וואָס איז די אַלגערידאַם מעקאַניזאַם פון נייַעס קאָרמען גאַנצע?אינפֿאָרמאַציע לויפן גאַנצע פאָרמולע

גאַנצע איז אַ שפּיל וואָס ספּענדז געלט צו קאָנקורירן צו קויפן באַנד, און אינפֿאָרמאַציע לויפן גאַנצע איז קיין ויסנעם. עס נאָך מוזן נאָכפאָלגן די צוויי האַרץ ינדיקאַטאָרס פון קאָס (קפּאַ = קפּם / קטר * קוור) און באַנד (קאַנווערזשאַן באַנד = ויסשטעלן * קטר) * cvr). עס איז אויך נייטיק צו אַפּטאַמייז די לייקע סיבות אויף אַלע לעוועלס.

וואָס איז די אַלגערידאַם מעקאַניזאַם פון נייַעס קאָרמען גאַנצע?

אינפֿאָרמאַציע לויפן גאַנצע איז נאָר ווייַל פון די אַדישאַן פון ינטעליגענט אַלגערידאַמז, מיר דאַרפֿן צו לערנען ניט בלויז קאָמפּעטיטאָרס און ניצערס, אָבער אויך מאַשין אַלגערידאַמז, ווייַל עס איז עסטימאַטעד ערשטער, און דעם אָפּשאַצונג ינוואַלווז צי עס איז פּינטלעך, הויך אָדער נידעריק. מאַשין באַלוינונג (פּלאַטפאָרמע גאַנצע צוריקקומען), וואָס איז שייַכות צו צי איר קענען קרייַז די קרייַז (0-1 ויסשטעלן קאַלט אָנהייב און נאָכגיין-אַרויף מאָדעל צייַטיקייַט וואָג).

אין אַדישאַן, ווייַל עס איז אַ פאָרעם פון גאַנצע צו געפֿינען מענטשן, די דערהייַנטיקן פון מאַטעריאַלס (טאַרגעטינג איז בלויז צו ויסטיילן די קאַווערידזש פון די מאַסע, שעפֿערישקייט איז דער שליסל צו אַטראַקטינג עס) און שוועלז (אויף די איין האַנט, ניצערס זענען דערקוויקט אויף די פּלאַטפאָרמע פֿאַר קיין צוועק, און די פּלאַטפאָרמע דער אינהאַלט שוועל איז הויך, און די נאָכמאַך פון קאַמפּיטינג פּראָדוקטן וועט פירן צו די פעלן פון אַטראַקשאַן פון דעם מאַטעריאַל) איז העכער ווי אנדערע גאַנצע פארמען.

אינפֿאָרמאַציע לויפן גאַנצע פאָרמולע

דעריבער, אין ענטפער צו די אַפּעלירן, אונדזער אַנאַליסיס פון אינפֿאָרמאַציע לויפן אַדווערטייזמאַנץ געפונען אַז מיר האָבן צו סאָלווע די פאלגענדע דריי האַרץ פּראָבלעמס, וואָס זענען דערקלערט אין סדר: (די האַרץ ציל איז די אַגזיליערי רעזולטאַטן פון די ערשטער צוויי)

