一、 背景和初衷

随着精细化运营的如何降低买量成本，提升用户变现价值成为移动开发者迫切需要解决问题。

从效果角度：数据单薄、算法落后、买量变现系统化方法论缺失等能力不足，可以直接导致ROI、LTV、留存等回收效果不及预期；从投入和效率角度：企业自建完整的能力成本过高，包括人力成本（研发&维护成本、运营成本、商务成本）、时间成本（数年以上的积累和沉淀）、经济成本（大量财力投入能力建设）等。

二、什么是增长参谋

• 增长参谋是一款旨在帮助开发者统筹提升ROI的数据产品。

• 它从用户粒度打通了单个应用买量及变现的双端数据，为开发者提供精细颗粒度的用户ROI、LTV等数据分析指标，从投放变现整体回收的视角，对投放、变现的数据进行分析和解读，辅以调优策略输出，并配合提供快捷操作调整的能力。

• 增长参谋可以为开发者做什么？

提效：增长参谋即接即用，接入当日即可查看分时ROI数据，次日即可查看天级ROI数据，开发者无需自建数据中台，投入高昂的时间以及人力成本打磨数据产品，高效优化投产比；降本：增长参谋提供用户颗粒度的ROI数据，针对不同渠道和广告位、出价方式、买量素材的ROI提供针对性的数据解读和操作建议，帮助开发者快速定位投放问题，优化投放策略；增收：增长参谋提供天级、小时级的数据，帮助开发者快速定位top ROI的素材和计划，将预算动态倾斜至优质策略，提高买量ROI；此外，开发者还可通过增长参谋分析应用收入结构，调整针对特定用户的变现效益，优化产品整体变现效率。

• 增长参谋的使用效果：

增长参谋从21年4月至今目前已服务300+开发者，覆盖多个行业，包含但不限于工具、游戏、网赚、阅读、资讯等，其中工具行业某开发者使用参谋后，通过关键行为分析等功能的使用，多个应用日均投放消耗增长65%，ROI增长36%，关键行为日消耗占比98%；网赚行业某开发者使用后，首日ROI提升80%，14日ROI提升46%；休闲游戏行业某开发者使用后，首日ROI提升35%，30日ROI提升12%，投放消耗提升43%；

行业	效果	功能使用
工具

三、产品接入

产品接入流程详解：https://www.csjplatform.com/supportcenter/26836

1. 接入流程

当前参谋支持4种数据接入类型：①归因数据、②投放数据、③其他收入&成本数据 ④ 用户行为数据

• 其中必须接入的是：归因数据、投放数据（支持全渠道接入）
• 根据使用及分析计算需求建议接入的是：其他收入&成本数据和用户行为数据，可用于计算网赚ROI、内购ROI、应用留存率和用户使用时长

2. 接入成本

四、重点产品功能

1. 模型预估LTV_7/预估LTV_0/ROI_0

功能详解：https://bytedance.feishu.cn/docx/doxcniDOpXFenzTq6SAs00rlf3g

预估ltv_7：5条数据曲线重点说明

曲线1：预估值

• 曲线含义：模型算法预估，当前筛选条件下，激活新增用户通过算法模型产出LTV 7预估值
• 曲线指标周期：T1~T14、T30、T45、T60、T90T1、T7：预估值T2~T6、T8~T14、T30、T45、T60、T90：拟合值
• 展示条件：当日激活数≥100数据口径仅限于：穿山甲该应用预估效果处于稳定阶段：数据GAP < 20%

曲线2：真实值

• 曲线含义：后验真实LTV，基于当前筛选条件，对应筛选项真实LTV数据
• 支持粒度：应用、投放渠道、投放账户、广告组、广告计划
• 曲线指标周期：T0
• 展示条件：默认展示

曲线3：历史较高水平（T0）

• 曲线含义：当前应用，在过去3个月的LTV表现的75分位数
• 支持粒度：应用、投放渠道
• 曲线指标周期：T0~T14、T30、T45、T60、T90(针对当前应用产出的历史数据，计算LTV对应中)位数、75分位数
• 展示条件：当前筛选条件下，该应用接入参谋后，按激活日期统计历史上至少存在7天数据

