员免广告或内购代币等。

第三阶段：差异化定价，内容价值分层。

底层逻辑是内容的价值，相关因素有章节内容字数、精彩程度等。其中精彩程度可以根据用户的行为特征数据综合判断，如截屏、分享、评论、点赞、反复阅读、停留时长等进行判断（所以在产品规划前期，应该添加相应的MVP轻量化功能和埋点来采集相关数据）。

用户体验平滑过渡。

内容价值分层的最终目的就是最大化内容的价值，以高于均价去售卖当前的章节。可能的形式如锁定章节、提高解锁价格等，这势必会影响用户体验，因此在该阶段应对用户“购买”这个章节的方式或者路径给予强曝光。

如果是有应用内货币体系的产品，则应该增强用户获取代币的曝光以及增加用户获取代币的场景（最好具有一定的趣味性），其他类型的不管是观看广告或者内购，在曝光和文案上一定要下足心思（没有足够曝光的功能再好也没多少人会用的，别妄想大部分用户都和PM一样去探索各个功能模块）。

兼顾当前已有变现产品。

有货币体系的产品，为使得用户可以平滑过渡，可能会免费发放一些代币给用户，但用户可能会使用这些代币去解锁均价定价章节，这会直接导致arpu的下降。

四、商业化增长的思考

变现的增长来自于对用户价值和内容价值的深层挖掘，商业价值=f（用户价值，内容价值）。如何最大化商业价值，用一句话来说：给用户分发感兴趣的书并在书中插入该用户广告耐受度上限附近的广告以最大化广告impression。

这其中有几个因素：感兴趣的书、广告耐受度、广告。其中感兴趣的书由内容分发的同学主导，广告耐受度前面已经讲了，下面主要从广告的角度来谈一谈收入增长。

1. 广告收入拆解

用户广告收入=average（eCPM）*sum（impression）=average（α*CPX*pCTR*pCVR）*sum（impression）=sum（αn*CPXn*pCTRn*pCVRn*impressionn），其中n代表不同的广告类型，其中α为DSP的广告出价因子，CPX为结算方式及价格。

公式中，作为publisher侧产品层面α、CPX、CVR无法左右，但是广告CTR和impression是从产品层面可以影响的。

1）CPX或者说eCPM

在广告主中对广告的出价也存在一个金字塔形状，通常媒体为了不浪费广告展示机会会接入多个SSP平台甚至直客，采用RTB或者waterfall等广告请求方式来最大化收益，这样来说选择的SSP平台越多越好，也确实如此。

但是当前市场上大的聚合平台（mediation平台，一个媒体要同时接入多个SSP平台时需要通过mediation平台）如Max mediation或Admob mediation，他们也都仅能支持部分SSP平台而无法涵盖所有。

因此在SSP平台的选择上是可以通过用户分层来选择性接入的，即用户分层×SSP平台或mediation平台（选择mediation平台可行性更高，同时成本更低）

• 比如对游戏类广告耐受度高的用户，就主要以游戏类广告主集中的SSP平台为主进行接入（其实游戏也可以再进行细分如重度游戏、超休闲类游戏，可以分析有无必要）。与用户更匹配的游戏意味着更高的CTR，即意味着更高的eCPM。

• 此外，直客、affiliate平台也可作为提升eCPM的选择。

2）CTR

• 广告页面UI的设计或代币发放的形式可以提高广告的CTR，从前段时间国家出台插屏广告规范就可以看出来。

• 广告内容匹配度：用户对广告内容的兴趣与否也直接决定了CTR/CVR，甚至是用户体验。匹配的广告或许能让用户体验更好

• 广告样式：多关注市面上的新型广告样式，有些可能会带来用户体验和eCPM的双重提升。

3）impression

阅读器内广告

在广告样式既定的情况下，广告的展示密度直接正比收入，也直观地代表了内容的价值。因此广告的密度应结合用户耐受度和内容的价值进行插入。比如这里内容价值可体现为内容字数/内容价值分层。

用户的异质性：如同eCPM高低在一天中有周期性表现一样，用户对广告的耐受度也会存在周期性地变化。比如在工作日耐受度缩进一些，在双休日耐受度放宽一些，这是可以通过实验去验证的。

阅读之外的场景

内置趣味性的任务，类似淘宝pdd种水果，京东做任务获取金豆、大转盘、飞刀游戏等。这些场景中也可以插入广告。

特殊用户群体

排查是否有一部分用户由于不确定的原因（可能是被mediation或者SSP、DSP屏蔽）始终无法展示部分广告，针对这部分用户可以接入直客或者自制广告位其他产品导流的来尽可能利用这部分impression。

2. LT

这个产品最终实现的价值=内容消费量×内容价值。内容消费量即用户的LT，内容价值基本对应广告收入，这两者本身就是矛盾的，因此在挖掘内容价值与LT存在一个平衡点，对应的产品价值最大。

五、总结

以广告变现为主的免费阅读类产品商业化的底层逻辑是内容价值，基础设施建设之外，对内容价值的最大化则需要对“用户分层×内容 分层×广告分层”去做精细化的匹配。

此外，publisher的在考虑变现增长时应不局限于自家产品内部优化，也可以考虑与SSP的协同。当前publisher与SSP平台其实是相对独立的单元，中间的数据孤岛导致双方都没能最大化地利用好这些数据。

对免费阅读产品发展的一点思考：相对付费产品，免费阅读产品在用户的获取成本上相对更低，因此更容易获得用户。而由于免费模式带来的arpu也不高，ROI压力很大，因此 在投放获取用户上会显得捉襟见肘。但广告是一个很大的市场，一旦免费的模式跑通ROI转正之后，可以通过更具规模的投放来快速扩大用户规模。

来源/作者：代生的集思录