Vì sao Data là "siêu năng lực mới" của ngành game: Những gì bạn cần biết về Attribution

App Tracking Transparency (ATT) của Apple không chỉ làm thay đổi ngành mobile marketing, mà còn viết lại toàn bộ “playbook”. Bốn năm sau, các studio vẫn loay hoay trước tình trạng mất dữ liệu và tín hiệu từ các ad networks ngày càng yếu đi. Tuy vậy, một số vẫn tiếp tục mở rộng kinh doanh có lãi. Bí quyết là gì? Chính là xây dựng hệ thống chấp nhận dữ liệu bị thiếu hụt và dựa vào phương pháp đo lường thông minh hơn.

Như Roi Nam, CEO của Airbridge, chia sẻ trong buổi trò chuyện cùng Joseph Kim trên podcast GameMakers, thành công đến từ những đội ngũ không còn chạy theo “perfect data”, mà thay vào đó xây dựng hệ thống có thể xử lý vấn đề về dữ liệu. Một mobile growth manager tại một midcore game studio đã chia sẻ:

“Thay vì chờ đợi dữ liệu đầy đủ, chúng tôi đã bắt đầu xây dựng một hệ thống có thể xử lý vấn đề thiếu hụt dữ liệu. Chúng tôi test nhiều hơn. Chúng tôi xác thực bằng MMM. Chúng tôi vận hành CAPI ngay cả khi gặp khó khăn."

Theo Roi, chính tư duy đó đã trở thành tiêu chuẩn cho những studio vẫn đang tăng trưởng hiệu quả

🎧 Nghe toàn bộ bài chia sẻ trên GameMakers, hiện có mặt trên Apple Podcasts và Spotify.

4. Ngày càng nhiều studio đầu tư vào MMM

Khi tracking ở cấp độ người dùng trở nên kém tin cậy, nhiều đội ngũ đã chuyển sang Marketing Mix Modeling (MMM). Khác với các phương pháp attribution gắn liền với user identifier, MMM an toàn về quyền riêng tư và phù hợp hơn với bối cảnh hiện nay. MMM giúp trả lời những câu hỏi mà MMP hoặc SKAN không thể:

• Doanh thu thực sự đến từ paid UA là bao nhiêu?
• Kênh nào đang tạo ra giá trị gia tăng thực sự, chứ không chỉ đơn thuần được ghi nhận conversion?
• Ngân sách có thể cắt giảm ở đâu mà không ảnh hưởng đến tăng trưởng?

Các nhà phát hành game casual thường có lợi nhất vì chiến dịch của họ đơn giản hơn, ít kênh hơn và dữ liệu sạch hơn. Điều này giúp MMM dễ dàng đưa ra insight đáng tin cậy.

Khi triển khai MMM, các studio thường có hai lựa chọn: thuê vendor hoặc tự xây dựng hệ thống self-serve. Một quy trình self-serve điển hình bao gồm:

1. Chọn một model như Robyn của Meta hoặc Meridian của Google.
2. Xác định biến số kết hợp input marketing (chi phí, impression, install) với các yếu tố ngữ cảnh như tính mùa vụ hoặc xếp hạng trên app store.
3. Hiệu chỉnh model bằng lift study từ Meta hoặc Google để đảm bảo kết quả có cơ sở.
4. Kiểm tra độ chính xác với các chỉ số thống kê như R², MAPE hoặc MCMC convergence để đảm bảo tính tin cậy.
5. Chạy model định kỳ, cập nhật input mỗi 1–3 tháng và hiệu chỉnh lại mỗi 3–6 tháng.
6. Rà soát và tối ưu ngân sách một cách từ tốn, áp dụng insight mà không điều chỉnh quá đà.

"Một growth lead tại studio puzzle casual từng chia sẻ với tôi, MMM đã giúp họ phát hiện rằng chiến dịch influencer trên YouTube mang lại hiệu quả vượt trội so với rewarded video tại một số khu vực. Nếu chỉ dùng last-touch, chúng tôi sẽ không bao giờ nhìn thấy điều đó.'' — Roi Nam, CEO & Co-Founder của Airbridge & Airflux

Tối ưu hóa doanh thu thông minh hơn với Airflux

Đo lường chỉ là một nửa câu chuyện. Khi chi phí UA ngày càng tăng, câu hỏi thực sự là: làm thế nào để khai thác nhiều giá trị hơn từ chính những người chơi bạn đã có? Đó là lý do Airbridge phát triển Airflux – công cụ AI giúp nâng cao LTV bằng cách triển khai chính sách quảng cáo thông minh ở cấp độ phân khúc. Các studio đã bắt đầu thấy kết quả.

