对于如何提高中小型流量产品广告营收的实际策略或数据增长方法的相关分享极其稀少，本文将针对这一问题分享一些实用的方法论。

作为流量平台，在考虑业务变现的同时，也要时刻的思考如何保障用户体验的平衡性，不会因对用户流量进行广告变现而造成用户体验的降低，致使流量的断崖式下降。

所以在做广告变现时，小编会通过两个维度来思考和设计广告策略：业务变现和用户体验。

1. 开屏广告的业务变现

我们先来聊聊业务变现这一维度，在这里，我们可以问自己两个问题：

数据问题：你看到的产品广告数据是否是真实且准确的数据？比如广告拉取率，广告填充率，广告曝光率等各是多少。

展现问题：开屏广告怎么展现收益会达到最高？

小编就上述的两个问题，通过几个虚拟的案例为大家详细解答一下。

1）开屏广告：数据问题

可能有些读者朋友会对上述的数据问题：“你看到的产品广告数据是否是真实且准确的数据？”产生疑惑。

负责过广告产品的同学都知道，不管是穿山甲还是优量汇或其他广告联盟提供的广告收入数据报表多是以展现量为基础统计值进行广告收入计算；而多数流量类产品的广告变现业务的质量的效果评估则是通过广告业务的每日ARPU值来评定的。

广告业务的ARPU的简单计算公式为：

ARPU公式中的广告的每日总收入可以直接从广告联盟的数据看板中得知，那么我们如何确定广告业务覆盖的用户总数呢？这里有些读者朋友会想到“广告业务覆盖的用户总数不就是日活数或月活数吗”。

真的是这样吗？这里大家通过一个简单的案例思考一下：

案例：一款电商产品的开屏广告策略是每天的首次启屏时展现开屏广告，仅展现一次，用户安装或升级后第一次启屏不展现开屏广告。日活跃用户的定义为当日完成过一次APP的访问行为的用户。假设该产品日活跃用户共1万人，其中2千人为当日安装APP用户，1千人为升级APP用户；开屏广告填充率是80%，广告曝光率是90%。开屏广告当日总收入为1千元。那么此时，该产品的开屏广告的日ARPU值是多少呢？

在上述案例中，虽然日活用户有1万人，但是实际被开屏广告覆盖的用户仅有7千人，而最终实际看到开屏广告的用户仅有7000 × 80% × 90%，即5040人。

由图可见，当我选择的用户群体出现偏颇时，会严重影响最终衡量标准的判定结果。小编举出的虚拟案例是非常简单的条件组合；而实际工作中，尤其在中小型产品，由于广告策略的精细化差异、版本更新与兼容、用户使用习惯、埋点逻辑漏洞等诸多情况，导致在最终我们评估广告变现效果时出现了明显偏差而又不自知。

就如以下案例：

小王同学根据日活用户和新增用户来宏观的判断开屏广告的拉取率是90%，小王在这个基础上不断的优化开屏广告的填充率以及广告频控和用户体验风控策略；但是最终效果不佳，ARPU值一直没有提升。

小张同学通过数据埋点将日活用户针对开屏广告场景进行清洗和去重后，发现开屏广告的用户拉取率仅有60%。小张通过数据分析发现，由于版本兼容，展现逻辑的程序bug等原因造成拉取率低；在将用户拉取率提高到90%，开屏广告的ARPU值也有了明显提高。

通过以上几个案例的讲解，读者朋友们明白了小编最开始的问题：“你看到的产品广告数据是否是真实且准确的数据？”的含义了吧。

2）开屏广告：展现问题

在我们简单的聊完数据问题后，小编再来聊聊开屏广告的展现问题。

由于开屏广告的定义是在APP启动时展现广告，所以理论上用户每次启动APP时，都有一次展现开屏广告的机会。

那我们如何展现广告更好呢？如果是偏重业务变现的角度考虑，那肯定是希望用户每次启动APP时，不论冷启动还是热启动都展现开屏广告了，这种策略的变现能力肯定是最强的。

冷启动：当应用启动时，后台没有该应用的进程，这时系统会重新创建一个新的进程分配给该应用， 这个启动方式就叫做冷启动。

热启动：当应用已经被打开， 但是被按下返回键、Home键等按键时回到桌面或者是其他程序的。

但由于大多数APP端产品是十分注重用户体验的，所以十分粗暴的每次起屏都展现开屏广告的策略显然是行不通的；PM在制定开屏广告的展现策略时要考虑用户体验的平衡性。这也就产生了我们下面的这个话题。

2. 开屏广告的用户体验

所谓用户体验策略其实就是广告展现的体验风控策略，在我们追求业务变现的极致时，通过体验风控来平衡广告给用户带来的不利影响，不断优化，达到一个业务变现与用户体验的平衡值。

