2021年5月19日第四期课程【应用内竞价核心KPI】直播。ironSource大中华区高级商业客户经理Daisy携手技术解决方案经理Gary解析应用内竞价核心KPI，现场回答高频问题！从基本概念的解读到报表维度的分析，帮助你进一步夯实应用内竞价的知识体系。
课程的要点
1.ironsource应用内招标核心KPI概述
拍卖结束KPI绩效结束KPI混合KPI
2.核心KPI的定义和解释
投标请求:由广告网络接收的投标请求投标响应:广告网络的投标响应投标响应时间:广告网络响应投标请求所需的平均时间胜出:投标被选中并且广告被成功加载投标率:投标率=投标响应/投标请求≠可用率:胜出率=胜出/投标响应呈现率:呈现率=印象/投标响应QA摘要
#技术观点
结合竞价KPI参数定位问题查看竞价参数配置，了解各数据维度的定义，了解ironSource聚合请求逻辑#运营视角
首先要了解应用内竞价核心KPI的定义，用好每一个KPI，进行全维度的数据分析。由于每个广告网络的策略、技术、需求等原因，比率KPI会有所不同。内容记录
1:内部竞价和传统瀑布流组成的混合瀑布流的运作逻辑是怎样的？
Gary:首先，ironSource拍卖服务器同时向所有竞价发送竞价请求，最后，混合瀑布根据ironSource漏斗模型自顶向下请求，按照整体串行和局部并行请求逻辑向所有广告网络发送请求。
讨论:在混合瀑布流中，为什么要将传统的瀑布流放在同一层？如果它们不在同一层，会有什么影响？
Gary:首先，我们建议瀑布的设置应该参考ironSource的最佳实践。其次，在混合模式下，我们是竞价层，与瀑布中的所有层进行价格比较。我们建议放在同一层，便于瀑布中统一比价、统一管理。同时tier2和tier3其实也有各自的适用范围，现在tier3已经很少使用了。
讨论:在分析数据的时候，一个广告网从业绩后台看到的请求数据和从竞价页面看到的请求数据差距很大。为什么？
Gary:首先我们要明确两个页面的数据维度是不一样的。性能针对的是一些与传统实例相关的数据维度，比如网络层面的相关数据维度、广告源可用性检查、广告源可用性响应、广告源可用率等。这些是广告网络级别的请求填充和填充率。其实这些数据维度已经过时，不适合竞价。但是，我们在性能上保留了一些非竞价的数据维度。同时，为了更精细地管理和分析竞价的实时表现，我们增加了竞价页面。可以看到更多关于竞价的数据维度。
讨论:接入应用内竞价一段时间后，发现某广告网的胜率突然下降。我应该如何调查这个问题？
Gary:首先，胜率是竞价广告网络中竞价成功和广告加载的比率。总的来说，有两个因素。首先是外部因素，即竞争机制发生了变化或者竞价者的竞争力增强，即竞价广告网络呈瀑布式增长。第二个是内部因素，也就是说竞价者本身的渠道广告平台对流量的匹配度下降了，也会造成这个问题。第三，同时如果发现win率很低或者接近0，可能是接入方面的技术问题。这时候我们建议联系我们对应的客户经理或者后台开一张票来处理。
讨论:接入某广告网竞价后，有竞价请求和竞价响应，但没有广告展示。我该怎么办？
加里:首先，有投标请求和投标响应，所以必须有投标率，对不对？但是不一定有胜率和渲染率。如果没有印象，渲染率肯定是0，那么这个具体问题怎么查？首先要保证第三方广告网和ironSource聚合后台两端的配置参数正确。第二，检查是否有胜率。如果胜率不为0，就需要看广告的类型了。如果是插屏，我们基本上认为是意外行为。这时候我们建议联系我们对应的客户经理或者后台开一张票来处理。如果激励视频发现胜率低，可能跟广告位的深度有关系，因为激励视频的展示需要用户主动点击才能触发。但如果胜率高，渲染率为零，我们建议第一时间联系客户经理查看。第三，需要确保广告网络、广告类型以及广告网络的具体规格是否支持竞价。比如如果是banner广告类型，我们需要确认广告网络本身或者聚合是否支持当前的banner大小，也就是banner大小。以上是处理类似问题的一般方法和思路。
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