其他数据问题排查及优化

1. eCPM相关

(1) 三方返回的eCPM是怎么来定的？为什么我的eCPM那么低？

eCPM的价格高低，取决于三方广告平台的广告资源是否与流量匹配，取决于三方广告平台对用户价值的判断。

 

(2) 为什么同一个广告平台对不同产品、或者同类型产品的代码位填充率和出价不同？

同一个广告平台对不同产品、或者同类型产品的代码位填充率不同，是正常情况。

填充率取决于三方广告网络的预算和资源情况、产品质量、用户质量、底价设置、用户对广告的转化效果等，因此填充率和出价都会各不相同。

 

(3) 点击率和eCPM直接挂钩吗？

有一定关联，但不是越高越好。eCPM由最终三方平台的广告转化率决定。

 

(4) 如何提高eCPM？如何提高变现的收益？

 

2. 广告展示相关

(1) 为什么展示率低?

可以基于topon后台报表-漏斗分析报表（点击跳转： https://portal.toponad.net/m/report/funnel ），排查广告位展示率的问题。

重点关注以下漏斗报表中，漏斗流程中分广告位维度的人均次数，以及排查思路。

 

(2) 展示率低会影响收益吗?

展示率计算公式：展示率=展示/加载填充好的广告。

展示率的高低受到请求策略、重复请求策略、接入三方平台的个数、广告源的个数的影响。展示率下滑不一定会引起人均展示下降。

但是展示率过低时，需要引起注意，可能会被三方广告平台判断为低质量流量，从而降低出价，减少广告填充。最终影响广告结算的eCPM和广告请求时的广告填充率。

因此建议尽量保持展示率在一个较高的范围，不要低于10%。

 

(3) 为什么低价广告源的展示数比高价广告源的展示数更高？

广告源的展示数跟广告填充率和eCPM都有关，并非只受eCPM的影响。

例如，应用的广告位下只配置两个广告源A和B，A的填充率为1%，A的eCPM为1000。

而B的填充率为100%，eCPM为1。

A的eCPM高于B。

应用有100次广告展示机会，请求100次广告的时候，由于广告源A的填充率为1%，广告源A只成功填充1次，因价格更高获得1次展示；此时收益为千次展示的1次展示，1元。

而广告源B每次都有填充，除了有1次展示机会被A获得，其余都获得了展示，共99次。

可以看到，价格较低的广告源B，因填充率更高而获得了更多的展示。

 

(4) TopOn的广告展示逻辑

客户端发起流量请求后，TopOn SDK会按照瀑布流排序价格从高到底请求广告，竞价广告源询价获得价格后会插到瀑布流里面一起排序请求，最后展示的是所有返回广告里面排序价格最高的广告。

 

(5) 为什么Bidding的竞胜率高，广告源的展示率低？

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TopOn的bidding逻辑是这样的，waterfall开始请求，同时对bidding询价。

假设这时候bidding返回的价格为20，那么它会参与到waterfall里面的排序。

① 这时候TopOn SDK从waterfall头部最高层往下开始请求，比如waterfall头层是25，那么，如果头层25有返回，那么TopOn就会请求25的广告源。这时候Bidding平台就算竟败。

② 如果前面的waterfall一直没有返回，一直请求到返回价格为20的A平台的bidding，我们就会去对A平台的bidding发起请求，请求A平台的20的广告，但是如果在请求A平台价位为16的时候，这时候前面高价格的广告25返回了，比如返回了25块钱的广告，或者是瀑布流里面任何高于16的广告。

这时候A平台算是竞胜，但是TopOn SDK会在缓存里面选择展示更高价格，25块钱的广告。

简单总结： 实际上最好是跟常规瀑布流里面同样平台价格为询价eCPM附近（也就是约等于询价eCPM）的广告源的展示率做对比。

例如，A平台 Bidding的询价eCPM为20，展示率为20% 如果A平台常规瀑布流20分层的展示率也为20%。 那么，即可认为展示率是合理的。 （注意此处不应和B平台或者C平台的展示率对比，也建议不要和价格相差太多的广告源对比）

注意： TopOn会在 v5.9.71版本及以上优化统计口径，后续将会在实际发起请求的时候才发送竞胜通知，预期会提升Bidding平台竞胜后的展示率。

 

3. 渗透率相关

(1) 同一个应用，为什么安卓和iOS的渗透率相差很多，安卓的渗透率50%，iOS的渗透率有80%?

首先，请明确，哪怕是同一个应用，安卓跟iOS的广告调用逻辑都是不同的。即使技术的调用逻辑一样，安卓跟iOS的用户质量和用户行为不同。所以渗透率肯定是会有差别的。例如某应用A安卓端用户开屏渗透率为50%，iOS端开屏的渗透率为80%。

其次，建议在查看渗透率指标的时候，建议区分开广告位去分析，分别分析每个广告位的渗透率以及其高低的原因。

例如，某应用A安卓端用户开屏渗透率为50%，若要提高渗透率，建议先沟通开发者的产品团队和客户端技术，详细了解开屏的调用策略是怎样设计的。

如果该安卓应用A本身就设置了不对50%的用户展示广告，那么这个策略就是合理的。

如果该安卓应用A本身设置了对所有用户都展示开屏广告，那么就这个50%的渗透率，确实低于设计的接近100%的产品策略。核实这个策略以后，有两个排查方向：
① 排查用户的行为和买量用户质量。
② 根据TopOn后台--漏斗报表，筛选该广告位，根据漏斗模型，排查用户流失的环节，确认用户在哪一步流失，导致渗透率偏低。

 

(2) 渗透率怎么这么低，渗透率多少才算正常?

