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今天比較倒霉，爬完山回來累的半死一看數據不太對，TT的數據怎么這么貴？翻著系統日志研究了半天也沒看出來自動化哪里出問題了，按照正常的數據邏輯一路在壓低預算，控制單價，關閉超高的ad之類。等到晚上8點的時候幾輪打壓下來廣告幾乎要被干沒了！結果在群里面發現大家討論AF不給平臺回傳轉化，難怪單價一路飚升...

AF今天的回傳問題估計除了TT之外，Google的影響也會比較大，斷掉回傳時間太長，Google半天多收不到轉化，必然會降低曝光之類，之前學習到的一些用戶人群如果后面沒有補發數據很可能就變成了一些反向數據，導致學習跑偏。
同時也提醒大家可能...明天要考慮下適當關注數據是不是要控制下預算之類。

回到正題：

產品牛逼才是決定成敗的本質！

最近在看群里面有人討論接到的產品注冊率30%之類，還要努力去優化控制申貸成本... 之前也有朋友找我說自己產品申貸成本下不來，優化跑的好困難，一打聽細節數據，40-50%的注冊率。對比內部產品的數據來說，可能如果真有產品做到這種水平，可能我們是直接拒絕推廣的，用戶剛下載用戶就一半以上的直接流失，真心沒啥必要推廣吧。

這只是比較極端的例子，但是其實現在投放這塊系統的優勢正在逐步被平臺的功能+算法更新彌補了，甚至接下來的素材優勢也可能會逐步被系統優化掉，比如Google的UAC，Facebook 的AAA，基本上把之前復雜的投放降低了門檻，未來的投放肯定就是重點再素材和產品優化上。接上面的例子說，如果行業平均的注冊率在85%，而我們的產品只有40-50%的注冊率，那么別人就可以直接在買量成本上提高一倍，必然比我們買到的用戶更多，同時還有出價的提高覆蓋到的人群價值也會不同 Facebook廣告用戶價值劃分+對應優化方法，除了注冊率，比如金融行業在注冊后的申請貸款，以及放款，其實每個環節都有非常大的空間。對比行業內的數據到放貸成本，前段時間熱門的印度市場，好產品/常規產品放貸成本能差出來3-4倍附近。

其實除了單純的最終單價能便宜很多，其實還有

1，出價更高能覆蓋到的人群價值更高。

2，可以接受更低端，不虔誠的用戶，更容易滾起來盤子。

3，更高的出價，更多的曝光，拿到更多的用戶。

4，投放更容易，不用費心去折騰各種人群，AEO等等，心情更好，下班更早。

各個環節都做好了，好處是加成的！

所以對于優化師來說：

1，除了正常的廣告投放，其實還應該需要有一定的產品優化能力，不一定要專業，但是至少能配合產品，技術同學能反向去利用第三方打點或者firebase打點之類，從產品的各個環節打點分析數據，尋找任何一個可以流失的可能并且去優化。

2，尋找正確的產品定位，很多時候其實除了產品本身的技術性問題之外，其實還有很大的一種可能是研發人員閉門造車，做出來的東西并不那么符合市場需求，這點在游戲行業其實是非常明顯的（游戲玩法自嗨），能夠正確的分析市場的需求，各個不同市場的喜好，正確的反饋給產品團隊，并且協助產品不要跑歪了，可能能節省后面大量時間去調整修改。

3，找到正確的題材，這個其實也是在游戲行業比較明顯，除了玩法正確外，正確的題材才能吸引到正確的人群，玩法+題材結合的好事半功倍。

具體思路：

大量研究競品，對著榜單挨個體驗分析，總結對方的有點和缺點。然后對比自己的產品，看哪些可以借鑒，自己產品哪些做得不好的。

對了，順便說一下，這些事情你弄完之后給產品人員說完之后有一定概率會被噴一
句
“滾”!

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優化的本質是在產品，投放其實只是輔助