曲线4：行业较高水平（T0）

• 曲线含义：当前应用所在行业，在当前穿山甲大盘中行业LTV表现的75分位数
• 支持粒度：应用、投放渠道
• 曲线指标周期：T~T14、T30、T45、T60、T90(计算应用行业大盘，按照应用颗粒度排序，LTV对应75分位数)
• 展示条件：默认展示

曲线5：行业较高水平（上周）

• 曲线含义：当前应用所在行业，在过去7天穿山甲大盘中行业LTV表现的75分位数
• 支持粒度：应用、投放渠道
• 曲线指标周期：T~T14、T30、T45、T60、T90(计算应用行业大盘，按照应用颗粒度排序，LTV对应75分位数)
• 展示条件：默认展示

广告预估LTV_0/ROI_0

为了满足更多产品预估LTV、ROI的使用场景，提高投放效率，增长参谋上线首日LTV模型预测（投放后1-2h即可知道当前新增用户全天24H预估LTV以及ROI）

2. 关键行为分析：多指标交叉定位关键行为，调整投放和变现策略

关键行为分析详解：https://bytedance.feishu.cn/docx/RsQ3d2LKRoSRGfxJdqRcjlFtn0d

数据解读使用案例

如图所示：

• 开发者筛选了应用A在10.24-20.30期间，在巨量引擎通过关键行为出价买来的全部新增激活设备；
• 基于如上所选新增设备，当采用T0 IPU=6，T0 广告LTV=0.1+作为关键行为组合事件时，是满足预估关键行为转化达成率为30%同时ROI T0回收最优的推荐方案；
• 同时，针对如上所选新增设备，实际激活成本为1.58，次留率为20.69%；这部分新增用户中，按照30%的预估达成率，达成关键行为的用户被称为“转化用户”，单个转化用户的买量成本为5.27，平均次留率为40.83%，T0 广告ROI最低为0.12；
• 如有更多ROI回收目标、转化达成率需求，可参考下文数据解读进行自定义配置。
• 数据解读：根据回收的目标周期选择广告ROI计算周期，由系统推荐该指标下的建议出价方案

【重点】指标解读

广告ROI计算周期

• 可选ROI计算周期T0\T1\T3\T7，意为用户在不同激活周期内产生的累计广告收益和投放成本的比值；
• 建议开发者根据自身回收目标进行选择;
• 适用场景：如部分工具行业开发者期望短期快速回收ROI，优先选择广告ROI T0作为关键行为锚点选择的目标；部分阅读行业开发者回收ROI的周期更长，可选择广告ROI T3或ROIT7作为关键行为锚点选择的目标

预估转化达成率

• 关键行为买量ROI与关键行为达成率（或称转化达成率）息息相关，需要重点关注
• 预估转化达成率=预估深度转化数/激活数，可选10%\20%\25%\30%\35%\40%\50%，作为辅助参考维度，建议在30%左右投放会相对稳定
• 通过调整预估转化达成率，可查看不同深浅的关键行为目标：预估转化达成率越低，事件/行为越深，ROI更高，但可能达成的用户数越少，可能导致计划不起量；达成率越高，事件/行为越浅，可能达成的用户数越多，但ROI效果可能不达预期；
• 通过调整预估转化达成率，还可以查看不同达成率情况下 转化用户的转化成本、次留率和T0 广告ROI：单独拆分转化用户的回收指标，有助于开发者发现锚点问题，针对转化用户调整变现策略；
• 适用场景：对比转化用户和整体ROI之间的gap，决定是否要调整锚点深浅

            如，应用A在预估达成率30%时ROI T0效果仍不达预期，可考虑

• 单独排查转化用户的ROI是否符合预期，如果是，则说明未达成关键行为目标的用户质量较差，拉低了整体ROI水平，可考虑是否要调整预估转化达成率至更浅（如35%）；
• 如果否，则说明已达成关键行为转化用户的ROI仍不符合预期，则应考虑调整预估转化达成率至更深（如25%）进行测试，再区分全部激活用户和转化用户的回收情况进行调整。

