如何利用经验法则优化广告位

Peter

从准确性来讲，它是非常棒的。

但是，高度准确也带来了低效的问题。要达到可信的程度，需要时间去收集数据。

特别在跑弹窗广告的时候，广告活动的生命周期短，更快的优化显然比更精确的优化更有优势。

所以，我按照经验法则制作了这个广告位优化工具。

它能做什么

你可以设置一个或者多个类似下面的优化规则，这个工具就会告诉你哪些广告位该被剔除：

规则一：剔除 CTR < X% 的广告位

规则二：剔除 CTR > Y% 的广告位

有着特别高或者低的点击率（CTR）的广告位通常有很大概率是机器人流量。你可以指定这个点击率范围进行优化，表格会自动在下面列出范围外的广告位清单。

你需要指定一个最低的展示量。当然，这个量越高，点击率的准确度越高。

有人建议进行机器人测试 30-50 个点击就够了，参考此文：

尽管我们这里不准备进行机器人流量测试，30-50个展示量也足以让我们获得一个相对准确的点击率了。

不仅如此，表格也会给出你优化点击率的范围！它可以依据当前数据告诉你，如果你优化掉低于 x% 点击率和高于 Y% 点击率的广告位就可以获得最多的利润。

规则三：剔除亏损 x 回报的广告位

这是我个人最喜欢的规则。我刚刚通过它把一个广告活动亏损 2 倍回报的广告位都剔除了，然后转化率提高了 2 倍！

你可以任意设置 x 的值，根据情况的不同。我设置成 2-3 的时候效果都还不错。如果你拥有的流量很大，并且希望快速见效，那么可以设置成 1 或者 0.5 来非常激进的进行优化，这样可以用一个较低的预算快速的测试联盟任务和着陆页。

规则四：剔除不转化的广告位

如果一个广告位的花费超过了 x 倍回报但是没有一个转化，就剔除它。同样的，你可以任意设置此值。我喜欢 2 倍。

如何使用

我已经在表格里写过怎么使用了，不过还是我写在这里，并且补充一些评论。

第一步：设置基础值

如果你准备采用规则 3 或者 4，“Payout（$）”输入你的联盟任务回报。

“CPM（$）”输入你出价的 CPM。这个只有你能够获取每个广告位准确花费的

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