先看三段数据： 同一个产品在同一个地区，都跑的安卓最终跑下来的数据情况三个不同的时间段，分别对应了佛系不求量，扛不住收缩，拼命想多要量的阶段。 6-7月的时候产品需求比较大，想尽可能多买，这边没办法，尽管不断折腾素材，提升价格，单在刚开始的时候转化情况并不理想，所以跑下来账户单价跑到了0.3附近，而总的AF量级其实上升不多了，始终维持在了1万附近。 7月底的时候觉得价格有点不科学，开始打压价格，最终把账户价格打压到了0.2附近，确实看到账户单价是下来不少，结果回头一看AF价格，哦豁？ 8月初干脆放弃，直接控制预算，打压消耗，单价确实也没怎么下去，但是能比较明显的看到AF的价格下来的非常明显，量级其实也没掉下去太多。 为什么7月底的数据，账号转化数和AF的转化数差距如此之大？ 分析了下账户后猜测其实是经过1个月的优化学习，FB GG其实都跑出来了一些比较稳定的老系列，这部分老系列整体的转化率相比月初提高非常明显。但是其实经常过了长时间学习后Facebook Google学到了同一拨用户，这波用户同时会被Facebook和Google的广告覆盖，导致了一个用户被分别计入到了两个渠道转化。渠道就是如此： 可查看关于自归因渠道的一些介绍 聊聊SAN — 自归因广告网络 为什么8月初的数据，误差又小了这么多？其实猜测可能是天花板问题，当地盘子并没有多大，实际上从曝光数就能看出来，涨价不涨曝光的时候其实就一样不大，frequency贼高的时候也意味着都是无效重复曝光，等到8月底直接砍掉预算后，实际上曝光到唯一用户数量并没有掉这么多，有点类似于以前100个人被你不同渠道洗了300次曝光，现在90个人只洗了150次曝光，实际上覆盖的人群数量没有太低下降。从账号数据来看，除了曝光降低之外，CPM其实也没变化，甚至还升高了，我猜测广告系统认定给你的人群更精准有效，所以CPM并不会低，综合看下来整体的账户转化单价是平稳的。综合看下来其实账户价格无变化，但是两个渠道的重复曝光点击下降后，互相抢占归因变小了导致了第三方价格的下降。至于由于归因导致的误差，我们也没啥办法避免，跑大了到了当地天花板之后这种现象在所难免，尤其是在小盘子地区，跑了N个产品基本都会出现类似现象 为了减轻这种误差，我们能做的可能也就是：1，素材差异化，看能否覆盖到不同方向的人群，素材宣传不同卖点，或者做明显有年龄性别差异取向的素材。当然这个操作其实很不现实。2，选择一个更偏重的渠道来多跑，降低另一个，这里特指自归因渠道的。比如你可以多跑Google少跑FB之类（谁让UAC可以躺着不动呢），当然你肯定还需要参考下后续转化情况来决定，看后续行为哪个成本更合算。3，严格按照第三方成本出价，根据LTV反推出来AF上最多能接受的价格。4，估算下UAC吃掉自然量的占比，看是否需要适当降低UAC的出价，允许FB贵一点点去跑。再返回标题提到的观点：退一步，便宜好多！其实如果自己的产品并不是那么迫切的需要做数据，其实慢慢跑，维持一个性价比比较高的单价成本，拉长周期去吃便宜一些的用户，也不一定是个坏事，没准省出来的市场成本最终比赚的还多。这里数学好的同学其实可以做下数据曲线预估，找到那个利润最高的数据交叉点…定下来最终预算… 长按图片加知识星球

