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海量资讯分析服务
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10万日活开屏广告流量变现
10万日活广告变现平台——蒂烨大数据科技（广州）有限公司拥有丰富的技术研发、广告运营，营销推广、企业管理经验。
海量资讯分析服务
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分析团队，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更加具有说服力。
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
十八届三中全会通过的《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，要加强特色新型智库建设，建立健全决策咨询制度。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，智囊团的数量从2008年的第十二位跃居世界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泛滥，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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第i一，我们应该怎样优化业务流的比例？而广告展示次数如何决定合适？
为了提高商业流量，很多开i发者直接选择尽可能多的开放广告位，期望以量取胜。但为了平衡用户体验，我们不建议我们在产品中加入过多的广告，这有可能会降低用户的留存率，从而影响用户的使用寿命。
事实上，商业流量并不在意数量而在乎质量，我们需要在产品中选择合适的广告位，北京三环的小一居也贵过7、8线城市的大平层。该如何选择合适的产品广告位呢？可参照“广告场景选择三要素”。
通常我们会把这两个指标—— CTR和 AdPrice统一起来，即我们常说的千次展示收入。
因此，应该如何优化？即如何得到合理的 CTR和更高的 AdPrice？
关键是选择主流的、大型的广告平台，如海外市场选择 Admob、 Facebook AudieneNetwork、国内的广点通、、穿i山甲，因为他们往往拥有更多的广告客户，而他们通常是在整个生态圈的上游，拿到广告的单价也会更高；同时，他们拥有更强大的技术和算法能力，可以根据我们的用户偏好，向用户推荐更为合适的广告，从而提高广告的转化率和至终转化效果。
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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、点击率、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，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
