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瀑布流调优建议

针对瀑布流设置不熟悉的开发者,GroMore输出瀑布流调优建议供参考。

一、瀑布流层数设置

瀑布流中,建议对应用变现收益贡献大的广告网络设置较多层数、而贡献一般的广告网络设置较少层数,且瀑布流中不同广告网络交叉排序设置。需要注意的是:瀑布流设置一定代码位个数后,需重点关注各代码位填充率、各代码位收益贡献占比、代码位层间隔之间设价合理性等,结合上述表现增减代码位个数。


1. 瀑布流设置可分为【全期望cpm设价代码位】和【穿山甲bidding+其他广告网络期望cpm设价代码位混合】两种形式。同一瀑布流中代码位数量建议如下:

【全期望cpm设价代码位】形式:

开屏信息流/banner激励视频/全屏视频
3-5个8-12个25-35个

【穿山甲bidding+其他广告网络期望cpm设价代码位混合】形式:

开屏信息流/banner激励视频/全屏视频/插屏
2-4个(穿山甲bidding:1个+其他:1-3个)4-6个(穿山甲bidding:1个+其他:3-5个)10-15个(穿山甲bidding:1个+其他:9-14个)

2. 初次设置时,各广告网络设置层数权重,建议与该广告网络收益贡献占比保持一致。比如,历史数据看,广告收益中广告网络A、B、C占比分别为60%、30%和10%,则在瀑布流设置10个代码位时,广告网络A、B、C分别设置6、3、1个即可。

3. 推荐【穿山甲bidding竞价+其他广告网络期望cpm设价代码位混合】形式,各行业头部媒体使用反馈看,该形式可显著降低流量填充耗时80%+、提升整体arpdau15%+。

4. 需要注意的是,因考虑各代码位展示量级,量级太小不利于瀑布流各代码位数据稳定性,瀑布流中同一广告网络层与层设价间隔不是越小越好,建议间隔不小于3-5元,同时应结合自身业务现状做调优设置。

5. 每个瀑布流均需设置无底价兜底代码位,从而规避流量浪费,提升流量填充率。

二、目标cpm代码位设价

1. 基于通跑ecpm设置各层价格:首先,在各家广告网络采用不设底价代码位通跑得到ecpm;其次,选择ecpm更高的广告网络,然后,将对应广告网络的ecpm作为基准,乘以 2-3倍作为首层价格;然后,观察首层代码位填充率进行微调后作为最终价格;最后,以此类推设置后面层级的底价。

1.1 可通过GroMore abtest工具快速获取各广告网络通跑ecpm,操作如下:

- 同一广告位下的a组和b组各50%流量,并分别配置adn1和adn2的无底价代码位,a组adn1代码位在头层、adn2代码位在第2层,b组adn2代码位在头层、adn1代码位在第2层;

- 通跑2-3天即可在a组和b组分别看到adn1和adn2的通跑cpm价格。

2. 根据各层代码位填充率调整设价:ecpm底价越高则对应代码位填充率越低,各层代码位填充率控制在5%以上,最低不少于1%除开屏外,若代码位填充率在10%及以上,可尝试提高头层设价。

3. 根据返回量密集度调整设价:对于返回密集的价格区间,价格间隔调小;返回稀疏的价格区间,价格区间调大。同时,瀑布流中代码位对整体收益贡献低于2%时,则可考虑移除该代码位。

4. 不同广告网络相同设价,填充率高者优先:如存在多个广告网络使⽤相同设价(或eCPM 相近),建议按填充率从⾼到低设置优先级,从⽽减少流量填充耗时。

5. 需要注意的是,各广告网络期望ecpm价格设价权限需跟各广告网络确认开通,GroMore新建代码位时手动填写价格仅影响[按价格]形式的请求排序。穿山甲广告网络的期望ecpm设价权限,针对使用GroMore的游戏媒体默认开通,非游媒体可联系穿山甲同学申请开通。

三、瀑布流属性设置

1. 瀑布流属性设置包含串并行方式、请求超时时长设置,不同广告类型差异较大。建议优先使用GroMore默认配置或根据历史经验完成初始配置,在此基础上再做调优。调优建议关注核心指标:广告位维度的流量填充率和流量展示率、代码位维度的填充率及展示率。

2. GroMore默认配置如下:

2.1. 串并行方式:固定层数并行请求,默认2层并行

2.2. 单次请求超时时长:2秒

2.3. 总请求超时时长:

广告类型可设置范围(秒)默认时长(秒)
开屏1.0~20.05
banner/插屏/信息流2.0~30.010
激励视频/全屏视频20.0~180.060

3. 单次并行请求层数越少,流量填充耗时越长、请求超时可能性越大。瀑布流层数合理前提下,单次请求超时占比大时,可适当提升单次请求超时时长上限;总请求超时占比大时,可增加单次并行请求层数或适当提升总请求超时时长上限 。

4. 需要注意的是:【单次请求超时时长】是指单次请求时长超过该设置时长时,会自动请求下一轮广告;【总请求超时时长】是指瀑布流总请求时长超过该设置时长时,本次请求不再返回广告。


四、其他使用建议

1. GroMore提供便捷的差异化运营工具,合理使用可较大程度提升整体变现收益。

1.1. abtest工具提供严谨分流能力和可视化数据看板,可快捷验证不同瀑布流设置之间的收益差异,从而择优使用。如【全期望cpm设价代码位】和【穿山甲bidding竞价+其他广告网络期望cpm设价代码位混合】方式、瀑布流不同设价排序等带来的收益差异,均建议测试后决定最终设置。abtest工具功能详细介绍详见链接

1.2. 流量分组支持多维度对流量进行分组,针对不同分组配置不同瀑布流,从而提升广告变现收益。如新老用户、有无设备信息、不同买量渠道等区分。流量分组功能详细介绍详见链接

2. GroMore中默认回传穿山甲广告网络的reporting api数据,其他广告网络提供便捷的api数据回传工具[DMPlatform]。建议授权其他广告网络api数据,以便遇到问题时GroMore同学可协助排查。设置非穿山甲广告网络的reporting api数据回传,详细操作详见链接

3. GroMore保持每月一个大版本的更新节奏,adapter更新频次取决于各广告网络的发版节奏。为确保收益和性能稳定,建议更新并使用GroMore SDK最新版本

五、优秀数据及案例参考

1. 结合优质媒体配置经验看,瀑布流广告位维度的流量填充率90%以上,流量展示率70%以上

2. 以某优秀媒体开屏广告的瀑布流配置为例:

2.1. 广告网络数:2;

2.2. 瀑布流层数:5层且有无底价兜底代码位;

2.3. 通跑ecpm穿山甲更优,ecpm60左右,在此基础上乘以2倍(即120)作为头层代码位价格。层与层设置价格间隔依次为20元、20元、40元;

2.4. 瀑布流属性设置:采用默认值,即:固定2层数并行请求,单次请求超时时长上限2s,总请求超时时长上限5s;

2.5. 瀑布流广告维度的流量填充率93.57%(即满足流量填充率>90%);流量展示率78.07%(即满足流量展示率>70%);

2.6. 代码位维度对应各填充率:均>5%;

2.7. 各代码位收益占瀑布流总收益均值:20%;区间[5%,33%](即满足各代码位收益占比均>2%);

3. 开屏广告瀑布流配置及数据表现如图:

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