中文字幕无码av不卡一区,亚洲综合AV永久无码精品一区二区,黑人巨大白妞出浆,黄色高清无码免费看,久久久久免费精品国产,久久无码人妻丰满熟妇区毛片,欧美日韩国产综合草草,久久福利网站,亚洲一区二区三区中文字幕在线,av国内精品久久久久影院

廣告投流時，產品的eCPM很低，這種情況，如何確定問題點和進行優化？作者分享了他的案例和操作方法，希望能對大家有用。

近期，有開發者朋友找我咨詢瀑布流調優的問題，說是有幾款應用的eCPM很低，代碼位的底價設置的很高了，但高價層幾乎沒填充。讓我幫忙看看什么原因。

我跟他語音溝通了背景，并通過聚合平臺的子賬號（用的是穿山甲Gromore）看了數據和瀑布流配置，發現問題非常多！

經過2天的調整，目前ARPDAU已經較之前提升25%，后續等數據更充分一些，會再優化瀑布流配置，到時有進展也會跟大家同步。

有些問題非常典型，也是新手開發者容易遇到的，這里逐個介紹下。

問題一：只顧優化eCPM，忽略流量填充率

流量填充率：應用每次向聚合SDK發起請求后，有廣告填充的比率。能在一定程度上衡量你的流量利用率。

我們知道，衡量調優效果一般看ARPDAU。

ARPDAU=(廣告場景PV *流量利用率*eCPM/ 1000) /DAU

可以看到，流量利用率和eCPM都是影響因素。

這位開發者對Gromore摸索了幾個月，是明白這些指標含義的。但是在看到eCPM持續下降的情況下，只顧著不斷提高底價，結果eCPM沒漲多少，流量利用率卻下降到了33%，白白浪費了很多流量。如果是激勵視頻，用戶看不到廣告，還會影響游戲的進程和留存。

那到底是先優化eCPM，還是先優化流量利用率呢？

我的建議是先穩定流量利用率，起碼達到90%以上，再去優化eCPM。

原因是eCPM的高低缺少明確的衡量標準，而且自身波動比較大，穩定周期相對較長。

特別對新手開發者而言，可能對eCPM有不切實際的高追求，優化之路更加漫長。即使后面eCPM到達了要求，再去提升流量利用率，eCPM又會降下來。

你看，轉了一圈又回來了，這不是浪費時間么？

而流量利用率的衡量標準很明確，100%就是100分。對國內和海外T1/T2國家，廣告填充很充足，填充率達到90%以上是不難的。

所以，先把流量都利用上，然后再逐步優化eCPM，同時要緊盯ARPDAU的變化，探索出最佳配置。

問題二：頻繁調整瀑布流，形成惡性循環

有些新手開發者在應用剛上線數據量還很少時，就迫不及待配置很多代碼位，每一層吃到的量很少，可能一天只有幾個幾十個展示。然后剛跑出一點數據還沒穩定下來，又是一頓操作猛如虎。

如此反復，惡性循環……

如果數據量小，廣告平臺對你的流量還不了解，模型和出價還不穩定。這時候你基于一個不準確的數據做調整，結果會適得其反。最好先讓子彈先飛一會。

一般來講代碼位跑個幾千的展示量，數據才相對穩定一些，這時候再分析各層的填充率、收益占比等指標就比較靠譜了。前期瀑布流可以少配置一些，讓代碼位充分跑一跑，然后再逐步加減層。對開屏類型，瀑布流層數一般5~7層；對激勵視頻、插屏，原生和橫幅類型，瀑布流層數一般15~30層。

問題三：信息流類型是重災區

在幫這位開發者優化的過程中，發現有些信息流代碼位的填充率和展示率異常。經過排查，原因如下：

1. 選錯渲染類型

優量匯的信息流是模板渲染，但是他在Gromore創建代碼位時選的是“無需區分渲染類型”，導致沒有填充。改成“adn提供渲染”后，填充率開始恢復。

變現調優和技術對接往往不是同一個人，如果溝通不到位，就會出現兩邊不一致的問題。建議穿山甲對可能影響收益的選項，明確告知用戶”what/why/how”。

再說下【模板渲染】和【自渲染】的區別：

• 模板渲染：指利用廣告平臺提供的固定模板來展示廣告素材，無需開發者自行設計，可提高接入效率和減少設計成本。
• 自渲染：開發者自行控制廣告的元素布局、交互邏輯和動態效果，實現廣告的個性化展示，更加靈活。但是處理不當，可能導致用戶體驗問題，或者違反平臺政策。

大的趨勢是【模板渲染】，有些廣告平臺已停止支持自渲染功能，但同時也提供了豐富多樣的模板供開發者選擇，盡量滿足對各種廣告場景的適配。

2. 無效展示

某自定義adn信息流的填充率都正常，但沒有展示。開始以為是競價能力弱，沒有得到展示機會。后面填充量起來了，展示數仍然為0。

通過《漏斗分析報表》發現，對應信息流廣告位的【有效展示率】只有30%左右，而插屏【有效展示率】為90%+。

再進一步，信息流廣告位的【展示成功率】接近100%，可以得出結論：觸發展示后，廣告確實展示出來了，但是廣告平臺僅認為其中30%有效。

Gromore沒有披露廣告網絡/代碼位層級的【有效展示率】，但是僅該自定義adn沒有展示，其他廣告網絡都能正常展示，所以基本斷定是該自定義adn出了問題。已經提給技術排查，大概率是廣告植入問題。

雖然很多廣告平臺已經支持bidding，但是仍然需要配置瀑布流來抬高出價，促進競爭，還沒有達到全面競價和智能優化的地步。

而廣告策略的配置，如底價、請求策略和時長等的調整，都會對收益有影響?；诳孔V的數據識別優化點，并及時作出調整，持續優化你的收益。