1. מאַשין אַלגערידאַמז: קאַלט סטאַרץ און מאָדעלס

מיר וויסן אַז די גאַנצע רעוועך פון די פּלאַטפאָרמע איז צו מאַקסאַמייז די ECPM ווערט (ECPM=cpa*Pctr*Pcvr*bid) קאַנסידערינג פאַרשידן אָפטקייַט קאָנטראָל סיבות אַזאַ ווי באַניצער דערפאַרונג, די ראַנגקינג איז באזירט אויף די ECPM ווערט.אין דעם פאָרמולע, די בלויז זאַך וואָס קענען זיין באשלאסן איז דיין באַפעלן קפּאַ (די באַפעל פאַקטאָר איז אַדזשאַסטיד לויט צי סיבות אַזאַ ווי קאָס און בודזשעט טרעפן די באדערפענישן פון אַדווערטייזערז). די שוועריקייט ליגט אין Pctr און Pcvr, וואָס איז די עסטימאַטעד מאַשמאָעס די אָפּשאַצונג איז נישט פאַבריקייטיד פון דין לופט, עס דאַרף היסטארישע דאַטן רעפֿערענץ, געגעבן אַ פריערדיק מאַשמאָעס, נאָך די פאַקטיש ויסשטעלן, די דאַטן באַמערקונגען איז באקומען און נייַ פּאַראַמעטערס זענען צוגעגעבן און דעמאָלט אַדזשאַסטיד.און די היסטארישע דאַטן זענען די רעפֿערענץ פון פאַרגאַנגענהייט קאָנווערטעד באַניצער קעראַקטעריסטיקס, מאַטעריאַלס, אַקאַונץ, ינדאַסטריז, עטק.נאָך יעדער אָפּשאַצונג, די פאַקטיש באַמערקונגען דאַטן זענען יקספּאָוזד, און די פּאַראַמעטערס זענען אַדזשאַסטיד צו באַשליסן צי צו אַרייַן די ווייַטער פאַרקער בעקן.די עסטימאַטעד נידעריק איז נידעריקער ווי די ויסשטעלן און די עסטימאַטעד פּרייַז איז העכער, און די אָפּשאַצונג איז קאָנסיסטענט מיט די פאַקטיש דאַטן. (די פאַקטיש דאַטן זענען הויך און די באַנד האלט צו פאַרגרעסערן, און די פאַקטיש דאַטן זענען נידעריק צו רעדוצירן די פּראַל פאַקטאָר פון באַנד אַפּטאַמאַזיישאַן).

(1) קאַלט אָנהייב

אַן אַלט חשבון אָדער פּלאַן וועט האָבן היסטארישע דאַטן ווי אַ רעפֿערענץ. פֿאַר אַ נייַ חשבון און אַ נייַע פּלאַן, ווי צו אָפּשאַצן אָן דאַטן?דעריבער, עס איז אויך אַ פּראָצעס און טעות קאָס און פּראָצעס און טעות צייט ביז די פעסטקייַט פון די מאָדעל איז צופֿרידן (די נומער פון מאָדעלס איז סטאַביל, די מער די נומער, די מער פּינטלעך די מאָדעל).מיר דארפן קריגן עכטע דאטא איידער מיר קענען מאכן א דין, ווען די אויסשטעל פעלט אויס, קען זיין אז די סיסטעם האלט אז דער ECPM ווערט איז טאקע נישט הויך, מיר קענען אפטימיזירן די פאקטארן וואס מען קען באטראכטן, אבער עס איז אויך מעגליך אז מיר טראַכטן עס איז גוט, און די סיסטעם מיינט אַז עס איז נישט גוט. מוזן נוצן אנדערע מעטהאָדס.עס נעמט 1-5000 ימפּרעססיאָנס אָדער מער צו באַקומען בייַ מינדסטער 10000 קאַנווערזשאַן.

אין סדר צו פאָרן די קאַלט אָנהייב ווי געשווינד ווי מעגלעך ביז די מאָדעל איז סטאַביל, דאָ איז אַ פאָרמולע,קאַלט אָנהייב = הויך באַפעלן דמפּ מאַסע פּעקל אינדוסטריע פּעקל שמאָל ערשטער און דעמאָלט ברייט היסטארישן מאַטעריאַל בודזשעט צייַט

הויך באַפעלן: העכער ווי די ינדאַסטרי דורכשניטלעך באַפעלן, אַזאַ ווי 20% אָדער העכער, און דעמאָלט נידעריקער דער הויך באַפעלן צו זען די פאַקטיש דאַטן באַמערקונגען, דאָס איז אויך אַ באַלוינונג פֿאַר די מאַשין, און טראָגן די קאַנסאַקווענסאַז פון דעם הויך פּרייַז, אָבער דאַרף זיין קאַמביינד מיט אַ קליין בודזשעט און אַדזשאַסטיד נאָך באַקומען די דאַטן באַמערקונגען.אויב עס איז דאַטן באַמערקונגען פון די הויך באַפעלן, עס קענען זיין לאָוערד ווידער, און אויב עס איז נאָך באַנד, די פּראָבע איז געראָטן.

