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問題描述:
IAA變現產品通過AF的ROI360可以把廣告變現的revenue回傳到FB,TT,廣告也就可以按照iaa-vo,或者troas做投放。FB在拿到AF ROI360給過去的revenue數據后,會將這些revenue數據用于后續的廣告模型學習,方便找到更有廣告價值的人群,
具體的操作是在AF后臺找到Meta的回傳配置,可以把Android端回傳映射到Adimpression,選擇映射到該事件后,Meta會接受更低的數值(例如 2.123e-5)。(TT的設置也類似,可以參照AF文檔設置)
但是遇到了個問題,ROI360給FB回傳數據后,在FB的后臺會發現,統計到的roas比實際AF上顯示的roas少很多,比如可能在AF上顯示的ROAS是30%的,到了FB可能就只有3%,尤其是在窮地方這個現象會非常明顯。

經過目前多方確認,已經定位到問題所在:
ROI回傳到Meta的數據,對于低于0.001美元(可能是其他數值,可能更低)的價值,在廣告模型學習中是會考慮的,但是在Meta的統計(ads manager)口徑過濾掉,所以造成了ads manager里面roas明顯低于實際AF roas數據。

基于這個問題,投放有擔憂:
1,低于0.001(或者0.01)美元的這些revenue真的有被拿來廣告學習么?畢竟面板只有10%之類的數值匹配上了。
2,即便真拿來學習了,現在投放目標設置多少,按照比如5%來還是30%來? 雖然我理解是應該按照實際的30%來,但是廣告學習到底有無影響?
3,投放操作,roas和實際自己的roas對不上,觀察數據,調控都有影響。

這個問題目前沒想到特別好的辦法,僅有一些想法,不知道各位老板有沒有更合適的思路,請一定告訴我
1,不解決,但是自己做BI,抓取數據回來根據真實的roas+cost做調控。
2,不用ROI360回傳revenue,換成自己開發,把廣告價值部分自己調整參數模擬估算出來,再匯總數據比如積攢到0.01一次再回傳(基于事件),會導致延遲。
3,不用ROI360回傳,將一部分數據疊加系數回傳,最后估算調整參數,讓整體revenue價值和真實接近(有點類似優質用戶多回傳,低質量用戶少回傳,加深高價值用戶的系數)。

2,3都需要自己再開發并且有一定的弊端,1又有點不放心,各位老板有其他更好的思路,或者本身有更好的解決方案,并且是成熟只是我不知道的,求指導。


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