自贡流量变现的方式团队好不好择优「蒂烨大数据」

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-分析服务

随着机构和企业规模的扩大，它们所拥有的数据就越多，但像大型因特网公司一样，却很少有企业拥有自己的大型数据-，因此，必然会出现一些以管理咨询为基础的大数据建模、大数据分析、商业模式转型、市场营销策划等专i业型的大数据咨询公司，因此一定会出现一些专i业的大数据咨询公司，它们提供基于管理咨询的大数据建模、大数据分析、商业模式转型、市场营销策划等，有了大数据作为依据，咨询公司的结论和成果具有说服力。

例如一家国外大型 it研究咨询公司的副总裁曾经在公开场合说过，大数据可以让贵州农业节约60%的投入，同时提高80%的产出。这家公司能够做出这样的判断，当然是基于它每天对贵州农业、天气、土壤等数据的积累和它的建模分析能力。

政i府决策咨询智囊

十八届-通过的《中i共中i央关于全i面深化改革若干重大问题的决定》明确提出，要加强-色新型智库建设，建立健全决策咨询制度。中央文献中第i一次提出了“智囊团”的概念。

近年来，一批面向现代化智囊团、服务发展战略的智囊团迅速成立，中国智囊团的数量从2008年的第十二位跃居i第二位。大数据是智囊团的核i心，没有这些数据，智囊团的预测和分析就无从谈起。随着信息的大量甚至-，智囊团要提高整理、整合信息的能力，必然要依靠大数据分析。

该研究认为，93%的行为是可预见性的，如果事件数字化、公式化、模式化，那么那么复杂的事件其实是有规律可预知的，事件的发展趋势是很容易预测的。显然，大数据的应用将不断提高政i府决策的效率和决策的科学性。

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广告战模式

如今，我们将目光转向更微观的层面，来看看具体的每个广告位对变现效率的影响因素是什么，并试图找到针对这些影响因素的优化方法。

首先，我们来看看下面这个广告漏斗，它把广告从请求到转化分成五层，在漏斗旁标注了各层次间需要注意的指标。

对于一名商业产品经理来说，尤其是与广告变现有关的工作时，我们尤其需要明确这四项指标(广告填充率、广告展示率、-率、转化率)的意义、如何计算、可能的影响因素以及相应的优化方案。

1.广告填充率(fill rate)

广告填充率，是指从发起广告请求到实际有广告填充的比例，也就是广告填充率=广告请求数量。

理想的广告填充率当然是100%，但实际上几乎不可能，主要原因有两个：

广告业暂时没有与当前用户的广告资源匹配。比方说，目前该区域内没有广告客户，该用户并非已经有广告客户的目标用户，甚至有可能广告平台出现服务故障这样的小概率事件；由于网络原因导致广告没有正常回复。例如，由于用户网络不好，部分区域或情境下的广告资源不能在规定的时间内返回给客户，因而表现为无广告填充。

首先，我们可以通过广告瀑布流的方法来解决，这是目前至主流的一种广告聚合方式，基本逻辑是先请求 a广告平台的广告，如果 a不返回广告，则请求 b广告平台，依次类推，直到所有级别的广告平台都已结束。

另一种网络原因，由于用户的实际环境对我们不可控且不确定，所以为了减少这种情况所带来的广告填充损失，建议产品-提前缓存好广告，尤其是那些广告展示概率较大的广告。

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广告主，顾名思义，是指用户-i广告的比例，广告-率=广告-率/广告展示数。其转化率是指用户至终完成广告-(例如，购买广告的商品，安装广告中的应用程序等)所占比例。

对我们来说，这两个都是一般人无法控制的，-是广告转化率，这个时候用户已经跳出了我们的产品，后续转化行为依赖于广告内容对用户的吸引力。

至好的办法是提高用户对广告的关注度，但也不建议通过“聪明地”设计广告位来误导用户-，因为这种情况导致-率上升，并没有给广告主带来真正的价值，所以不会给我们带来长期的广告收益。

下面，我们将以广告优化为例，希望藉此提升我们对广告位优化的认识。

根据上面的数据，我们可以尝试提出以下优化建议：

当前广告平台的填充率只能达到90%左右，仍有提升空间，建议再找一到两个广告平台进行聚合，将广告填满达到98%以上；二是广告位在一个二级页面上，目前广告展示率较低，可以在用户刚进入应用程序的时候提前缓存广告，同时也可以通过分析数据发现这个地方没有优化空间，而在用户刚进入 app的时候，可以提前缓存广告来提高实际广告的数量，而这个地方没有优化空间，比如场景 pv不能大幅提升，用户停留的时间越长，就会越早越好。