DMP מאַסע פּעקל: ווען עס איז קיין דאַטן צו אָפּשיקן צו די אַדווערטייזמאַנט, עס איז ווי אַ מאַשין קוקן פֿאַר אַ נאָדל אין אַ כייסטאַק און קענען נישט פּרובירן די מאַשמאָעס איינער דורך איינער. צו רעדוצירן די פּרייַז און צייט, ניט די אַדווערטייזמאַנט פון די פּלאַטפאָרמע) איז געניצט צו ענקריפּט און ופּלאָאַד די שייַן פּעקל, און לאָזן די סיסטעם אין דעם מאַסע מאָדעל, יקספּאַנד די פּראָבע.

אינדוסטריע מאַסע פּעקל: אויב איר טאָן ניט אפילו האָבן היסטארישע קאַנווערזשאַן דאַטן, איר קענען נוצן די אינדוסטריע מאַסע פּעקל.די פּרעדאַסעסערז האָבן שוין געהאָלפֿן איר אויס פון די מאָדעל, און די מער דערוואַקסן די אינדוסטריע איז, די מער פּינטלעך די מאַסע פּעקל איז. פון קורס, עס קענען אויך זיין געפֿונען אין קראָססאָווער אָפּעראַציע איז דורכגעקאָכט אין DMP צו קריגן זיין אייגענע מאַסע מאָדעל.

שמאָל ערשטער, דעמאָלט ברייט: אויב די אויבן צוויי הילף סיסטעמען זענען שווער צו בויען מאָדעלס, אַזאַ ווי עטלעכע אַנפּאַפּיאַלער ינדאַסטריז, עס איז רעקאַמענדיד צו נוצן אנדערע קאַנווענשאַנאַל אָריענטירונג מעטהאָדס צו ערשטער שמאָל און דעמאָלט ברייט צו פּרובירן. (די גאַנצע יוזערז זענען סקרינד אויס פון די גענוי טאַרגאַטינג מאַסע, אָבער די עסטימאַטעד ויסשטעלן קאַווערידזש דאַרף אויך זיין געקוקט אין).

היסטאָריש מאַטעריאַל: די אָפּשאַצונג וועט נישט בלויז פאַרבינדן די קעראַקטעריסטיקס פון די באַניצער (די אַפּעלירן מאָדעל איז), אָבער אויך דעפּענדס אויף די שעפֿערישקייט און בלאַט. דאָ, די געשיכטע קענען זיין קאַמביינד מיט אנדערע אַקאַונץ אָדער גאַנצע פאַרקער מאַטעריאַלס און ינדאַסטרי פאַרקער מאַטעריאַלס אין די פאַרגאַנגענהייט.נאָכמאַכן אָדער לערנען פון די האַרץ פונקטן אין די פליסנדיק מאַטעריאַל. (קאַפּירייטינג, בילדער , סצענעס ,人物, רעפאסן , מוזיק , דויער , אאז״וו , צעברעכ ן א שעפעריש ע מאטעריאל , צעשניט ן זי , צעשניט ן או ן זי ך צוזאמע ן צוריק . )

בודזשעט: דאָס איז די האַנאָכע וואָס אַפעקץ די באַנד, און די מינימום ווערט וועט זיין גענומען אין קאָמבינאַציע מיט די חשבון, וואָג, פּלאַן, גרופּע און אַד. (אנדערע דעטאַילס דערקלערט אונטן)

צייט: דערווייַל, יעדער פּלאַטפאָרמע האט אַ אַנדערש צייט פֿאַר קאַלט אָנהייב, אין מינדסטער עס איז רעקאַמענדיד צו אָבסערווירן עס פֿאַר 2-7 טעג.

