WebView-Traffic birgt ungenutztes Potenzial - er konvertiert bis zu 50% besser als Standardquellen. In diesem Artikel erfahren Sie, was seine Leistung antreibt, welche Apps die besten Ergebnisse liefern und wie Sie diese Erkenntnisse nutzen können, um Kampagnen effektiv mit HilltopAds zu skalieren.
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WebView (WV) ist eine In-App-Komponente, die im Wesentlichen wie ein Mini-Browser funktioniert. Sie rendert HTML, CSS und JavaScript, unterstützt Weiterleitungen, Cookies und lokale Speicherung und arbeitet innerhalb des App-Kontexts (Android: System WebView, iOS: WebView). Dieser Artikel enthält eine analytische Aufschlüsselung des WebView-Verkehrs: Aggregierte Metriken und ein Vergleich zwischen WV und Nicht-WVDer Bericht enthält Informationen zu den einzelnen Anwendungen und ein Ranking nach dem Verhältnis CR_WV/CR_non-WV, eine statistische Verteilungsanalyse (Median, Perzentile, Schiefe) und eine Interpretation der einzigartigen Merkmale von WebView als Verkehrskanal auf der Grundlage der Berichtsdaten.
WebView als Verkehrsquelle
Eine WebView-Anwendung ist im Wesentlichen eine Website, die in eine mobile Anwendung integriert ist. In einer solchen App führen die Nutzer dieselben Aktionen aus, die sie auch in einem Browser durchführen würden: Klicks und Navigationen senden Anfragen entweder an den eingebetteten HTML-Code oder an einen Remote-Server. WebView-Verkehr bezieht sich auf Besuche von Landing Pages und Angeboten über diese In-App-Browser. Mit anderen Worten, es handelt sich um Webverkehr, der von mobilen Anwendungen ausgeht. Diese Art von Datenverkehr kann für Werbetreibende wertvoll sein, da sie Nutzer erreicht, die aktiv mit Inhalten innerhalb von Apps interagieren.
Unter Partnermarketing, WebView ist besonders in Nischen wie Glücksspiel, Dating und Finanzen/Krypto verbreitet. Partner "verpacken" oft Landing Pages in Apps und starten Kampagnen mit Deep Links, um relativ kostengünstigen Traffic zu generieren. Dieser Ansatz wird durch die Einfachheit der Bereitstellung solcher Apps und die Möglichkeit, bestimmte Werbebeschränkungen zu umgehen, gefördert.
Aus analytischer Sicht wird der WebView-Verkehr oft als Web- und nicht als nativer App-Verkehr gezählt, was den Tracking-Ansatz verändert. WebView-Anfragen verwenden außerdem einen speziellen User-Agent-String, sodass sie ohne explizite Kennzeichnung nur schwer von regulärem mobilen Webverkehr zu unterscheiden sind.
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Metriken
In unserer Analyse haben wir die Grundlinie KPIs: Impressionen, Konversionen, Konversionsrate (CR) und das relative CR-Verhältnis (CR_WV/CR_non-WV). Über einen Zeitraum von 30 Tagen ergaben sich die folgenden Gesamtwerte:
- Nicht-WV (WV=Nein): 366.047.687 Impressionen und 419.459 Conversions (CR ≈ 0,1146%).
- WV (WV=Ja): 148.000.016 Impressionen und 263.716 Konversionen (CR ≈ 0,1782%).
- CR_WV/CR_non-WV-Verhältnis: etwa 1,55×.
Wichtige Beobachtungen
Die aggregierten Daten zeigen, dass das WebView-Segment deutlich effizienter konvertiert:
- Mit etwa 29% aller Impressionen ist WebView für etwa 39% aller Konversionen verantwortlich, was auf einen überproportionalen Beitrag zur Konversion hinweist.
- Infolgedessen ist die WebView-Umwandlungsrate (CR_WV ≈ 0,178%) etwa 55% höher als die Nicht-WebView-Rate (CR_non-WV ≈ 0,115%).
- Diese Verbesserung ist nicht gleichmäßig über alle Apps verteilt - der Gesamtanstieg ist eher auf eine kleine Anzahl von Apps mit sehr hohen Steigerungen zurückzuführen als auf einen konsistenten Anstieg der CR in der gesamten App-Gruppe.
Detaillierte Anwendungsanalyse
Unsere Datenanalyse zeigt, dass die größten Unterschiede bei der Konversionsrate (CR) zwischen WV- und Nicht-WV-Verkehr konzentrieren sich auf bestimmte Social-Networking- und Messaging-Anwendungen. In der nachstehenden Tabelle sind diese Anwendungen aufgelistet; die TOP-5 werden näher untersucht und nach ihrem Verhältnis CR_WV/CR_non-WV (höchste bis niedrigste) geordnet:
Aus dieser Tabelle ist ersichtlich, dass Messenger- und Social-Networking-Apps im WV-Modus deutlich höhere Konversionsraten aufweisen. Bei Line beispielsweise ist die WebView-Konversionsrate fast 4,5 Mal höher als beim normalen Verkehr. Dieser Trend deckt sich mit früheren Erkenntnissen, dass die Konversionsraten bestimmter Apps (vor allem sozialer Netzwerke) im WV-Modus um ein Vielfaches höher sein können als im Nicht-WV-Modus.
Ein weniger ausgeprägter Anstieg (in der Größenordnung des 2-2,5fachen) ist bei Diensten wie Google Go und Video-Downloadern zu beobachten, während die meisten großen Anwendungen ein Verhältnis CR_WV/CR_non-WV von etwa 1-2fach aufweisen.
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Analyse der Verteilung
Die Verteilung des Verhältnisses von CR_WV/CR_non-WV ist rechtsschief: Die meisten Anwendungen liegen bei niedrigeren Werten, während einige wenige Anwendungen deutlich höhere Werte aufweisen:
- Mittelwert: ~0.96
- 25. Perzentil: ~0.22
- 75. Perzentil: ~2.08
- Mittleres Verhältnis: ~1,31 (höher als der Median)
- Schrägheit: ~0,81 (positiv)
Die positive Schiefe deutet auf das Vorhandensein mehrerer Anwendungen mit deutlichem Uplift hin. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die meisten Anwendungen im WV-Modus vergleichbare oder niedrigere Konversionsraten aufweisen; nur bei einer begrenzten Anzahl von Anwendungen sind signifikante Steigerungen zu beobachten.
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Schlussfolgerung
Zusammenfassend zeigt die Analyse, dass Der WebView-Verkehr ist ein wichtiger Kanal mit wesentlich höheren Konversionsraten als typische Werbequellen. Über alle Kampagnen hinweg ist die WebView-Konversionsrate etwa 50% höher als die des Standardverkehrs. Die Ergebnisse variieren jedoch je nach Anwendung:
- In den wichtigsten Messengern und sozialen Netzwerken (z. B. Line, Twitter, Google Go, Instagram) konvertiert In-App-Werbung in WebView um ein Vielfaches effektiver.
- In spezialisierten Video-Downloader- und Utility-Apps (z. B. All Video Downloader & Player, Web Video Cast) schneidet der WebView-Verkehr deutlich schlechter ab.
Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass der WebView-Verkehr ein eigenes Segment mit einzigartigen Verteilungs- und Effizienzmustern bildet: Im Durchschnitt ist er effektiver, aber mit einer hohen Variabilität zwischen verschiedenen Anwendungen. Dies unterstreicht den Wert der Optimierung von Kampagnen und Monetarisierungsstrategien für In-App-Browsing-Umgebungen.
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