3. 免费广告归因监测服务

功能详解：https://bytedance.feishu.cn/docx/doxcne4e2e8stXN0UbGO7NQlf8c

广告主在广告投放过程中，常会有以下几个需求场景：

• 在各渠道投放的广告究竟带来多少的新增用户数，以便优化后期的投放策略；
• 在各渠道投放带来的新增用户，他们的后续留存、付费情况如何，以便来评估用户质量；
• 将广告用户站内数据回传至媒体，通过OCPX投放方式，优化投放目标人群，进一步提升ROI；
• 获取投放收益数据和成本数据，计算出投放ROI；

针对上述应用场景，准确评估渠道买量和活动推广效果，穿山甲归因服务可以帮助开发者：

• 基于sdk上报的行为数据与监测链接回传的展示、点击日志进行实时的归因匹配，准确追溯用户的渠道来源；
• 将用户来源信息作为用户属性贯穿整个用户生命周期，进一步查询用户的注册、付费、留存等，用以评估用户价值，准确判断渠道买量效果；
• 将归因数据回传至增长参谋可进一步获得分渠道买量的ROI、LTV等效果指标，享受预估能力、素材分析、巨量2.0适配等更多高阶数据服务。

四、产品功能及使用

产品使用手册：https://www.csjplatform.com/supportcenter/6067

1. 数据口径

「穿山甲」：统计新增用户在穿山甲平台的变现收益，只计算穿山甲收益（穿山甲部分收入+GroMore内穿山甲adn对应的变现收入）

「聚合预估」：开发者接入了GroMore，在GroMore配置瀑布流中设置的cpm target，以设置的cpm值计算收益，只计算Gromore的变现收益。

「聚合API」：开发者接入了GroMore，且授权了reporting API，以reporting API提供的数据进行收益计算，只计算Gromore的变现收益。

2. 数据分类

增长参谋数据字典：https://bytedance.feishu.cn/sheets/shtcnSsqjf7H3wvbu8UhD5qjTbd?sheet=UVX4SF

3.功能页面介绍

3.1 FOR 投变现状概览

整体概览：快速查看全部已接入应用的投产情况

• 核心指标大盘：针对已同时接入归因数据和投放数据，且投放消耗>0的全部应用，在所选日期的新增激活用户，计算其投放&变现的大盘指标及波动趋势；

• 核心指标分析（按应用）：该模块相比上一模块而言，额外包括仅接入了归因数据，未接入投放数据的应用，并且以区分应用的方式呈现；

• 回收效果监控：通过规则设置，检测优质/劣质在投计划，方便快速识别和复制优质计划，并支持跳转至广告平台一键关停劣质计划和配置告警：排行榜规则配置：可根据考核标准/指标（如计划消耗、LTV和ROI等）个性化配置排行榜规则，决定哪些计划回收效果属于正向/负向，保存后实时生效并默认按照ROI排序，可通过Top排行榜分别查看；推送规则配置：可根据考核标准/指标（如计划消耗、LTV和ROI等）个性化配置告警阈值，彼时增长参谋会将告警信息通过邮件或者待办事项等方式定时推送。

• 一键关停功能包含四个入口，整体概览、天级报表、小时级报表和素材效果分析，支持批量操作，目前仅支持巨量和腾讯，操作后可在账户中心查看操作日志，无需担心误操作。

核心指标分析：针对应用核心指标进行不同维度的对比

• 核心指标面板将对应渠道的投放-变现指标配对展示，并附上周/日度波动；指标包含激活设备数-变现请求UV数、投放消耗-广告收益，广告ROI t0、广告LTV t0，以及激活成本和转化率；

