加密賭場

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如何計算賭場廣告活動的ROI

1）基本概念（簡稱）

Spend-廣告支出（媒體/創意/跟蹤器等）。

GGR （Gross Gaming Revenue）-利率減去收益（總收入）。

NGR（Net Gaming Revenue）-GGR減去獎金/獎金，頭獎捐款，提供商傭金，支付傭金，稅收/傭金，退款/滯納金。

ROAS = NGR / Spend.

ROI=（NGR − Spend − 其他直接費用）/Spend。

CPA=Spend/FTD（主要存款）。

ARPU_Dn是玩家在n天內的平均收入（通常為NGR）。

收費（天）-累積的ARPU隊列覆蓋註冊會計師多長時間。

LTV是玩家整個生命周期的折扣收入。

💡 在iGaming中,僅通過GGR計算ROI是一個錯誤。根據NGR或緩存，如果我們需要評估退款。

2）正確的數據漏鬥

1.點擊→註冊→ KYC → FTD → 2nd Dep → Retention

2.所有事件均為s2s後備箱（服務器-服務器），單個「click_id」/「sub_id」方案。

3.切口：來源/創意/地理/設備/土地/點擊日期和FTD日期。

4.收入被視為隊列（按點擊日期或FTD-最重要的是，保持一致）。

3）公式（運營級別）

3.1.GGR → NGR轉換


NGR = GGR
−獎金和促銷活動（包括免費旋轉）
−在頭獎基金中的份額（如適用）
− 遊戲提供商委員會−（占GGR的百分比）
− 付款系統委員會−（存款/結算的百分比）
−稅/遊戲執照/許可證（如果屬於NGR）
− Chargeback/Refund

3.2.運河經濟


ROAS = NGR / Spend
ROI=（NGR − Spend − 其他直接費用）/Spend
CPA = Spend / FTD
ARPU_Dn = NGR_Dn / FTD
Payback_dni ≈ CPA/（平均每天ARPU到回報點）
LTV = Σ (NGR_t / FTD) / (1 + r)^t

其中r為月貼現率（例如1-2%/月）。

4）計算示例（D30，簡化）

輸入（每個月通過一個通道）：

Spend = 50 000
Clicks=100,000，註冊=8,000，KYC=5,000，FTD=1,000
GGR_D30 1 FTD=140 ⇒ GGR總計=14萬
獎金/FS=20,000（FTD 20）
遊戲提供商傭金=10％ GGR=14,000
付款委員會：D30期存款=120,000、fee 3% ⇒ 3,600
Gaming duty/稅收（如果屬於NGR）：5% GGR ⇒ 7,000
Chargeback/Refund：1%的存款⇒ 1,200

NGR_D30:

140 000 − 20 000 − 14 000 − 3 600 − 7 000 − 1 200 = 94 200

度量標準：

ROAS = 94 200 / 50 000 = 1,884 (188,4%)
ROI=（94 200 − 50 000 − 其他直接費用）/50 000

💡 如果您設置了通道的「運營商」虛構，例如5,000 →
ROI = (94 200 − 50 000 − 5 000) / 50 000 = 0,784 (78,4%)