匿名用户 提问： 提问：Facebook投游戏，同样的素材跑aeo的点击率比跑aaa的低一些，这是正常情况吗？ 近期其实也被提问了好几次点击率，转化率的问题，但是其实说实话，我已经很久都不太关注点击率，转化率这几个参数了，当然并不是完全不关注，而是去关注了一些更重要的参数。那就是 ”转化数“，对的，我更倾向于直接关注最终结果了。对于Facebook投放来说，其实点击率和后续的点击转化率已经不那么重要了，反而变成了一个”曝光转化率“的东西，那就是Facebook给了多少次曝光最终产生了多少次转化（install一般来说）。 Facebook是按照CPM来收费的，所以用越少的曝光产生越多的转化，对于Facebook能够获得最大的利益，决定这个转化率的是在素材，以及人群上，素材吸引力大，人群精准，那么转化率就高，但是并不是只有了这两个参数会影响转化率。同样素材+同样人群在不同的投放方式上曝光转化率差别也会非常大： 1，预算，预算决定了一个曝光速度，尤其是Lowest cost的时候，出的预算大，给系统的信号是加快曝光。那么系统在推送人群的时候一定会给到一些不怎么精准的人群。这部分人群就会拖累你的曝光转化率。 2，价格，出价决定了你要圈定的人群价值，但是不同价值的人群对于你产品的转化率并不相同，在Facebook的判定中，越是精准的用户，最可能转化的用户价值最高，你出价低了可能覆盖不到某些高价值人群，那么曝光转化率也会低一些。     3，出价方式，出价方式其实代表了你覆盖人群的方式不同，比如lowest cost覆盖到全部价值人群，bid cap有上限，cost cap 按照平均线来覆盖人群，其实相当于了不同的出价。 4，投放目标，跑Install，AEO，VO等等都有不同的目标，不同的目标就对应了不同的人群，即便圈定了细分人群，这些人当众也都会有不同喜好，有人就是喜欢点了广告不安装，有人安装了广告就是看看就走了，转化目标不同，那么后续的人群和转化率数据也就差异巨大了。 5，投放形式，普通广告，动态素材广告，AAA本身最终曝光出来的素材就会不同，并且极大概率这些广告还存在部分比较有差异的用户池因素在，尤其是曝光逻辑差异巨大，像AAA这种一定会拿出来转化率最高的组合来曝光，必然也导致了点击率到后续的转化率都要更高一些（理论上，学习完成后转化率更高，但是也存在一直学不出来一直学，浪费大量曝光，或者学完了之后分不同用户层次覆盖到了一些低转化率位置） 6，曝光版位，之前写过一篇关于messenger box广告的文章，如果某一个广告覆盖到了这个版位，那点击率极低，曝光极大，基本上也没什么参考意义了。 ***提问：小说产品投东南亚，其他国家数据都很正常，只有印度尼西亚成本很高，平台的CVR只有其他国家的十分之一，异常的低，换了很多素材和内容都是这样，研发测试了印尼的网络下载都是正常的，这种情况一般还有什么原因导致的呢？ 佛系流量玄学的知识星球 回答：换一个产品类型去投印尼也会有同样的问题，印尼那边就是转化率比较低的一个地区。另外印尼的竞争尤其是小说的竞争并不低。榜单前面有一家上海公司做的比较大了，而且他们的印尼要的比较多，所以你跟他竞争单价不会便宜。 忽然再想到了这个提问，也比较典型。不同的地区其实也会有很多差异的数据。 再回到点击率，点击转化率上来说，同样影响到的参数也比较多，所以也没必要死扣某些前面的参数决定素材生死。当然也不能完全不关注，毕竟这些数据确实也还有一些用处，比如观察素材的点击率能从最前端的数据猜测自己素材的方向是否正确。但是如果我们去对比两个广告的点击率这种，确实也不太必要了。 说了一大堆Facebook的，回答Google，Google就更没法看了，UAC里面曝光到搜索，或者商店推荐，Youtube，或者display的banner之类，都会有极大差异的点击率，曝光率之类，几乎就没法看数据，佛系调整就好，按照系统提示的定期看决定是否处理掉那些提示不理想的素材，或者连个曝光都没有的那些素材。