一、广告样式

二、数据运营&变现优化

广告收入=展示量*ECPM/1000

1. 展示量（用户数/填充率/展示率）

• 用户数
• 判断广告场景用户触达流程是否合理，触达用户量是否合理
• 投放拉新、拉活提高活跃用户数
• 填充率
• 主要影响因素：
• 展示率—代码位产生的收益若相较于广告请求量级过低，会影响填充率
• 允许返回时长—通常存在于开屏，时间较短
• 屏蔽规则设置情况
• 大盘预算波动
• 问题自查list
• 展示率是否偏低，消耗偏低
• 如为开屏，允许返回时长为多久
• 屏蔽规则是否修改
• SDK版本是否过低
• 如何优化填充率
• 合理设置串/并行请求逻辑
• 保证各层级展示率，避免代码位请求量过大但收益过低
• 如为开屏，建议等待时长为3.5秒
• 合理设置屏蔽规则
• 展示率
• 主要影响因素
• 切量逻辑，并行请求易使大部分代码位展示率偏低
• 提前预加载时机，若太提前，展示率会偏低
• 每次请求素材数量——建议一次请求1条（有效提高ECPM）
• 场景设置——是否有效展示，如展示时长、展示面积等是否符合要求
• 媒体设置的过滤机制
• 展示率过低对ECPM的影响
• 代码位请求量过大且产生的收入过低，填充率易被限制
• 易影响模型对流量的判断，如高价广告主返回但长期未获得展示，一定程度上影响这些高价广告主后续的返回
• 问题自查LIST
• 是否过早预加载
• 是否一次请求多条素材 广告场景是否合理，展示是否有效 是否在请求响应后设置过滤机制
• 如何提升展示率
• 建议选择串行逻辑切量，提高每一层级的展示率
• 合理设置预加载时机，减少请求到展示间的过滤环节
• 建议每次请求一条素材
• 合理设置广告场景，提升有效展示

2. ECPM（CTR*CVR*出价）

• 点击率CTR
• 主要影响因素
• 流量层级设置情况
• 人均请求次数/人均展示次数设置情况
• 广告场景设置
• 问题自查LIST
• 流量层级是否调整
• 人均请求次数/人均展示次数是否变化
• 如何提升点击率
• 建议ABTest，调整合适人均请求次数/人均展示次数(广告频次设计)
• 转化率CVR
• 流量层级，不同层级的流量价值不同
• 流量质量（用户质量）
• 广告链路完整度和流畅性
• 预算
• 有效设备数
• 每一次请求对应唯一有效的设备号，获取更多有效的设备号有利于穿山甲模型对于流量的判断，匹配更合适的广告给到用户，从而提升点击率&转化率
• 部分广告主投放有用户群体定向
• 如何提高吃预算能力
• 流量质量（用户质量）：头层请求 优化CVR、CTR
• 提高流量竞争力：买量（新用户竞争力强、后端转化好）
• ECPM差异
• 大部分开发者在做广告变现及场景开发的时候，均会问到广告价格的问题。广告变现价值的高低，取决于场景设置，且和用户质量强相关。不建议和不同行业的相似场景对比，每个行业的功能和服务对象不一致，背后的用户群体不一致；也不建议和同行业的某一个应用对比，用户群体不一定一致，用户粘性不一致。
• 需要深入了解自己的用户，找到一个适合自己用户的变现方式，并对比所在行业，是否达到了行业平均水平