CPA = 50 000 / 1 000 = 50

ARPU_D30 = 94 200 / 1 000 = 94,2

薪資分數： 平均每天ARPU ≈ 94.2/30=3.14 →

50/3.14 ≈平均運河回報前16天（粗略估計；更正確-通過ARPU累積曲線）。

💡 我們進一步添加ARPU_D60/D90並構建LTV曲線,將其與CPA進行比較。

5）付款模式的特征

CPA：一切都很簡單-NGR隊列與Media Spend；確保CPA反映質量（D7/D30, 2nd-dep）。

RevShare：考慮吸引玩家的NGR凈流量減去合作夥伴的傭金，與渠道成本進行比較。預測LTV的「長尾巴」很重要。

混合動力（CPA+RS）：考慮一次性CPA+NGR份額；通過單個隊列報告進行分析。

6）增量性和歸屬

A/A或geo-holdout：一些流量保持不顯示廣告/offer-估計基本有機物的增長。

服務器側跟蹤：減少歸因損失和雙重學習。

SKAN/Privacy Sandbox/Web2App：對於移動，使用概率模型和MMM（營銷混合模型）作為真理的「錨點」。

7）如何準確地計算成本（通常忘記了）

遊戲提供商傭金（通常占GGR的百分比）。

存款和結算的付款傭金（方法不同）。

獎金費用：獎金和frispins（EV）的實際成本。

遊戲出租車/reg。費用-如果您不考慮以上的P＆L線路。

Chargeback/Refund和運河的運營成本（創意制作，防凍劑，跟蹤器，圖爾茲）。

Frod/bot交通-清潔隊列；否則ROI將被誇大。

8）表格模板（最低列）

點擊日期	來源	創意	GEO	設備	集團的	雷格	KYC	FTD	存款_D30	GGR_D30	獎金	提供商_％	付款_％	稅款	Chargeback	NGR_D30	Spend	CPA	ARPU_D30	ROAS/ROI
單獨的選項卡：ARPU累積每天（1-120）, Retention, 2nd-dep rate, Payback graph, LTV曲線。

9）靈敏度分析（如果……）

+10%支付傭金→ ROI如何變化？

− 20%的GGR/FTD（季節性衰退）→您是否會進入Payback？

+X％的獎金（慷慨的促銷網）→保留↑，但NGR/FTD ↓-尋找最大值。

在混合電路中將CPA轉換為± 5-10 →，請參閱「收支平衡CPA」閾值。

10）支票單

在頻道啟動之前

s2s後備箱reg/KYC/FTD/2nd dep，計時器/貨幣驗證
商定GGR→NGR公式以及NGR的具體內容
切入點：來源/創意/geo/devys/土地
設置後備延遲變量（>15分鐘）,CR跳躍,chargeback
增量測試隊列A/A或geo-holdout

在第1周

統計閾值：決策前≥300 -500次點擊/捆綁或≥30 -50 reg
控制獎金科斯塔和促銷機械師（沒有「吃飯」保證金）
第一個ARPU累積曲線（D1→D7→D14）

到D30/D60/D90

LTV曲線vs. CPA（是否在目標時間內達到薪資）
按隊列質量劃分的費率指數（CPA/Hybrid/RS）
創意/登陸/地質復古；將洞察力轉移到規模

11）常見錯誤

1.計入GGR，忽略獎金和傭金→高估了ROI。

2.按時間/貨幣比較不同的渠道而不規範化。

3.解決1-2 FTD（沒有統計能力）。

4.忽略2nd-dep rate，D7/D30是「廉價FTD」打破NGR。

5.不考慮付款傭金和chargeback。

6.零增量檢查-為有機物付費。

12）30-60-90 ROI分析實施計劃

0-30天（計算MVP）：

單個GGR/NGR定義，連接s2s後備箱，切口表。
Dashbord：Spend → CPA → NGR_D7/D30 → ROAS/ROI，延遲變量/CR。
第一個累積的ARPU曲線和薪資分數。

31-60天（隊列和質量）：

直到D90的LTV模型，按質量進行通道比較（2nd-dep，Retention）。
增量測試：geo-holdout/A/B；費率調整/卡帕瓦尼亞。
采購/創意/財務報告模板。

61-90天（預測和可持續性）：

按季節性和股票劃分的MMM/LTV預測；如果有的話，劇本。
事件管理和調解；公式和來源的季度審計。
將決策轉換為隊列KPI。

iGaming中的精確ROI是基於NGR和隊列邏輯而不是「美麗GGR」或EPC構建的。標準化漏鬥和公式，計算獎勵海岸和傭金，檢查增量性和質量（D7/D30，2nd-dep），並根據LTV vs CPA曲線做出決定。然後通道不再是彩票，ROI變成一個受控指標，取決於你的假設而不是運氣。