但是目前的問題：

1，素材提前打deferred deeplink 工作量巨大，如果TT FB素材量巨大。人工加標簽不一定靠譜，同時工作量巨大+效率低，很多deeplink不能及時追加。

2，不一定精準，目前給的deeplink不一定精準（只要是人工，就會存在不準），可能出錯了，或者不一定完美匹配。

3，Google跑出來的內容需要單獨分析拆分量大素材或者版位來準確判斷對應campaign adgroup的流量類型，提前定好標簽并不能把量帶到正確的落地頁。

計劃想要實現的思路：

1， Google直接維護一個campaign+adgroup對應標簽表格，根據group跑起來的素材來給打標簽，根據最終標簽做內容匹配，當然這里可以拓展的又有一大堆了，分析campaign+adgroup覆蓋到的版位+人群和素材類型也是需要一個經驗豐富的優化師。?

2，Facebook，Tiktok 自定義素材，在上傳廣告時候，在deferred deeplink的參數中追加一個隨機參數， 如果沒有deferred deeplink的 直接生成一條帶隨機參數的deferred deeplink。（設計是標簽跟著素材走，不跟ads走），最終根據跑起來量大的素材，對應素材和隨機參數，人工維護一個表格（用于記錄素材+隨機參數+標簽），最終客戶端根據隨機參數和人工維護的表格里面的標簽，決定給用戶展示什么內容。

這么操作的好處：

1，FB TT的 不用再人工追加大量的deeplink。前置給每個素材追加deferred deeplink可能是成千上百的素材，巨大工作量。

2，事后匹配，可精準維護量大的廣告，人工維護量大的素材即可。（每個地區同時能跑起來的素材一般只有20-30個，最多不超過100，新增的量大的素材每天也只會有5-10條）。

3，可修改，按照量大的素材來維護標簽表，覺得數據不理想了可直接人工判斷后修改到其他落地頁。

4，根據量大的素材不一定是后續留存/event不理想的時候只能關閉，而是可以調整落地頁面后看是否可以提高留存。

需要的開發：

1，Google 根據廣告曝光情況，人工維護一個標簽表，新增adgroup時候需要人工去判斷追加標簽。（有系統要有存量的標簽表，以及檢測新增adgroup的機制，及時提醒運營deferred deeplink的同學去增加對照標簽）

2，FB TT增加素材的標簽維護，根據跑起來量大的素材，要有一個計算素材數據效果的BI系統。這個剛好上一篇文章有介紹??如何建立一個完整的廣告素材評估系統（系統搭建思路），然后針對每個素材，在量大的時候要維護這個素材的人工標簽。

3，客戶端增加deeplink 隨機數識別的機制，服務端要增加根據標簽表推送內容，這個是根據收到的deeplink，知道對應的素材，再對照這個素材追加的人工標簽來增加落地頁面的打開實現，比如這個參數可以修改成某一本小說對應的ID，或者音樂的歌曲名稱 ID等等，或者歌星，專輯等等。

4，廣告這邊增加素材層級的隨機數 deeplink添加。這個針對有api來實現批量廣告上傳的 可以直接程序生成，如果沒有API自動化的，可以考慮用excel來維護，再批量上傳廣告，但是這個工作量太大了點。

5，可以考慮的高階功能，直接做一個AB，針對量大的素材可以單獨設置AB，看具體哪個落地頁更適合這個素材，不斷的AB，并且自動分配流量到留存/event更高的落地頁。

擴展：

解決AMM政策導致的AF不能完整回傳對應設備的具體campaign信息等。

可以增加隨機數到ads中，根據隨機數再反向查詢到這邊發布時候的campaign信息。

參考文章：解決Facebook AMM下線MMP數據缺失問題

我感覺我都圍著Deeplink這個玩出花了...

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