2. קאַלקולאַטיאָן מאָדעל פון אינפֿאָרמאַציע לויפן אַדווערטייזמאַנט פּלייסמאַנט

1. קוואַנטיטי

די גרעסער די נומער פון קאַנווערזשאַנז, די מער גענוג די דאַטן ויסמעסטונג, און די מער פּינטלעך די אָפּשאַצונג קענען זיין.איצט די פּלאַטפאָרמע האט 0 נומערן גלייַך אין די ינטעליגענט אַלגערידאַם (אויך באזירט אויף גענוג דאַטן אין ענלעך ינדאַסטריז).די רעקווירעמענץ פון יעדער פּלאַטפאָרמע זענען אַנדערש, 6, 10, 20, 50 אָדער אפילו מער, דאָס איז, די בודזשעט פון אַ אַדווערטייזמאַנט מוזן זיין גענוג צו דערגרייכן מאָדעל פעסטקייַט.אָבער עס אויך דעפּענדס אויף די פּרייַז פון דעם טראַנספאָרמאַציע אין דיין אייגענע אינדוסטריע און דיין אייגענע בודזשעט קייפּאַבילאַטיז.אויב די אינדוסטריע איז אַ ביסל יואַן אָדער טענס פון יואַן, אפילו 50 קאַנווערזשאַנז וועט זיין אַ טויזנט יואַן בודזשעט, אָבער אין עטלעכע ינדאַסטריז, די דורכשניטלעך קפּאַ קענען דערגרייכן הונדערטער אָדער טויזנטער, איר קענען שטעלן אַ מינימום קאַנווערזשאַן דאַטן בודזשעט צו פאַרמייַדן די פּרייַז פון ווייל צו הויך..

2. (מאַסע קאַנווערזשאַן מאַטעריאַל)

אין טערמינען פון דיסאַסעמבאַל די מאָדעל, עס קענען זיין פארשטאנען אַז פאַרשידענע דעמאָגראַפיקס זען פאַרשידענע מאַטעריאַלס פֿאַר פאַרשידענע קאַנווערזשאַן מעטהאָדס, און אפילו די מדרגה פון בידס וועט ווירקן די מאָדעל (די פאַרקער בעקן פֿאַר טעסטינג איז אַנדערש).די מער אין-טיפקייַט די קאַנווערזשאַן אופֿן (אַזאַ ווי דירעקט קויפן, אָדער אפילו די אַפּאַראַט פּרייַז פון די געקויפט קונה איז אַנדערש, די מאָדעל איז אַנדערש, אַזאַ ווי 1 יואַן און 9 יואַן, 49 יואַן פּראָדוקטן.) די מער שווער עס איז, פון קורס, דאָס אויך דעפּענדס אויף די אינדוסטריע. (אויב עס זענען ינדאַסטריז אַזאַ ווי בילדונגקרייז פארמען און פאָלקס פּערטשאַסאַז, עס איז רעקאַמענדיד צו נוצן די זעלבע אופֿן צו לערנען פֿון רעפֿערענץ דאַטן).

2. מאַטעריאַל דערהייַנטיקן

מיר וועלן ציען אויף אונדזער אייגענע אָדער ינדאַסטרי היסטארישע דאַטן ווי די עסטימאַטעד פריערדיק ווערט אַזוי אַז די מאָדעל קענען זיין געפֿונען סמודלי.אבער נאָך גיין דורך די מאָדעל, עס איז געבונדן צו פּנים די אַראָפּגיין פון די מאַטעריאַל.דערצו, ווי דערמאנט אויבן, די האַרץ פון די אינפֿאָרמאַציע לויפן אַדווערטייזמאַנט איז דער מאַטעריאַל, און די אָריענטירונג דיפיינז בלויז אַ באדעקט גרופּע, אַלאַוינג די סיסטעם צו געפֿינען די קעראַקטעריסטיקס, אָבער אין די סוף, צי דער באַניצער אקטן אָדער נישט דעפּענדס אויף דעם מאַטעריאַל.דאָס ינוואַלווז די סומע פון ​​​​מאַטעריאַל, די אָפטקייַט פון נייַ ריליסיז, די סעלינג פונט, די פאָרעם פון אויסדרוק און די מקור פון ינספּיראַציע. (דיטיילד אונטן)

