前言：
作者本身是做大数据工程方面的工作，最近开始转型做一些广告运营的工作，基于最近的工作，谈一点心得体会，记录一下自己的想法，顺便总结一下在数字广告营销方面的工作。
数字广告营销：
作者所在公司部门的主营业务是移动广告，所谓移动广告，通俗一点解释就是：你每次打开手机app跳出来的广告 或者 在你浏览app内部的信息时，镶嵌在信息流之间的广告，以此来给广告主做一些品牌推广、拉活、拉新、促销等工作。
在广告投放中，对于广告主来说，总要有一些指标来衡量最终的投放效果(如果没有衡量标准，那广告主的钱又不是白送的，凭什么给你来投放？)。所以在我们数字移动广告的投放中，衍生出各种各样的名词和指标，构建起整个数字广告营销系统，我们的工作就是在这些指标的限制下，尽可能的满足广告主提高投放意愿，从而在广告主那里获取更多的广告预算，提高我们的收入。
目标
- 总体目标：赚钱
- 如何赚钱：
(1) 首先要让客户赚钱，我们才能赚钱(战略)
(2) 优化平台投放能力(战术) - 赔钱的买卖要不要干？曾经从老大那里听过一个故事：有一个广告主急需进行一批拉新的广告投放，但是投放价格可能比较低，这个投放最终可能会导致我们平台的亏损，但是平台最终还是帮他们做了。最后这个广告主说，他们给好几家平台联系这个事情，只有我们平台实实在在帮他们进行了投放。原因何在：老大说要算小账，更要算大账，小账就是指每一次的投放都要保证盈利，大账就是为了和合作伙伴建立长期的良好合作关系，偶尔一次的亏损也是要做的。
战略与战术
- 战略：在战略层面和客户建立良好的合作关系，达成一致的合作协议。有时候一个战略层面合作协议的建立，相比你吭哧吭哧的做战术层面的优化，周期更短而且见效更快。
- 战术：虽然战略层面很重要，但最终都要落在具体的实际工作中。针对平台和媒体在整个投放链路上出现的问题(主要是流量折损，比如响应率、竞得率、曝光率、点击率)，进行点对点的问题发现，问题解决，优化平台投放能力，减少流量折损、提高平台收入。
运营
其实我做的工作还不算是真正的运营，因为还处在初始阶段，主要的角色定位应该是数据分析师，通过对现网数据的分析，挖掘其中可优化的点。用我们内部的话来说，主要是进行流量折损的优化。一条广告的流量从产生到最终曝光点击，是一整条链路，这条链路上包括：
媒体(app)流量请求 ----> 平台(adx)流量反作弊、筛选 —> 流量发送到上游平台(DSP) —> DSP 出价 ----> adx汇总平台出价、竞价 —> 获胜平台及广告素材下发给媒体(app) —> 媒体(app)侧竞价 ----> 曝光 —> 点击 ----> 点击后续行为
整个链路是非常长的，不同的媒体在不同的阶段或多或少都会有一些流量折损，从我们日常的数据检测平台上可以看到媒体各种各样的问题，对于发现的问题，去针对性的完成优化、修复。
常见问题
- 流量质量
(1)、关键字段的缺失：设备信息，经纬度信息，网络信息等
(2)、假量：非正常app产生的流量，通过代理ip刷量、虚拟机刷量、多机控制刷量等
(3)、掺量：掺入非自身app产生的流量来侵吞广告预算。
在平台内部是有反作弊系统的检测的，对于一些假量、掺量的媒体流量会进行分析，一旦发现，会被列入不信任媒体列表，甚至扣除虚假流量造成的金钱损失，影响双方合作关系。 - 填充率
(1)、用户匹配度：对一些促销、拉活、拉新等的行为，跟用户密切相关，如果流量覆盖的用户不是广告主的目标用户，广告主是不会傻到把钱投放到这些流量上的。
(2)、投入产出比：对于广告主来说，他们是要评估自己的投入带来的效果的，这个效果可能指的是收入、也可能指的是转化效果(比如点击率、cpc、唤端率、点击后续行为等)。如果转化效果不理想，广告主就会对投放失去兴趣。 - 素材问题
素材是整个投放过程中最重要的一个环节，素材的好坏直接决定对用户的吸引力。