• 投放/变现漏斗分析（按激活天数）追踪了应用的投放-变现效率，二者的设备覆盖面有差异：投放漏斗分析仅包括广告投放平台相关数据（不包括自然量、商店等渠道）；变现漏斗分析包括归因数据回传全部设备相关数据；

• 趋势分析（按激活天数）X轴为激活用户累计天数，支持选择7天、14天和90天的数据（当选择90天时，默认展示1-7天、14天、30天、45天、60天和90天的数据）；

• Y左轴即主指标，默认为广告LTV，可选留存率、广告累计收益和广告ROI；
• Y右轴即副指标，默认为激活设备数和变现请求UV数；

以第7天的数据为例，说明6.1日总激活量为3824，这些用户在第7天仍有668个广告请求，即广告7留为688/3824，平均单个用户在7天内产生的累计广告变现收益（广告LTV）为0.63元支持按照维度和事件进行对比，以时间对比为例，可以看到在不同日期的激活用户累计n天的ROI表现差异；原始图表增加对比维度

• 支持按照维度和事件进行对比，以时间对比为例，可以看到在不同日期的激活用户累计n天的ROI表现差异；

• 明细报表：支持查看特定激活日期下，针对新增用户，第 n 天的累计广告收益、广告LTV、广告ROI等指标

3.2 FOR 投放模块

天级报表：提供完整天级别买量回收数据

• 指标筛选功能

• 新增其他收入和运营成本指标

• 新增指标及释义：

• 一键关停计划需要勾选广告计划粒度，即可直接在参谋侧一键关停计划，仅支持巨量和腾讯两个渠道，操作后可在账户中心查看操作日志，无需担心误操作。

小时级报表：产出小时粒度的实时买量回收数据

• 使用小时级数据时，应注意顶部待办事项提示的上一时间段数据实际产出时间，避免出现非预期的数据问题；

• 小时级数据包含两种统计方式：小时和累计

• 累计当日0时起所有小时累计的新增用户，在当日累计数据指标的表现，用于评估哪条计划买来的用户回收效果好且稳定，针对该计划进行放量；

从零时截至当前小时（16点），某条计划累计带来1200个新增（0-15点），这些用户在0-15点期间累计创造了600元的广告变现收益；

• 小时某小时内新增用户，在当日累计数据指标的表现，用于观测哪个时间段买来的用户买量回收效果最好，可在该时间段多放量；

11-12点，某条计划带来100个新增，当前时间为16点，则这100个用户在11-15点这4个小时累计创造了50元的广告变现收益；

素材效果分析：将投放-变现指标精细化至素材粒度，提升买量效果

• 看板功能：
• 素材作为影响回收效果的重要因素之一，增长参谋针对素材在投放侧、变现侧的数据汇总统计，开发者可根据数据进行素材的不同维度分析，提炼素材优化点；
• 依托数据高效评估素材质量：
• 针对优质素材，可根据账户id查看高价值人群标签画像，并应用于后续投放，如素材脚本和人群定向环节的优化；
• 针对劣质素材，可跳转至天级报表查看该计划的回收效果表现，进行计划一键关停；
• 天级报表：
• 查看不同素材的投放回收指标（消耗、成本、ROI、LTV等），分析素材的回本情况，对ROI高的素材不断迭代加量；
• 通过对比素材视频播放率、完播率、有效播放率，结合点击率、转化率、成本进行分析，分析素材的吸量效果；
• 通过分析不同素材用户留存、穿山甲留存，分析不同素材带来的用户留存差异，得出高留存用户的素材类型、风格；
• 快速定位素材对应计划：点击关联计划数，打开素材对应在投计划／账户，定位导致数据差异需要调整的计划／账户等；

• 小时级报表
• 累计Tab：展示素材维度，当日累计的回收效果，根据排序可快速定位当日回收较差／较好的素材，提高投放调整效率；
• 小时Tab：分析素材在不同时段下的回收效果，更有效协助调整及分析素材对应的人群特征及更适合的买量时段。

