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在我们判断数据是可用的，并认为数据中应该存在一些潜在的规律时，我们需要挖掘这些规律。因此，这一步是数据产品变现的核i心。
在我们看来，这些数据中存在着一些潜在的规律，但是实际上可能并不存在，这说明了我们之前所做的数据探测和分析。或是这个法则过于复杂，
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在我们判断数据是可用的，并认为数据中应该存在一些潜在的规律时，我们需要挖掘这些规律。因此，这一步是数据产品变现的核i心。
在我们看来，这些数据中存在着一些潜在的规律，但是实际上可能并不存在，这说明了我们之前所做的数据探测和分析。或是这个法则过于复杂，无法用一个简单的模型封装在一起，这时，我们可能需要思考如何简化这一定律，而如果数据模型太简单，它的可用价值就会大大降低。归根结底，我们应该从精i确、复杂和可用性三个方面作出平衡。
归根结底，数据产品需要转换成商业模式，大数据才能变现。一种数据产品，通常会很难转变成一种商业模式。主要有两种方式：一是对现有的产业链进行改造，以优化或替代产业链上的某一环节；但是，如果这种数据产品具有破坏性，很可能创造出一种新的产业模式。对后者而言，数据产品本身却变得不重要，强大的资源整合能力是必需的。
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传统广告排期的门槛较低，主要靠自己的广告客户来拓展，通过邮件下单的方式约定合作，一般采用 CPT方式结算，通过技术人员人工操作广告，对广告内容进行广告投放，而广告投放的效果并没有得到广告投放的效果，广告投放的效果并没有得到保证，从广告投放的角度来看，从广告投放的角度来看，从广告投放的角度来看，也是有时间和人员成本的。
优点：
以发行价格出售，流量价值较高；可独占资源，强曝光，满足广告主诉求
缺点：
媒介和广告商沟通的时间成本和研发投入的成本，至终导致销售效率低下对于自身数据的积累较少按广告位销售，往往无法解决广告主在效果转化层面的问题。
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影像类 APP
对视频类 APP，可以根据视频内容尝试广告原生化。例如：1)通过视频内容的场景、角色、台词的识别来植入相应的广告。例如爱奇艺推出的新年特辑 AI可贴广告，可以根据视频中与节庆相关的场景、台词等投放创意广告，让广告出现的“刚刚好”(吃年夜饭，王老吉不能少…);2)再比如爱奇艺推出的弹幕上墙广告，让用贴合用户的“刚刚好”(吃年夜饭，王老吉不能买，买不了就买不了…)。
对用户来说，原生的广告体验更好，广告不仅与自己的需求相关，而且可能更具趣味性；对于广告主来说，原生广告可以降低用户对广告的排斥度，更好的投放效果；对于 APP来说，原生广告在不影响用户体验的前提下，丰富广告形式，增加广告收入。毫无疑问，原生广告是三方共赢的绝i佳选择；同时，也是有利于媒体流量变现的绝i佳选择，因此，建议 APP运营者根据自己的平台情况来选择，并建议 APP运营者根据自己的平台情况进行选择。
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