诱导素材：为了提高用户点击率，从而降低cpc指标，大部分平台都会使用诱导素材来提升投放效果(业界通用)，其实这是一种造假行为；有些媒体(app)允许投放诱导素材，有些媒体(app)不允许投放诱导素材，不允许投放诱导素材的媒体会做定时监测，如果发现是诱导素材，剥夺你进行曝光的机会，影响双方的合作关系。
创意素材：除了诱导素材，在素材设计创意方面，目前看，平台侧做的还不够好，或者说单单的进行素材创意并不能解决通用的用户点击问题，因为不同的用户感兴趣的点不太一样，在通投的情况下，并不能把握住所有用户的兴趣点。这一方面可能要结合用户画像，进行用户定投，也就是个性化推荐(这是个大工程，还在努力构建中) - 曝光率
站在adx侧的角度来看，影响媒体曝光的最重要的因素就是价格和素材
(1)、如果价格太低，在媒体侧没有竞争力，导致无法曝光。
(2)、只要控制好下发的素材不是媒体拒绝的素材，且价格有竞争力获胜的情况下，就能拿曝光。
(3)、关于信息流的曝光方式，一直有一个疑问：用户在刷信息流的时候，可能上报的流量还没有响应，对应的广告位就已经在手机上消失了，这种情况下，媒体侧是怎么解决曝光问题的？ - 点击率
关于点击率，一般来说就直接和曝光的素材相关了，素材对用户的吸引力够不够，素材是否准确抓住用户的兴趣点！上面说到，在点击率达不到要求的情况下，平台侧一般会将广告主原生素材替换成诱导素材，来提升效果，但这样做往往是有风险的。所以最根本的解决办法，还是要对点击率进行预估，通过机器学习来预估用户对素材的点击率，以期达到最好的效果。 - cpm、cpc
我给新员工培训的时候，讲过cpm和cpc，这是两个指标，两个数字，重点是如何去理解这两个指标所包含的含义
**cpm：**千次曝光的支出，直接表明我们对流量的出价情况。
**cpc：**一次点击的支出，cpc计算公式通过转化，可以和cpm联系上，cpc = cpm/(ctr * 1000)，可以从这个公式中看到，cpc和cpm以及ctr(点击率)直接相关，它所衡量的价值，不仅能体现我们对流量的出价情况，同时能衡量我们投放的效果(点击效果)。
在日常工作中，很多广告主(或者平台)都对投放的cpc有一定的要求。
产品化思维
通过最近一段时间的工作，发现一个问题，除了在战略层面和客户、媒体达成相关协议来提高快速提升收入的情况下，日常的一些小打小闹的优化，都是零零碎碎的工作，自己的总结，无外乎几项：替换诱导素材提高点击率、流量关键字段缺失的补充、黑名单素材的更改等，可操作性空间实在太小，刚开始还觉得有点意思，后来慢慢就有一些疲乏。
所以老大说要有产品化的思维，发现一个优化点，深入分析其可能带来的提升，如果带来的提升可观，直接找产品和研发，讨论进行产品化的可能性，并推动产品化(就是据理力争、催、一遍又一遍的沟通，哎呀，一想到这儿，我就头疼)。
技术
技术是用来干嘛的？
技术是用来给业务服务的，是要间接产生GDP的。我之前就是搞技术的，大数据工程师，每天沉浸在数据构建中，根据业务方需要(产品、运营、研发)，提取数据，数据可视化。很少去考虑这些数据交给产品、运营、研发之后，他们起到的作用。
现在做了一段时间半运营半数据分析师的工作，大概知道了提取之后的数据的流转方向。
一方面数据用来分析论证自己的想法，作为推动工作的依据。没有数据论证的基础，你所有的想法都只是猜想，甚至是妄想，别人不会依据你的猜想来完成你想要实现的功能和优化。
另一方面就是去体现大数据的价值，比如上文提到的“点击率预估”，“假量、掺量数据的反作弊”等，通过大数据技术的分析能力，甚至是机器学习的手段来对业务进行更细粒度的优化，而所有这一切操作都离不开数据。
后语
正如上文提到那样，从我看到的现象，运营工作有时候是很零碎的，而且我暂时还没有涉及到和外部人员沟通的事情，只是通过内部平台的数据，来做一些数据上的优化，一旦设计沟通事宜，恐怕会更繁琐。
针对目前的工作，最大的挑战是根据数据和业务，深挖内部可优化的点，不仅仅是形成零碎的解决点，更重要的形成系统化的解决方案(说起来容易，做起来何其难！)。