案例研究 · 休闲 / 超休闲手游
一家中型手游工作室如何在 7 天内通过 ASAPilot 把 CPI 降低 32%
一家中型休闲游戏工作室使用 ASAPilot 识别了 38 个零转化关键词、调整了 Search Match 曝光、对齐了 Custom Product Page，一周内平均 CPI 从 $4.85 降到 $3.30。
- 客户
- 中型手游工作室
- 组合
- 4 个已发布应用，月均 ASA 投放 $85K
- 成果
- 从 $4.85 降至 $3.30（-32%）在 7 天内完成
- 时间窗
- 7 天密集落地，60+ 天持续保持
注： 本案例研究反映了在多个 ASAPilot 客户账户中观察到的真实工作流模式。工作室身份、应用 名称、具体数字已应客户要求匿名化。
这家工作室
一家位于北欧的中型手游工作室，总人数 12 人——1 名 UA 操作员、3 名游戏设计师、5 名工程师、加上 产品/设计支持。工作室在 iOS 与 Android 上有 4 个上线游戏，iOS 组合月均 ASA 投放 $85K。
UA 操作员是付费投放的唯一负责人。团队此前试过一个带自主写入模式的投放管理工具被坑过——配置错的 规则在节日活动期间暂停了一个关键广告组。他们退回手动管理，从原生仪表盘运行 ASA。
问题
Q1 2026 表现回顾揭示了 iOS 组合的 CPI 漂移：
| 季度 | 平均 CPI | 总支出 | 安装数 |
|---|---|---|---|
| Q4 2025 | $3.45 | $245K | 71,014 |
| Q1 2026（3 月止） | $4.85 | $222K | 45,773 |
同样的总支出在 Q1 产生了少 36% 的安装数。首席操作员前 6 周尝试手动诊断无明确根因——每个独立 Campaign 看上去都”正常”，但聚合层面漂移了。
决策被逼到面前：把预算减少 40%（意味着减缓 UA），或者找一个能找到手动审查没发现问题的工具。
实施
工作室在 2026 年 3 月 28 日采用了 ASAPilot Growth 套餐（$99/月）。7 天密集落地：
Day 1：接入 + 首次审计
- 通过 ASA OAuth 接入全部 4 个 App（每个约 2 分钟，共 4 个）。
- 运行应用优先并行审计。整个组合耗时 47 秒。
审计曝光了 7 条按估计月度影响排序的发现：
| # | 发现 | 估计影响 |
|---|---|---|
| 1 | 38 个零转化关键词积累，未添加为否定 | $4,200/月 |
| 2 | App A 和 App C 的 Brand 系列启用了 Search Match | $2,800/月 |
| 3 | Discovery 广告组指向默认产品页 | $1,900/月 |
| 4 | 同一关键词出现在 2-3 个广告组（内部竞价） | $1,200/月 |
| 5 | Today Tab Campaign 创意陈旧 | $900/月 |
| 6 | 4 个关键词 CPT 远高于组均且 CR <25% | $850/月 |
| 7 | App B 的 Discovery 受众细化过度约束 | $600/月 |
总估计月浪费：约 $12,450。
Day 2-3：否定关键词清理
操作员把全部 38 个零转化关键词作为否定加到对应广告组（2 小时）。在 Apple Search Ads 仪表盘界面 操作；ASAPilot 提供了优先级清单。
Day 4：Brand 系列 Search Match 清理
操作员在 App A 和 App C 的 2 个 Brand 系列禁用了 Search Match（含核验 45 分钟）。把探索角色 转移到一个独立的 Discovery 广告组。
Day 5：构建 + 分配 CPP
工作室的设计团队为休闲子垂类做了 3 个游戏专属 Custom Product Page——拼图、消除、放置各一个。 提交了 App Store 审核。
CPP 在 Day 7 晚通过审核。操作员把它们分配到相关 Discovery 广告组（60 分钟）。
Day 6：内部竞争清理
操作员对在多个广告组出现的关键词去重——保留 CR 较高的位置，从其他组移除。影响约 30 个关键词 （1 小时）。
Day 7：顶部 CPT 关键词出价调整
4 个 CPT ≥ 组均 2× 且 CR <25% 的关键词出价降低 25%。1 个被暂停（相关性太弱）。
Day 7 晚：自动化启用
三项自动化上线：
- 每日 9 点日报 — 4 个 App 的节奏 + 异常标记
- CPI 异常告警 — 按 App 的 sigma 阈值，推送到 Slack
- 周一零转化扫描 — 曝光否定关键词候选
成果（7 天测量）
到 Day 8，组合指标：
| 指标 | Day 1（基线） | Day 8 | 变化 |
|---|---|---|---|
| 平均 CPI | $4.85 | $3.30 | -32% |
| 日均支出（稳态） | $2,800/天 | $2,750/天 | -2% |
| 日均安装数 | 577 | 833 | +44% |
| Search Match 支出占比 | 38% | 19% | -50% 相对 |
| Discovery CR | 28% | 41% | +46% 相对 |
Discovery CR 提升是最大的单一贡献——与关键词意图对齐的 CPP 把点击-安装转化率从 28% 拉到 41%， 配合否定清理产生了 CPI 下降。
60 天持续结果
工作室保持了新的自动化节奏 60 天。持续指标：
| 窗口 | 平均 CPI | 备注 |
|---|---|---|
| 落地后前 7 天 | $3.30 | 初始影响 |
| Day 8-30 | $3.25 | 保持平稳 |
| Day 31-60 | $3.20 | 略有进一步改善 |
60 天窗口内两次异常检测：
- Day 22：App B 的 Discovery 触发 CPI 异常告警（一夜 CPI 跳到基线之上 2.4σ）。原因：一个新 竞争者进入了 3 个核心关键词的拍卖。操作员在 4 小时内降低出价 15%；36 小时内 CPI 回归。
- Day 47：零转化扫描曝光了 9 个新的 Search Match 漂移否定候选。操作员加入；Search Match 支出占比下降 8 个百分点。
两次事件在手动审查下都不会在 24 小时内被发现。
什么有效
审计的优先级排序是关键解锁。工作室一直在做正确的分析方向，但没法按影响排序。审计的排序列表 让操作员把有限的 4 小时执行时间投入最高影响的事项。
Custom Product Pages 是最大单一杠杆。Discovery 广告组上的 13 个百分点 CR 提升对 CPI 改善的贡献超过否定清理。工作室此前 4 个月一直”打算”做 CPP 但没有强制函数。
自动化强化了例程。手动周度搜索词报告审查在滑动；周扫描自动化让它变成自动。
什么更难
- CPP 设计比预期更长。3 个新 CPP 的 App Store 审核每个 48-72 小时。工作室在 Day 5 提交、 Day 7-8 完成分配。
- 第一周 CPI 告警比较吵。Sigma 阈值需要按 App 调整——默认 2σ 对低量 App D 太敏感。工作室 对月支出 <$20K 的 App 标准化为 2.5σ。
- 操作员训练开销。学习 AI 对话界面用了约 3 天。之后，查询速度比仪表盘导航快 2-3 倍。
适合什么样的客户
这种模式最适合：
- 月 ASA 支出 $30K-$200K 的游戏工作室 — 量足以让 30% CPI 变动有意义、又能被单个操作员管理。
- 单人或 2 人 UA 团队管理 3-10 个 App。
- 手动优化已达瓶颈的团队，需要外部视角。
不太适合：< $5K/月的单 App 工作室（免费档够用），或 80+ 账户的代理商规模组合（需要 Agency 套餐 + 不同工作流）。