3. האַרץ אַבדזשעקטיווז: פּרייַז און באַנד

די אַפּטאַמאַזיישאַן פון די אויבן צוויי פּראָבלעמס נאָך דאַרף צו צוריקקומען צו אונדזער לעצט האַרץ גאָולז: פּרייַז (קפּאַ = קפּם / קטר * קוור) און באַנד (קאַנווערזשאַן באַנד = ויסשטעלן * קטר * קוור), וואָס דאַרף זיין דיסאַסעמבאַלד ווי סעם אַדווערטייזמאַנץ. איז צו סאָלווע די השפּעה סיבות פון ויסשטעלן, cpm, ctr און cvr און די אַפּטאַמאַזיישאַן אַקשאַנז וואָס קענען זיין דורכגעקאָכט.

(1) ויסשטעלן

1. פונדרויסנדיק סיבות: טעגלעך טעטיקייט פון פּלאַטפאָרמע, געדויער, באַניצער טאָנאַליטי, קאַמפּיטינג פּראָדוקטן (קוואַנטיטי, פּלאַן, באַפעלן), האָלידייַס, אָפטקייַט קאָנטראָל (אַזאַ ווי גרויס בילדער, די נומער פון ענלעך אַדווערטייזמאַנץ, אאז"ו ו)

2. אינערלעכער סיבות: אָריענטירונג, עקפּם ווערט (קפּאַ * פּקטר * פּקוור * באַפעלן), בודזשעט, צייט צייט, קייפל אַקאַונץ, גאַנצע פּלאַץ, מאַטעריאַל טיפּ (צי אַלע קאַטעגאָריעס), בילינג מאָדע, פליסנדיק באַנד מאָדע, עטק.

(2) קטר

גאַנצע פּלאַץ, מאַטעריאַל, סטיל, צייט צייט, מאַסע, אאז"ו ו (עס דעפּענדס נאָך אויף די פונדרויסנדיק ענדערונגען פון די מאַרק און באַניצער סוויווע)

(3) cvr

מאַסע, בלאַט (אָנהייב קאַנווערזשאַן פּאָזיציע), שעפעריש בלאַט שייכות, עטק.

(4) קפּם ווערט

אייגענע בידינג, ינדאַסטרי פאַרמעסט, פּלאַטפאָרמע-באזירט בידינג

0. די 1 ~ XNUMX פּאָזיציע הערשן פון די אינפֿאָרמאַציע לויפן גאַנצע אַלגערידאַם מאָדעל

דאָ מיר וועלן ווייַטער ראַפינירן אָדער העסאָפע, וואָס סטעפּס דאַרפֿן צו זיין דורכגעקאָכט אין די 0-1 פּראָצעס פון אַ אינפֿאָרמאַציע לויפן אַד?

א גוטע אַדווערטייזמאַנט איז צו ימפּאָנירן די רעכט מענטשן (טאַרגעטינג, מאַסע מאָדעל) אין די רעכט וועג (פּראָדוקטן, מאַטעריאַלס, סעלינג פונקטן) אין די רעכט צייט און אין די רעכט סצענאַר (פּלאַטפאָרמע, גאַנצע פּלאַץ), און אין דער זעלביקער צייט, עס דאַרף צו זיין סקיילד בייַ אַ נידעריק פּרייַז.