人群定向分析：披露激活用户的画像分布及其效果指标

• 数据解读将筛选后的新增激活设备与字节系用户数据进行拼接匹配，精准分析其用户画像；给出在某些回收效果指标中显著更优的用户标签，这里使用的是TGI指数；建议应用至后续巨量投放定向中；

• 人群定向功能主要包含用户属性和设备属性用户属性：包含标签性别、年龄、地域、城市级别、居民小区、人生级别、消费能力、职业分布；设备属性：包含标签平台、运营商、手机系统、手机价格、网络分布；

CASE：人群定向—产品优化参考

before：游戏的题材、风格、难易程度，缺少数据支撑；

• after：根据增长参谋给出的人群定向，以人群画像确认游戏品类，并进行针对性的调整游戏设置：
• 性別分布：调整游戏风格如果性别分布发现，男女性用户分布有明显差距，可以对游戏风格进行迭代，例如女性用户偏多且ROI更好，则将美术风格变得更卡通；男性用户多的话，美术风格则偏写实；
• 年龄分布：调整游戏关卡难易程度，需要根据年龄分布进行调整。如果年纪偏大的人较多，则设置简单一些，如果年轻人多，则可以增加难度，让游戏更有挑战性；
• 地域分布：可以在游戏内增加用户分布最多的地方特色，更换对应的美术风格，做一些特殊活动，活跃用户的游戏参与度；
• 手机型号、价格：看消费能力，评估产品对高消费人群的吸引力，知道不同类型产品的消费人群分布，可以有针对性地推出游戏活动、广告变现策略的设置。

• 图表分析
• 可筛选多重指标，包括LTV、ROI等，展示在Y左轴，同时可选择TGI或激活设备数展示在Y右轴；

当Y右轴为TGI指数时，虚线代表TGI=100，当TGI>100时，展示为红色，代表该人群标签在所选指标的表现显著更优，且在虚线上方距离虚线越远显著性越高；当TGI<100时，展示为黄色，代表该人群标签在所选指标的表现不显著；

出价方式分析：计算不同出价方式的回收效果，明确更优的出价方案

• 数据解读：分别从投放（消耗&量级）、变现（广告LTV t0/13）、留存（广告留存率t1/3)和回收（广告ROI t0/1/3）数据四个维度评估更优的出价方式；

• 出价方式分布分析：可查看所选条件下，不同出价方式的新增激活数/投放消耗占比和实际量级；
• 出价方式趋势分析：可查看所选条件下，不同出价方式的新增激活数/投放消耗的比重和分日波动情况；

• 回收效果分析（按出价方式）：
• 可比较所选时间段内，不同出价方式的投放情况，以及其所带来的新增用户的回收效果，可选多种指标，如t0/1/3/7的ROI、LTV和留存指标等；

case：广告LTV t7时，图例所示意为6.4日，次留双出价计划激活的用户累计7天的LTV时0.57，单出价计划激活用户的累计7天LTV为0.45；

• 回收效果明细报表（按出价方式）：可以查看按照出价方式分类的详细数据明细。

FOR 变现模块

收入结构分析：从广告变现场景维度多维分析数据，从变现侧出发做出调优

• 变现指标概览：所选条件下的变现展示量、eCPM、广告ARPU和当日广告收益，以及其周/日波动情况

• 变现漏斗分析：包含两个维度，按设备维度和按次数维度，并提供行业同类应用的比较数据，方便开发者发现问题
• 设备维度：当日访问——广告请求——广告展示——广告点击
• 次数维度：广告请求——广告返回——广告展示——广告点击

• 时间趋势分析：对比新老用户在一定时间段内的eCPM、ARPU、IPU和广告收益等数据
• 主指标-Y左轴可选eCPM、ARPU、IPU等
• 横坐标-X轴为日期
• 副指标-Y右轴可选变现设备数、变现请求UV等指标

• 广告频次分析：对比新老用户在不同IPU区间分布的情况，以及其对应的eCPM和ARPU

• 收益分布分析：对比新老用户在不同ecpm区间分布的情况，以及其对应的IPU、变现人群请求和变现人均展示次数