如何切分流量来因时因地因人调整广告策略？

流量红利的消失让增量随之减少，大刀阔斧的投放及变现方式都不再能完全满足业务增长的需求，这更需要在已有的存量中找到可以深度优化的方向，但怎样进行深度优化呢？有哪些行之有效的工具呢？

TradPlus 的产品总监 陈圆圆 将与大家分享如何通过 TradPlus 的流量分组功能实现更加深入的广告变现优化。

20+种维度区分

更加精细化的定向

流量分组即是将 App 的用户流量进行不同维度的分类。维度越多，可以对数据的区分程度就越细致，也就可以进行更有针对性的策略实施与调整。我们将数据维度分为以下几个大类别，方便开发者通过大类来进行选择。

按用户属性分组

用户属性是对用户状态和特征的描述，可以按照性别、年龄、渠道来源等来对用户进行区分，进而根据具体属性的用户配置不同的广告策略。比如通过对不同渠道来源的用户进行单独分组，根据变现价值来调整策略，指导投放的选择。

按用户行为分组

开发者还可以通过对用户在 App 中的行为进行区分，例如可以区分付费用户和非付费用户、付费用户中付费的金额/次数/币种等，来判断其偏好。比如原则上非付费用户对广告容忍度更高，可以有针对性地对其设置广告场景，提升广告变现收益。

按地理位置分组

地理位置分类可以按照T1、T2 的国家等级分，按照大洲分，按经济体分等等。根据不同国家、地域的共性情况来配置相应的策略。比如成熟国家和新兴国家的 eCPM 相差较大，就可以有针对性地配置不同的瀑布流策略。

按设备属性分组

设备和版本分类包含应用版本、手机运行内存、IDFA 授权、设备类型等。不同的设备和版本有不同的限制或特性，可以对其进行分组单独设置适合的变现策略。

自定义分组

开发者还可以自定义用户动态标签分组，例如对广告频次，视频的具体剧集，用户 eCPM 价值等来进行分组运营。

如何使用流量分组

设置更有针对性的变现策略

接下来与大家分享下流量分组的不同使用场景。这些问题都是开发者日常工作中经常会遇到的，并且通过流量分组功能可以得到有效地解决。

问题

开发者需要在投放端区分国家进行投放，但不同国家买量的成本和变现价值差异较大，网络状况、广告返回时长也差异较大，T1 和 T3 国家如果配置了相同的瀑布流，会拉低整体 eCPM 和人均展示，影响收益。

解决方案

通过流量分组区分国家实行变现策略。在 T1 国家配置较长瀑布流，同时配置较高价格，提升 eCPM。在 T3 国家配置相对较低价格，增加并行请求个数，这样能加快瀑布流的加载效率，提升 T3 国家的广告 Ready 率，保证人均展示，进而整体提升 ARPU 值。

问题

开发者发现新老用户有较大的用户价值差异，无法运用统一的策略进行变现。

解决方案

通过对新老用户进行分组。

定义老用户：应用安装时间超过xx小时

定义新用户：应用安装时间小于等于xx小时

通过对新老用户分组进行瀑布流配置，若老用户价值比新用户价值高，可给老用户组配置层数更丰富、底价更高的瀑布流；反之亦然。

问题

在产品的某个应用版本中，因为某三方广告平台的 Bug 导致该平台的广告展示异常，影响用户体验。

解决方案

通过分应用版本配置瀑布流，在此应用版本的分组中，不配置该三方平台的广告源；其他应用版本的分组使用原瀑布流。在保证了所有用户体验的同时，将对收益的损失降到最低。

问题

开发者在 App 内加入广告之后 ANR 升高，导致用户体验变差，直接影响到了用户留存和自然量的增长。

解决方案

根据不同手机内存的用户占比以及 ANR 比例分布，挑选出需要优化的手机内存用户。针对低内存用户减少广告源和并行请求数，观察 ANR 数据是否达到预期水平，如依然过高，将更低内存的用户直接关掉视频广告或者不出广告。更多关于 ANR 的内容，可以参考 （之前的文章连接）