首先，请详细阅读并参考3.1

渗透率首先由产品涉及的策略和技术调用广告展示的策略决定。

通常来说，聚合侧从提升广告收益的角度，建议的渗透率肯定是越高越好，但是太高的渗透率会影响用户体验。

因此，没有一个百分百正确的渗透率标准。建议开发者综合自身应用品类和广告场景，进行合理的广告展示设计。

 

4. 广告填充相关

(1) 如何提升开屏广告的填充率？

因开屏广告是用户打开应用即弹出的广告，因此提高加载开屏广告的速度非常重要。 常常有开发者受开屏广告填充率很低的问题困扰，想要提高开屏的填充率，可按以下方法调整优化：

 

(2) eCPM和填充率下降受什么因素影响？

各个广告平台的填充率和eCPM由其本身的广告投放算法决定。 一般影响每层广告源的填充率或eCPM的因素有2种：

广告平台预算减少：投放到您应用的广告预算减少，则填充率和ecpm可能会下降（这个受广告平台的大盘影响，一般节假日、周末会高一些）

【解决方案】：这个没办法决定，只能尽可能通过接入多家广告平台达到资源的互补；或者多与广告平台沟通看能否优化。

用户质量下降 ：用户转化效果差，可能会导致广告平台不愿意投放更多的广告资源、或者更高价的广告资源到您的应用，导致填充率和ecpm下降。

【解决方案】：这个主要通过投放端提高获取的用户质量来提升了；或者新建广告平台广告位ID，看看能否有提升。

 

(3) 广告填充时长是由什么来决定的？

广告填充时长与平台素材、响应速度、用户设备性能、用户设备网络情况等有关系。

各地区的填充时长不一样，比如T1地区的网络状况普遍优于T3地区，所以T1地区的填充时长会更快。

 

(4) 为什么广告源的填充数总是远大于展示数？

• 展示率=展示数/填充数，广告填充是应用级别的，用户只要打开app，就会向所有广告位发起请求（广告预加载），然后广告位会得到填充。因此，填充数会受到接入三方平台的个数、PID的个数的影响。
• 广告展示则需要用户触发，用户要进入广告场景，触发广告，广告才会得到展示。所以广告源的填充数总是远大于展示数。

 

(5) 如何提高广告位的填充率?

受网络、广告平台填充耗时、广告平台出价等因素影响，广告填充率不可能达到100%，一般来说，广告位的填充率在85%以上较为优秀，如果想要提升广告位的填充率，可参考以下方法：

① 增加更多的广告平台。

② 增加无底价的广告源放在 Waterfall 底层。

③ 增加无底价的广告源作为兜底广告，并行于Waterfall发起请求。

④ 通过预加载，客户端提前 load 广告，预留更多时间加载广告。

 

5. 预加载相关

(1) 各广告类型建议的预加载时机

所谓预加载，即是提前调TopOn的Load方法，将广告缓存在本地，避免需要展示广告时广告还没加载回来，提高展示成功率。

① 所有广告类型都建议预加载。（TopOn V5.7.6版本开始，开屏广告也支持预加载）

② 如有开屏广告，建议先优先加载开屏，再加载其他广告类型。

③ 如应用内广告场景多，建议优先加载容易被用户触发的广告场景，再加载其他的广告场景。

④ 如多个TopOn广告位同时预加载，可能会消耗过多手机资源，影响用户体验，建议合理安排预加载时机。

⑤ 加载回来的广告会有一个缓存有效期，不同广告平台不一样，一般为半小时或一小时的缓存有效期。

 

6. 瀑布流相关

(1) 瀑布流过长，会导致广告返回变慢吗？

瀑布流太长会影响返回时长，建议根据广告ready率来决定是否需要优化瀑布流长度。

如果广告ready率降低，可以适当减少瀑布流层数，或者将返回时长较短的广告源置于瀑布流头部。

 

(2) 为什么Bidding的请求数少于询价次数/分层的请求数?

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TopOn头部竞价原理：每次请求广告时都会向头部竞价广告源询价，返回的价格会和创建常规广告源时填写的价格进行排序。广告请求按排序后的瀑布流优先级进行请求。

由于Bidding是根据每次返回的价格再参与到常规广告源的瀑布流排序中，如果瀑布流中其他高价的广告源有广告返回，则不会请求Bidding广告源。

因此：竞价广告源的【询价】次数和头部高价分层的【广告请求】次数接近，竞价广告源的【请求】次数一般少于头部高价分层的【请求】次数。

注：Vungle Bidding的询价次数和头部分层请求次数差异大的原因：Vungle Bidding在一次询价返回广告后会有半小时的缓存，需要展示了以后或者半小时没有缓存以后，才会再次发出询价。

 

7. 流量分组相关

(1) 流量分组过多是否会降低广告请求速度?

如果一个用户命中多个流量分组，TopON SDK会返回最高优先级的流量分组进行瀑布流配置，请求速度是不会影响的。

 

(2) 流量请求如果没有命中最高优先级的分组，会流转到哪里？

如果流量没有命中最高优先级的分组，则会自动流转到下层级的流量分组，最后到默认分组中。

因此再次强调，默认分组作为兜底分组不可关闭，且必须建有代码位，才能保证流量不浪费。