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CJ - Coggle Diagram

- - - - 老牌程序化平台：持续强调：app.ads.txt&supply chain，反作弊，素材优化等多个指标，以及部分包名审核流程，必须要遵循的守则；但有听到pubmatic 等平台，为了效果优化，会有诱导素材投放出去，以及加白流程也可以有特例，例如两个月后可以把被拒的包名重新提交，
        这种平台的预算和我方已有的流量匹配度不高 1）通过接入直接sdk ssp优化； 2）adx 收休闲游戏量；3）目前为了收益优化，能感受到亚太团队的弹性，这个后续探究
      - 1、中国出海类型的上游：电商类型预算的投放+优化策略要深挖，把对应重点再跑的bundle&广告主预算拉出来分析；
        2、减缓给对方加txt 的节奏&数量；一个平台txt 添加越多，说明离预算越远
    - - SDK network的核心竞争优势包装不突出；部分上游代理要多次强调我方对流量行的干预能力；比如CTR的优化空间，安装包名的透传和拓展
      - 强运营属性：运营针对性和部分头部上游沟通，配合优化；尽快完善数据链，以及分析各个上游预算的效率要提升
        预算—广告样式的匹配性优化：除了开屏之外的广告样式，针对性的调研能投放的预算&能力适配
  - - - 人群匹配
        
        通投拉活任务，主要目的是根据高活&低活人群配合广告主挑量；1）有较大的DAU量级-配合撞库；2）有持续新增的DAU（避免活跃用户数较少，快速被洗完）
        
        如要投放爆品清单；必要针对爆品属性，初步定位人群匹配：例如最初级的性别&年龄段等，如果人群一开始定位不够准确，且依赖用户自然行为，后向链路效果会很难优化
      - 素材&样式优化
        
        诱导激励性：核心目的-诱导用户点击进站；1）素材自动跳转+模拟手机系统底部地址栏的Banner UI等； 2）激励性 - 积分墙，用户完成任务 - PDP（商品详情页浏览）
        
        非诱导性：1）爆品清单素材- 加上coupon，discount元素（迭代要快反应要迅速，推广期比较短）； 2）DPA 素材，视频素材等；
      - 算法
        
        出价
        
        广告主事件数据回传（最好实时），把广告主侧的核心数据和内部流量数据串起来，支持按照人群包，素材维度分析成效
        
        出价优化，例如AE需要优化ROI，我们提价如果抢到的量级如果后向链路很差，ROI模型就会不好；例如CPC成本，dp率，浏览商详，加购等流量表现优化
        
        流量投放&扩大
        
        出价模型稳定后，算法迅速扩量
        
        瑞狮技术提到一种优化：比如现在上游返回了2个拉活类广告，单价不一致；可先看客户端实际安装了哪个app，如果价格差距不大，优先返回哪个
      - 数据分析
        
        目前最大的问题数据没有串起来；从dp率（点击-吊起），浏览商详情页，搜索，加购，购买等事件；下一步重点串数据
        
        哪些上游，投放了Lazada 和 AE的offer，针对TopOn 头部 bundle 各自的素材&出价&点击率情况，需要拉出来分析下