D34-35-黑名单和白名单方法：建议（2）

Peter

建议三：当 Campaign 的每日盈利估算非常低的时候怎么办？

如果我们深入查看了多个变量的报告，而没有看到任何可以实现我们每日盈利目标的流量区块，那应该怎么办呢？

我们可以尝试下列几种方法：

1）进一步收集更多的数据。

如果我们查看数据的时候，发现大部分的相对比较大的流量块还没有得到足够的流量来证明它们到底能不能有潜力盈利，那么我们就需要继续跑更多的流量、接收更多的数据，然后再更加精确的重新分析数据重新预估每日盈利。

值得注意的是：即使你没有足够的数据来预估每日盈利，你也可以并且应该开始把那些表现最差的广告位剔除，就像我们在之前的课程里说过的一样。

2）测试出价。

另一个选项是测试出价。当我们改变出价，我们就会从另一系列的广告位获得不同的流量，这就可能会给我们带来不同的转化率。你既可以出价低一些节省预算，或者出价高一些来获得可能质量更好的流量，来自那些转化更好的广告位。

然而，如果你最好的offer和 Landing page 的组合转化的非常差，那么可能根本就没必要再去测试出价了。你自己试几次体会一下就知道什么时候可以测试出价而什么时候没必要去做。

关于出价测试我们会在下一节课讲。

3）测试更多的offer和/或landing page。

这永远是一个可选项，更好的 Landing page或者offer总是可以让我们更多的流量获得盈利。

建议四：紧密关联的变量可以被一起分析

有很多变量它们是紧密关联的，那么它们就可以被放在一起分析来对流量的表现获得一个更清晰的认识。

下面是一些案例：

• 品牌和型号

• 操作系统和操作系统版本

• 浏览器和浏览器版本

• 连接类型和移动运营商

• 连接类型和互联网运营商

随着你的经验越来越多你可以发现更多的组合。正如之前所提到的，很多变量是相关联的。每个个人对他们所喜欢的切分和细分数据的方法都不太一样，只要大家的方法能够更加有效和高效的优化camping就可以了。

甚至有些人希望充分利用三个层级的数据报告功能，比如设备类型、品牌、型号下面我会用这个作为案例来讲一下。

应用：

在成对的组合中，第1个变量流量区块更少但是流量更大，而第2个变量这样更多但是每个流量区块更小。我经常做的事情是先看第1个变量找到更大的更有潜力的区块，然后针对这个区块深入到第2个变量去找到一些好的部分进行白名单操作或者把一些不好的部分通过黑名单屏蔽。

案例：

当我们开始检查数据的时候，我们可以看看设备类型、品牌和型号。对于设备类型假如我们看到的数据如下：

手机看起来非常有希望，因为它的投资回报率是-30%，另一个原因是它的流量非常巨大。这样我们就有机会进行白名单操作，当然黑名单也是可以的。

下一步我们就深入看手机的流量，看看能不能找到一些表现非常差的部分剔除掉，让手机表现更好。

这里我们就看到了一些表现非常差的品牌，我们可以剔除它就可以显著的降低我们手机的亏损。那些投资回报率显著低于-50%的。摩托罗拉是-43%，我们暂时还是保留它，希望再通过一些其他的优化操作以后它能够跑正，比如说广告位优化。

（顺便说一句：你可能想知道投资回报率的分界线应该如何选择。这里实际上并没有什么简单的法则，刚开始可以把这个标准定在-70%左右，后面我们还会再讨论。）

不过等一等：“Generic”品牌并不是某一个品牌，所以它没办法被包含或者排除，至少在propellerads或者popads里不行。其实propellerads根本不提供品牌或者型号定位功能，所以我们这里假设这是一个popads的campaign。那么这里一个更好的策略可能是通过白名单来跑三星、摩托罗拉、LG和联想，它们加起来投资回报率算一下大概是-20%。

下一步我们可以进一步的深入这些品牌的型号数据，来看看我们能不能进一步的提高投资回报率：

三星手机并没有多少可以优化的，只有一些小的流量区块可能并不值得我们去操作。

摩托罗拉我们有几个可以优化的地方。

我们可以继续看看LG和联想但是这里我们就跳过了，因为他们的细分型号的数据实在是比较小。

行动：

所以我们下面可以做的就是在popads里面通过白名单对手机类型进行定位：

我们既可以通过白名单来定位某些品牌和型号也可以通过黑名单来排除表现比较差的品牌和型号，下面我用三星作为演示黑名单操作：

那么白名单操作就是反过来在左侧把型号呢一个一个添加进去，这里可以的大家自己选择到底采用哪种方法，涉及到个人喜好和效率问题。

最后，还记得我们自定义了一些popads的变量传递到追踪程序吗？我们可以使用这些变量，而不是使用voluum的变量。

这就是我们要讲的建议五。

建议五：在可能的情况下使用流量源的变量值而不是追踪程序检测到的变量值

当我们可以选择的时候，我们总是应该使用流量源传来的变量值而不是最终程序检测到的变量值。

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