作者：杨三季本文在PMCAFF社区公布（www.pmcaff.com），转载请注明作者及出处。引言：小编在搜罗广告变现计谋的相关资料时，发现绝大多数的资料都是在分享关于广告投放，广告竞价以及广告内容优化等方面的内容。

对于如何提高中小型流量产物广告营收的实际计谋或数据增长方法的相关分享极其稀少。本文将针对这一问题分享一些实用的方法论。在互联网行业中，绝大多数的C端产物在积累了一定规模的用户流量后，都市或多或少的涉及到广告变现业务。

而相识广告变现的朋侪其实都知道，基于广告主投放，流量方展现的广告竞价生意业务系统仅在一些头部大厂才会完整存在。对于大多数的日活从几十万到小几百万的中小型流量产物是很少有自主搭建的完整广告竞价系统，而这类产物的广告变现业务大多并不会直接承接品牌广告商的广告资源，而是依靠广告同盟平台来协助完成的。广告同盟广告同盟作为广告主与流量主之间的前言平台，在满足广告主的差别领域及投放需求，为其提供更精准的触达用户的投放选择时，同时整合宽大中长尾的网站、APP产物、自媒体等流量主，凭据其自身的定位和需求，为其缔造收入泉源。

现在我国移动互联网广告市场中影响力较大的数字广告同盟主要包罗：头条穿山甲平台，腾讯优量汇，百度同盟，淘宝同盟等。广告类型 广告同盟通过以下这几种广告位类型来为流量主提供广告资源的展现。1.开屏广告（Splash Ads）开屏广告是用户首次进入APP时泛起在启动页中的广告，广告展现的牢固时长一般为3~5秒。

既为产物带来盈利，又在APP启动时的短暂加载等候时间中富厚了内容，没有打扰到用户，用户也较容易接受。2.信息流广告（Feeds Ads）信息流广告是穿插在APP内容流中，与内容形式高度融合的广告形态，信息流广告的形式有图片、图文、视频等。信息流广告对用户来说体验相对较好，广告主可以通过用户标签对流量平台举行精准投放。3.激励视频广告（Rewarded Video Ads）激励视频广告是用户选择寓目全屏视频广告来换取应用或游戏内的奖励，激励视频广告现在是最受三方喜爱的广告形态之一。

对于用户来讲，激励视频有着富厚有趣的广告内容。通过寓目视频可以获得一定的奖励。对于广告主来讲，激励视频能够精准投放触达用户，实现了高转化率，对于流量主来讲，激励视频既能满足用户体验的要求，又能提供高转化率，从而确保了良好的广告收益。

4.横幅广告（Banner Ads）横幅广告，即Banner广告，在APP页面的顶部或者底部位置。Banner广告是网络广告最早接纳的形式，也是现在最常见的形式之一。它能够十分直观地展现广告内容，快速吸引用户注意。可是对内容寓目容易造成一定的遮挡，影响用户体验。

5.插屏广告（Interstitial Ads）插屏广告一般会在用户第一次点击某个功效页面时弹出，显示广告内容。这种广告形式给用户能够带来很是强的视觉打击力，效果显著。可是这同样也会打断用户的正常产物使用，影响用户体验。

小编将会通过三到四篇内容，划分先容以上的差别的广告类型的在流量产物中的变现计谋的相关内容。而本文后续的内容将围绕开屏广告的变现计谋展开。开屏广告计谋作为流量平台，在思量业务变现的同时，也要时刻的思考如何保障用户体验的平衡性，不会因对用户流量举行广告变现而造成用户体验的降低，致使流量的断崖式下降。

所以在做广告变现时，小编会通过两个维度来思考和设计广告计谋：业务变现和用户体验。一、开屏广告的业务变现我们先来聊聊业务变现这一维度，在这里，我们可以问自己两个问题：数据问题：你看到的产物广告数据是否是真实且准确的数据？好比广告拉取率，广告填充率，广告曝光率等各是几多。展现问题：开屏广告怎么展现收益会到达最高？小编就上述的两个问题，通过几个虚拟的案例为大家详细解答一下。

1.1.开屏广告：数据问题可能有些读者朋侪会对上述的数据问题：“你看到的产物广告数据是否是真实且准确的数据？”发生疑惑。卖力过广告产物的同学都知道，不管是穿山甲还是优量汇或其他广告同盟提供的广告收入数据报表多是以展现量为基础统计值举行广告收入盘算。而多数流量类产物的广告变现业务的质量的效果评估则是通过广告业务的逐日ARPU值来评定的。

广告业务的ARPU的简朴盘算公式为： ARPU公式中的广告的逐日总收入可以直接从广告同盟的数据看板中得知，那么我们如何确定广告业务笼罩的用户总数呢？这里有些读者朋侪会想到“广告业务笼罩的用户总数不就是日活数或月活数吗。”。

真的是这样吗？这里大家通过一个简朴的案例思考一下：案例：一款电商产物的开屏广告计谋是天天的首次启屏时展现开屏广告，仅展现一次，用户安装或升级后第一次启屏不展现开屏广告。日活跃用户的界说为当日完成过一次APP的会见行为的用户。

假设该产物日活跃用户共1万人，其中2千人为当日安装APP用户，1千人为升级APP用户。开屏广告填充率是80%，广告曝光率是90%。

开屏广告当日总收入为1千元。那么此时，该产物的开屏广告的日ARPU值是几多呢？ 在上述案例中，虽然日活用户有1万人，可是实际被开屏广告笼罩的用户仅有7千人，而最终实际看到开屏广告的用户仅有7000 × 80% × 90%，即5040人。由图可见，当我选择的用户群体泛起偏颇时，会严重影响最终权衡尺度的判断效果。

小编举出的虚拟案例是很是简朴的条件组合。而实际事情中，尤其在中小型产物，由于广告计谋的精致化差异、版本更新与兼容、用户使用习惯、埋点逻辑毛病等诸多情况，导致在最终我们评估广告变现效果时泛起了显着偏。

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