AdMob广告展示次数近期有下降，要如何排查原因？

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导语

< ">账号的异常表现通常会直接在AdMob报告中表现出来，但多维度的AdMob数据报告有时会让用户无法即刻感知一些已经发生的异常，或者提出具有前瞻性的预测。AdMob新数据分析卡将在11月18日全面上线，旨在于提醒AdMob用户在进入账户报告界面前，已经能了解最重要的报告信息。

< ">如果账户遇到展示次数有下降的情况，要如何排查原因和处理呢？查看本期文章，了解实操建议。

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如何对AdMob账户的异常

进行问题排查

< ">导致异常的原因有很多。以下提示为你提供了参考意见，可帮助你排查会对数据分析指标产生影响的常见问题。

估算收入

< ">要确定导致收入下降的原因，第一步是了解影响收入的关键指标。影响收入的因素有多种，但总体而言重要的指标包括：展示次数、每千次展示收入、展示点击率、匹配率和展示率。

< ">具体操作

< ">了解哪个指标影响了你的收入，有助于你确定解决问题的最佳方法。在“AdMob广告联盟”报告中查看这些指标，了解哪些指标可能与收入减少有关。仔细阅读问题排查提示，确定你可以采取哪些行动。

首先，查看每千次展示收入

< ">导致每千次展示收入下降的原因可能是广告单元展示位置不佳或定位不精准。< color: rgb(79, 129, 189);">用户可能看到了你的广告，但因为觉得广告不相关而没有点击广告；或者他们根本没有看到广告。此外，珠宝品牌的公关危机未经充分优化的保底设置也会导致每千次展示收入下降。较低的每千次展示收入通常会导致收入减少。

< ">具体操作

< ">检查广告单元展示位置、广告单元设置以及中介组的定位设置。此外，请检查你的有效每千次展示费用底价设置。提高底价有助于提高每千次展示收入。

接着，查看展示次数是否异常

< ">展示次数减少可能是季节性的，也可能是由于内容或帐号变化所致。

< ">具体操作

< ">1.如果你最近实施了某类更改，例如集成新的SDK微商怎么引流被人加或替换广告单元，请确保在实施方面没有错误。检查你的应用是否存在错误，并使用测试广告检查实施情况。

< ">2.请检查你的帐号最近发生的可能会影响展示次数的更改，如设置新的屏蔽控制功能。查看展示率的最近变化。展示率下降可能表示广告实施存在问题。

< ">3.查看“每日活跃用户数”指标，了解访问你应用的用户是否在减少。或者查看“展示率”指标，了解是否虽然返回了广告，但广告未在应用中展示。

< ">4.查看政策中心，了解是否存在可能影响广告投放的违规行为。解决所有违规问题，以确保广告投放照常进行。

< ">5.检查屏蔽控制功能。屏蔽任何广告都会降低你的潜在收益，因为这样做会减少可参与竞价的广告客户出价，从而减弱你的广告空间的竞争程度。

< ">6.检查你的广告内容分级上限。调整受众群体规模可能会影响你的收入。

< ">7.查看你的帐号最近发生的更改，确定这些更改是否有可能导致异常。

< ">8.查看用户所在地是否有区域性假日。节假日可能会影响流量，从而影响你的收益。使用报告时，你可以按国家/地区和日期范围过滤。

< ">9.从更全面的视角考虑。往年的这个时候，指标是否也出现了大幅下滑或上升？在更大的日期范围内查看报告。

< ">在做出相应更改以消除异常后，密切关注你的“AdMob广告联盟”报告，了解相应指标值是否稳定下来或有所改进。

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< color: rgb(155, 187, 89); font-size: 18px;">使用AdMob数据分析卡

< ">AdMob数据分析可检测出你帐号中的异常，并且及时向你告知关键业务指标中出现的偏差。数据分析有助于你确定要对效果不佳的应用中做出哪些更改，还能帮助你找出效果出色的应用有哪些最佳做法。

< ">AdMob根据历史数据趋势来确定预期的效果范围，并检测过去7天内超出该范围的异常。数据分析卡会提醒你注意在过去7天内检测到的任何异常。

< ">系统会针对AdMob广告联盟检测以下指标的异常：

< ">< color: rgb(155, 187, 89);">估算收入

< ">每千次展示收入

< ">展示次数

< ">当系统在你的帐号中检测到异常（如收入快速下降或展示次数快速增加）时，你会在首页和应用的信息中心收到通知。

发现位置一：首页信息中心

< ">首页信息中心的数据分析卡会简要列出在过去7天内被检测到出现异常的应用。请注意，只有当AdMob检测到相应指标值持续超出预期效果范围时，才会继续在数据分析卡中显示该异常。

发现位置二：应用信息中心

< ">在应用信息中心，你可以更详细地了解每个应用的异常。应用信息中心每次显示的数据分析卡可能不止一张。

< ">应用信息中心的每张数据分析卡分别与一个出现异常的指标相对应。点击查看各张卡片，即可详细了解相应指标在过去7天内的表现。

重要提醒

< ">更改帐号的时区仅影响自更改那一刻开始统计的数据，并不会追溯应用于之前的数据。历史数据反映了收集数据时所使用的时区。

< ">例如，假设你在4月3日更改了时区，随后生成了4月1日至4月5日期间的帐号时区报告。报告中在你4月3日更改时区之前的所有数据都将采用PST时间（太平洋标准时间），而该时间点之后的数据则按你选择的帐号时区进行汇总。