פירמע 'ס פּראָדוקט:

בלויז ווען די פּראָדוקט האט די מאָנאָפּאָל דיפערענשייישאַן מייַלע, די פּראָדוקט האט די טראַנספאָרמאַציע מייַלע, אַנדערש עס דעפּענדס אויף די קאַנאַל פאַרמעסט.רובֿ פון זיי פונאַנדערקלייַבן די אַדוואַנטידזשיז פון זייער פירמע 'ס פּראָדוקטן אין די פאַל פון פול מאַרק פאַרמעסט, ויסמיידן די שטאַרקייט פון קאַמפּיטינג פּראָדוקטן און קענען שלאָגן די ווייטיק פונקטן פון ניצערס, אַזוי זיי קענען זיין שפיגלט אין די נאָכפאָלגן מאַטעריאַלס.נאָך פארשטאנד די אַדוואַנטידזשיז פון די פּראָדוקטן פון די פירמע, איר קענען געפֿינען די סעלינג פונט פון מאַטעריאַלס וואָס קענען זיין פונדרויסנדיק.

(1) פֿירמע: אַרייַנגערעכנט די צייט פון פאַרלייגן, הינטערגרונט, נאַטור, וואָג, כּבֿוד, דינסט, קאַסעס און אנדערע דימענשאַנז צו פונאַנדערקלייַבן, צי עס איז אַ פונדרויסנדיק סעלינג פונט.

(2) פּראָדוקט: עקסטראַקט ווייזט וואָס קענען זיין פונדרויסנדיק פון באַניצער קאַנסערנז אַזאַ ווי פּרייַז, פונקציע, עמאָציע און סצענע.

פּלאַטפאָרמ אינפֿאָרמאַציע:

(1) דאַטאַ אַלגערידאַם: אַרייַנגערעכנט די טעגלעך אַקטיוויטעטן פון דער פּלאַטפאָרמע, נוצן געוווינהייטן און געדויער, דאַטן דימענשאַנז און אָריענטירונג מעטהאָדס.

(2) באַניצער בילדער: דער הויפּט צו פונאַנדערקלייַבן די טאָנאַליטי פון ניצערס פון דער פּלאַטפאָרמע, און וואָס קאָפּיע די נוסח און סטיל זיי ווי.

באַניצער אינפֿאָרמאַציע: באַניצער בילדער, באַניצער באדערפענישן, באַניצער קאַנסערנז, באַניצער קאַנסאַמשאַן

(1) באַניצער פּאָרטרעט: נאַטירלעך אַטריביוץ, מיטל אַטריביוץ, אינטערעס אַטריביוץ, נאַטור אַטריביוץ (זוכן,E- האַנדל, געזעלשאַפטלעך, אַפּ, לבס)

(2) באַניצער דאַרף: די אַנדערלייינג מאָוטאַוויישאַן און ווייטיק פונקטן פון יוזערז צו נוצן דיין פּראָדוקט / דינסט

(3) באַניצער פאָקוס: דאָס איז, די סיבה וואָס ניצערס קלייַבן איר. (פון פּראָדוקט און ענדאָרסמאַנט)

(4) באַניצער קאַנסאַמשאַן: קאַנסאַמשאַן פיייקייַט, קאַנסאַמשאַן פּסיכאָלאָגיע, קאַנסאַמשאַן באַגריף

די אויבן אינפֿאָרמאַציע קענען ווערן גענוצט אין אינדעקס מכשירים, קיווערד פאָדערונג מאַפּס, ינדאַסטרי ריפּאָרץ, קאַמפּעטיטיוו פּראָדוקט אַנאַליסיס, באַניצער יבערבליק אינטערוויו באַמערקונגען, קהל געזעלשאַפטלעך קאָמענטאַר פּלאַטפאָרמס, גאַנצע פּלאַטפאָרמע DMP פּאָרטרעט אַנאַליסיס, קונה סערוויס פארקויפונג ינטערוויוז, CRM דאַטן אַנאַליסיס, עטק.

קאַמפּעטיטיוו פּראָדוקט אינפֿאָרמאַציע: עס דער הויפּט אַנאַליזעס זייַן מאַטעריאַל פונדרויסנדיק סעלינג פונקטן און פירמע פּראָדוקט אינפֿאָרמאַציע, און געפינט דיפערענשיייטאַד סעלינג פונקטן וואָס קענען ויסמיידן זייַן אַדוואַנטידזשיז אָבער באַפרידיקן ציל ניצערס.

