时间:2021-07-15 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:慕斯姑娘网络
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< font-size: 16px;"> < font-size: 16px;">< ">对于广告我们会有一系列统计指标,通过这些指标维度,我们就可以发现其中是否存在问题: < font-size: 16px;">1.广告页面PV:指的带广告页面总共访问了多少次 < font-size: 16px;">比如说在消息通知下方加了一个banner广告,那么用户进入这个页面总次数就是该广告页面的PV。 < font-size: 16px;">2.请求数:指客户端一共发起了多少次要广告的请求 < font-size: 16px;">通过请求数/广告页面PV,我们可以看到广告的发起请求是否有问题,正常两者的比值应该接近1。如果此处数值较低,有可能是广告会有云控策略,比如说30min内只展示一次广告,展示过一次之后,30min内就不会再去请求;还有一种可能是有网率,请求时首先会判断有没有网络,如果没有网络是不会去请求的;因此如果发现次数值,首先需要验证是否有云控策略,然后再计算有网率。 < font-size: 16px;">3.填充数:发起请求之后,第三方广告平台返回的数量 < font-size: 16px;">填充数/请求数=填充率。说起填充数就不得不说广告请求时的底价策略,因为每个广告主(投放广告的人)在投放广告时出的价格是不一样的,所以就会导致不同广告展示价格是不同的,有的广告展示一次可能0.005美元,但有的广告展示一次可能0.001美元,为了收入,我们都想要价高的广告,因此在向第三方广告平台请求广告时都会有一个底价,比如说,我请求时带的底价为0.005美元,那么我向第三方请求时只要等于0.005美元的广告,如果此时第三方后台没有大于0.005美元的广告,那么它就不会返回。比如,你像Google一共发起了100次请求,底价0.005,Google返回底价大于等于0.005的50次,那么填充率就是50%。 < font-size: 16px;">当然,如果没有填充,那就意味这此次广告没法展示,不会产生一点收入,为了不浪费每一次请求,保证每一次请求都会有广告返回,我们通常会设置多层底价策略。还是之前的例子,我们向Google请求100次,我们通常会设置5层底价+无底价广告,由高到低分别为,0.005、0.004、0.003、0.002、0.001,我们会按照由高到低的顺序去请求,如果高价的没有,则依次请求次低的。无底价广告是用来保底的,比如说我们设置底价的广告第三方平台都没有符合条件的,那么我们就取一条无底价的广告,避免广告机会的浪费,因此广告底价分层越多,价格就越接近最优值,但分层过多也会导致请求时间过长,因此要合理把握两者之间的平衡。 < font-size: 16px;">4.展示数:广告的展示次数 < font-size: 16px;">展示数/填充数=展示率。展示数顾名思义就是广告真正展示出来的次数,广告只有真正展示出来才会产生收入。而影响广告展示,一是用户在该页面停留时间太多,广告还没来得及展示用户就退出该界面了;另外可能是广告设计的问题,有些广告可能设计在页面底部,需要向上滑动才能看到,如果此时用户没有向上滑动,那么该广告就无法展示;还有就是运营配置问题,可能后台配置的广告类型,在前端不支持,导致广告无法展示,另外网络情况也会影响广告展示。 < font-size: 16px;">5.点击数:广告的点击次数 < font-size: 16px;">点击数/展示数=点网店代运营一般多少钱击率。弹出广告的点击次数即为广告点击数,只有用户点击广告、安装广告推荐的APP才算是一次完整的转化,点击产生的收入要比纯展示产生的收入要高得多,因此要想提高收入,提升点击率是很重要的一部分,但是不能违规操作,比如有的应用开发者故意把广告关闭按钮设计的很小,不容易点击,导致用户误触,随后短电商营运的工作期内提升点击率,但是后来产品因为违规被下架,得不偿失。 < font-size: 16px;">提升点击率关键还是在于你推荐的内容是否是用户感兴趣,这就想要借助大数据、人工智能分析用户行为,做好广告推荐,对技术能力要求比较高。对于一般开发者只能从设计跟样式上做优化,以此来提升点击数。 < font-size: 16px;">6.AIPU:人均广告示次数 < font-size: 16px;">AIPU=展示数/DAU。该值是人均广告展示次数,主要看目前广告对用户的影响,例如,AIPU=20,相当于一个用户一天要看20次广告,那么他对留存的影响是巨大的,这时候就需要调整广告的展示策略了;通常在计算投入产出比时也会看该数值,像AIPU达到多少时ROI才能打平。 < font-size: 16px;">7.ECPM:每千次展示收入 < font-size: 16px;">广告展示1000次的钱,例如一个广告展示一次是0.001美元,那么ECPM就是0.001*1000=1美元。之前说点击数会影响收入,但毕竟点击数是比较小的一部分,大部分广告还是只展示,影响收入大头的还是ECPM,同样的广告展示1000次,ECPM高的肯定收入大。 < font-size: 16px;">影响ECPM的因素也有很多: < font-size: 16px;">首先不同的广告源ECPM不同,像FaceBook的要比Google AdMob的要高; < font-size: 16px;">其次是广告形式,插屏的广告要比原生高2——3倍; < font-size: 16px;">第三是广告的转化率,如果一个广告每天展示的次数很多,但是安装的用户很少,那么该广告位的ECPM会逐渐降低; < font-size: 16px;">第四时间因素,对于消费淡季,广告主投放广告少,价格低,而对于像圣诞节、黑色星期五这样的日子,ECPM会提高不少; < font-size: 16px;">第五就是地域影响,对于欧美等发达国家ECPM要比非洲南亚这样国家高很多。 < font-size: 16px;">8.ARPU:百万用户收入 < font-size: 16px;">ARPU=收入/DAU*1000000。ARPU是评估一款产品变现能力的主要指标,通过该指标排除了DAU的的影响,可以把不同用户量产品放到一起,对比查看产品变现能力。不同类型产品、不同国家,产品的变现能力都会不同,ARPU是计算ROI(投入产出比)的重要指标。 < font-size: 16px;">不论是监控还是效果评估,基础的基础还是得有可以分析的数据,因此打点就是重中之重,这块不能出差错,一旦出现问题,会导致后边一系列数据分析全是错的,之前工作中也遇到过数据对不上的问题,查了好几天最后发现原来打点打错了,遇到这种情况是很让人痛苦的。 < font-size: 16px;">通过打点的数据,提取相应的指标做成监控报表,当有些指标表现异常时发出预警,然后再根据打点分析查找具体的问题,因为面向海外市场,一个产品会面向很多个国家,不同国家情况差别有时候很大,因此也需要分国家看各项数据,同时有的国家网络状况很差,也会影响广告展示,那么推广时就可以考虑放弃这类国家。 < font-size: 16px;">而对于新增广告位,则会上线之后先观察数据有没有异常,待数据稳定之后会对其变现能努力进行评估,包括整体、分国家等等。 < font-size: 16px;">这里还有一个评估那就是产品的投入产出比,如果产品的收入大于推广成本,那么电商运营工具这款产品可以快速推广起来,反之则需要调整相应的策略,能达到快速推广的标志。 < font-size: 16px;">以上是关于广告变现与指标计算的相关内容梳理,欢迎大家一起深入探讨,加油! |
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