👉 Khám phá cách Clegames và Treeplla ứng dụng Airflux.

UA và Monetization: Một vòng khép kín

Trong thời gian dài, UA và monetization vận hành tách biệt. UA team tập trung giảm CPI và đạt mục tiêu ROAS, trong khi monetization team tối ưu vị trí quảng cáo và luồng IAP. KPI khác nhau, dashboard khác nhau, gần như không giao thoa.

Mô hình đó giờ không còn hiệu quả. Khi CPI tăng và tín hiệu giảm, tăng trưởng và doanh thu phải vận hành như một vòng khép kín. Những studio hiệu quả nhất đã nắm rõ điều này.

Các DSP hiện đại đang dẫn đầu. AppLovin, chẳng hạn, truyền dữ liệu bidding từ MAX mediation ngược trở lại UA engine. Vòng khép kín này giúp hiệu suất tăng tới 4 lần, không phải vì quảng cáo rẻ hơn mà vì chiến dịch được tối ưu dựa trên kết quả monetization thực tế.

Các studio có thể áp dụng cách tiếp cận tương tự bằng cách điều chỉnh chiến lược chiến dịch theo hành vi người chơi:

• Người dùng tập trung IAP: Trì hoãn quảng cáo và khuyến khích mua sớm.
• Người dùng tập trung IAA: Hiển thị quảng cáo ngay từ phiên đầu tiên cho nhóm có xu hướng tương tác với quảng cáo.
• Blended ROAS: Kết hợp cả hai hướng tiếp cận để tăng trưởng bền vững.

Thách thức nằm ở đo lường. MMP và SKAN được xây dựng trên last-touch attribution, cho biết ai được ghi nhận nhưng không thể hiện giá trị gia tăng thực sự. Đó là lý do ngày càng nhiều đội ngũ xác thực bằng Lift Study và MMM. Những lớp dữ liệu này giúp phân biệt yếu tố nào thực sự tạo doanh thu và yếu tố nào chỉ “đẹp trên giấy”.

"Nguyên tắc rất đơn giản: DSP ngày càng giỏi trong việc nhận diện người chơi có tiềm năng về mặt IAP hoặc IAA. Công việc của studio là gắn đúng chiến lược chiến dịch với đúng đối tượng." — Roi Nam, CEO & Co-Founder của Airbridge & Airflux

Tương lai: Tín hiệu tốt hơn, hệ thống thông minh hơn

Giai đoạn tiếp theo của đo lường sẽ không đến từ một “single source of truth”, mà từ việc kết hợp nhiều phương pháp, mỗi phương pháp bổ sung một lớp insight.

MMP như Airbridge mang lại khả năng quan sát real-time trên campaign, creative, channel, country và xu hướng theo OS. MMM mang đến góc nhìn dài hạn, cho thấy online và offline media đóng góp vào doanh thu thế nào theo thời gian. Lift Study từ Meta, Google hoặc bên thứ ba xác thực tính incrementality, giúp team biết yếu tố nào thực sự tạo tác động.

Tuy nhiên, sự thay đổi lớn hơn nằm ở kỹ thuật xử lý tín hiệu. Nhiều dữ liệu hơn không còn đồng nghĩa với hiệu quả tốt hơn. Các studio dẫn đầu đang loại bỏ tín hiệu giả hoặc kém giá trị, tập trung vào tín hiệu chất lượng cao, đã được xác thực – chẳng hạn dữ liệu purchase trên App Store – để cải thiện tối ưu hóa nền tảng.

Đồng thời, AI đang tái định hình cách growth team vận hành. Chúng ta đã thấy:

• Công cụ creative automation như Poolday ML, Blay và Incymo
• Nền tảng agenticnhư RetentionX, AppRadar và Pollen VC cho CRM, ASO và ad ops
• Công cụ ad monetization như Airflux, sử dụng reinforcement learning để tối ưu chiến lược ở cấp phân khúc

Hãy nhớ rằng, những studio đang bứt phá tập trung vào ba ưu tiên:

• Tín hiệu tốt hơn để tăng sức mạnh phản hồi nền tảng
• Đo lường thông minh hơn với MMM, Lift Study và CAPI
• Sự gắn kết chặt chẽ hơn giữa UA, product và monetization team

"Không phải là xây lại playbook cũ, mà là thích nghi nhanh hơn tất cả." — Roi Nam, CEO & Co-Founder của Airbridge & Airflux

Tương lai thuộc về những studio biết thích nghi, thử nghiệm và tái tư duy cách đo lường và tối ưu hóa doanh thu.

👉 Khám phá cách Airbridge và Airflux trở thành một phần trong chiến lược tăng trưởng của bạn.