מאַסע סעגמענטאַטיאָן: האַרץ, ציל, פּאָטענציעל וילעם און ווי צו ציל זיי

האַרץ טאַרגאַטינג: ווערטער (אַזאַ ווי בראַנדז, קאָמפּעטיטאָרס), דמפּ קאַנווערזשאַנז, ביכייוויערז (נאָכפאָלגן, זוכן, קויפן, אראפקאפיע, LBS זיך אָדער קאָמפּעטיטאָרס)

טאַרגאַטינג: ווערטער (אַזאַ ווי דזשאַנעריק פּראָדוקטן), אינדוסטריע פּאַקאַדזשאַז, ערשטיק האַרץ אינטערעסן

פּאָטענציעל אָריענטירונג: ווערטער (אַזאַ ווי מאַסע, ינדאַסטרי ווערטער), צווייטיק און טערשערי פֿאַרבונדענע אינטערעס פּאַקאַדזשאַז

קרעאַטיווע בלאַט:

(1) פאַרשידענע גרופּעס פון מענטשן קענען אַדאַפּט פאַרשידענע שעפעריש סעלינג פונקטן, אַזאַ ווי די הויפּט סאָרט און אַקטיוויטעטן פון די האַרץ גרופּע, די הויפּט דיפערענשיייטאַד פּראָדוקט סעלינג פונט פון די ציל גרופּע, און די הויפּט פאָקוס פון די פּאָטענציעל גרופּע אויף וווילשטאנד דיסקאַונץ און קריייטינג אינטערעס תאוות, ווייטיק פונקטן און דייַגעס אַמפּלאַפאַקיישאַן, אאז"ו ו.

(2) נעמען בילדונג ווי אַ בייַשפּיל: מענטשן (לערערס, סטודענטן, לערנען אַסיסטאַנץ, עלטערן, איין / קייפל מענטשן), מאשינען (פּראַפּס), מאַטעריאַלס (לערנבוך, טאַלאַנט באָקסעס, ביכער, פּענס, הערות, מיינונג מאַפּס), מעטהאָדס ( מעטהאָדס, סקיללס, וויסן ווייזט), און די פֿאַרבונדענע סיבות ינוואַלווד אין די רינג (קלאסצימער, משפּחה, קהל) זענען דיסמאַנטאַלד און קאַמביינד.

(3) פארמען פון אויסדרוק: גראַפיק (דרייַ בילדער, גרויס בילד, קליין בילד, גריד, ווינקל), ווידעא (מויל בראָדקאַסט, פּלאַנעווען, האַנט-פּיינטיד, פּפּט ...).

(4) טעסט סיקוואַנס: ווי פילע ווי איין, דעמאָלט פון איין צו פילע. (פּרובירן קייפל סעלינג פונט מאַטעריאַל פארמען, געפֿינען די פליסנדיק באַנד מאַטעריאַל און פאַרברייטערן די מאַטעריאַל).

(4) בלאַט אינפֿאָרמאַציע: דער זעלביקער פּרינציפּ ווי די SEM בלאַט טייל (ספּעציעל טאָן אַז די כעדער בילד און די ויסווייניקסט שיכטע זענען שטארק שייַכות אָדער אפילו קאָנסיסטענט, און די שעפעריש בילד איז גלייַך קאָנווערטעד).

(5) קוואלן פון יידיאַז: שעפעריש ינספּיראַציע מכשירים פֿאַר גאַנצע פּלאַטפאָרמס, מאַנואַל לייענען, טריפּאַרטיטע קראָלינג מכשירים, קיווערד פאָדערונג מאַפּס, עטק.

ביד בודזשעט:

1. בודזשעט

（1）、1.5-2倍转化目标数量预算。（如单日100转化量，cpa为100，则可设置15000-20000）。

(2), עס איז בעסטער נישט צו זיין ווייניקער ווי 1.5 מאל די פאַקטיש קאַנסאַמשאַן בודזשעט. (אויב די פאַקטיש קאַנסאַמשאַן איז 10000, עס זאָל נישט זיין נידעריקער ווי 15000).

(3) אַקאַונץ און אַד גרופּעס קענען זיין באַשטימט. עס איז קליין חילוק צווישן פּלאַן סעטטינגס און די לעצט בודזשעט דעפּענדס אויף די מינימום ווערט פון די וואָג, חשבון, פּלאַן און גרופּע, און די פאַקטיש בנימצא וואָג פון די אַד וועט זיין געוויינט.

(4) ניו מאַטעריאַל אַדווערטייזמאַנץ וועט זיין ופּלאָאַדעד יעדער טאָג פֿאַר באַקאַפּ, און די בודזשעט פֿאַר די נומער פון סטאַביל מאָדעלס קאָנווערטעד אויף אַ איין אַדווערטייזמאַנט טאָג זאָל זיין שטעלן באַזונדער פֿאַר אַדווערטייזמאַנץ וואָס זענען אָנליין אין דער זעלביקער צייט. (למשל, אין ינדאַסטריז מיט הויך קפּאַ, שטעלן באַזונדער 6 קפּאַ באַדזשיץ פֿאַר 1 אַד.) אויב די קפּאַ איז 100, די בודזשעט פֿאַר אַ איין אַד זאָל זיין בייַ מינדסטער 600. אויב די טעגלעך בודזשעט איז 1200, עס איז רעקאַמענדיד צו קאַטער 2-4 אַדווערטייזמאַנץ אין דער זעלביקער צייט.אָבסערווירן די דאַטן פון די ערשטער 24 שעה, גלייך באַזייַטיקן אַדס מיט שלעכט דאַטן און ראָולד רעוויזשאַנז צו דערהייַנטיקן זיי.

2. באַפעלן

(1) באַפעלן דורך ינדאַסטרי און זוכן אָדער פּאַסיק קפּאַ, און פאַרגרעסערן מיט 5% אויף דער באזע פון ​​די סאַגדזשעסטיד באַפעלן.

(2) אויב עס איז ניט מעגלעך צו אָנהייבן אין אַ קאַלט סוויווע און עס איז נאָך קיין דאַטן, פאַרגרעסערן די באַפעלן ביז עס איז דאַטן פאָרשטעלונג. (ויסשטעלן מער ווי 3000-5000 און דערנאָך אָבסערווירן און סטרויערן)

(3) אויב עס איז נאָך קיין דאַטן באַמערקונגען, אַ קאָמבינאַציע פון ​​​​בילינג און פליסנדיק באַנד מאָדעלס, קליין באַדזשיץ און פּליטקע קאַנווערזשאַן גאָולז קענען זיין געוויינט צו אָנקלייַבן קאַנווערזשאַן דאַטן און זען מאַטעריאַלס און קראַודז. (אַזאַ ווי קפּם, קפּק שנעל פליסנדיק באַנד).

דאַטן אַנאַליסיס:

ווערטיקאַל: פאָקוס אויף פּרייַז (קפּאַ = קפּם / קטר * קוור) און באַנד (קאַנווערזשאַן באַנד = ויסשטעלן * קטר * קוור) און סאָרטינג פאָרמולע ECPM = קפּאַ * פּקטר * פּקר * באַפעלן צו אַנאַלייז וואָס לינק דאַטן איז נידעריקער ווי די דורכשניטלעך פון די מאַרק, און די האַרץ איז די ערגסט די פּראָבלעם ליגט אין דערגייונג די ינפלואַנסינג סיבות וואָס קענען זיין אָפּטימיזעד אין דעם לינק.

האָריזאָנטאַל: פּלאַטפאָרם, חשבון, געשעפט, פּלאַן, גרופּע און גאַנצע פון ​​די גאנצע צו די טייל צו געפֿינען די האַרץ חילוק ויסמעסטונג וואָס אַפעקץ די ציל, און אַפּטאַמייז אַרום דעם ויסמעסטונג.