可能有些读者朋友会思考：作为中小型的流量产品在接入广告联盟的广告资源时，广告内容的质量是我们无法控制和调配的，那我们又如何进行用户体验的平衡呢？

小编在此处同样给出两个思考方向：产品定位和用户分析。

1）开屏广告：产品定位

首先我们先来聊一聊产品定位。不同类型的产品的开屏广告展现策略是不同的。

在日历类，天气类，机酒预定等效率型产品中，由于用户使用频率低且黏性低，用户因须解决明确需求而使用该类产品，当达到目的后较长时间不会访问的原因；该类产品需在为数不多的启屏机会中最大化商业价值。因而多数情况会在每次冷启动时展现开屏广告。

在社交类，内容社区类，资讯类等时间型产品中，由于用户使用频率高且黏性高，用户使用产品的目的就是消耗时间；该类产品的核心价值就是保障用户黏性和活跃。广告变现并不会成为其核心业务变现手段，因而多数情况中，在启屏时并不会展现开屏广告。

在电商类，金融类等交易型产品中，虽然用户使用频率较高，但黏性不强，用户在满足了自身交易需求后，并不会如时间型产品一样持续保持高黏性的产品使用。而交易型产品中，其核心价值就是变现能力；而开屏广告恰好可以为其变现业务提供强有力的决策引导，所以启屏时，会根据其业务需求控时控量控频的展现开屏广告。

在我们确定了产品定位和业务特点后，就可更好的决策如何制定开屏广告的策略方向。

2）开屏广告：用户分析

当我们确定了策略的宏观方向后，需要根据用户数据分析来确定策略的微观细节。

在开屏广告这个类型中，我们需要分析的用户数据如：用户的每日平均使用时长，每日平均使用频次，每日单次使用时长分布，每日用户访问APP的时间分布等。

为什么要来分析这些数据呢？我们通过一个虚拟案例来了解一下。

案例：假如你负责一个工具+内容+电商的复合型产品的开屏广告策略设计。此时你应该如何去构思和设计呢？由于其定位是复合型产品，且有开屏广告的业务需求。

那么根据第一步的产品定位，策略设计的宏观方向是APP启屏时展现开屏广告，在第二步，策略设计的微观方向-用户分析中你要确定以下问题：

每天的第几次启屏时展现广告？两次开屏广告之间的规则是什么？

每天展现几次开屏广告？

启屏到开屏广告展现的时长是多少？

以上的问题是否要区分冷启动和热启动？是否要区分iOS端和Android端？

问题一：每天的第几次启屏时展现广告？两次开屏广告之间的规则是什么？

众所周知，每天的第一次启屏对用户影响范围是最大的。由于要考虑用户的网络加载效率，用户须等待广告请求成功后才可展现；联盟的开屏广告的请求超时的时长一般设置在3~5秒，填充率受到超时时长的影响，一般在70%~90%之间。

如果用户每日首次启屏时展现广告，那么用户从点击APP到进入APP的落地页需要至少3秒的时间（1秒加载APP配置数据+1秒等待广告请求结果+1秒广告展现，用户点击跳过）；而3秒时间内广告的展现时长可能不足1秒，此处的用户体验十分不友好。

同时我们还要考虑到两种的特殊情况：

情况一：第一次启屏是否区分冷启动和热启动。因为Android端的系统特点，当用户将APP退到系统后台后，APP很可能因系统内存问题被手机端杀掉；而iOS端虽然也有内存保护机制，但很少会触发；所以iOS端的APP当日的首次启动可能是热启动，正常的热启动到APP落地页也许仅需1秒时间，但由于广告拉取加载使得这个时间段变长，至少增加了2秒。

情况二：用户使用APP产品的时间恰好跨越了2个自然日，即昨日的23:59到今日的00:01；假设用户在昨日的23:59分首次启动APP并看见了开屏广告，在00:01时使用APP，恰好此时收到一条微信讯息，用户将APP切入后台，用了1分钟回了一下微信；此时再次进入APP产品时，对于APP系统来讲，本次热启动即为今日的首次启屏；此时如果消耗2-3秒为用户展现开屏广告，那么用户心态是不是瞬间炸裂呢？

根据以上的案例思考和分析，将该复合型产品的开屏广告展现策略优化为：

每日的首次冷启动不展现广告，多数情况是在第二次或第三次冷启动开始展现开屏广告。

在不区分冷启动和热启动的情况下，两次相邻的开屏广告展现时长不得小于30分钟。

问题二：每天展现几次开屏广告？

一般的联盟广告平台的开屏广告每日展现次数的限制是一个IP地址每天最多展现10次，超过10次后，再请求拉取开屏广告会返回失败；这个问题在上述的问题一思考清楚后，保障用户体验的情况下，可以尽可能满足最大化的展现次数。

多数流量产品并不会仅承接一家广告联盟平台，因此很难会出现大量用户在开屏广告的展现次数达到上限后的失败返回的情况。

问题三：启屏到开屏广告展现的时长是多少？

这个问题其实是一个比较偏向技术类的问题，前文讲到联盟的开屏广告的请求超时的时长一般设置在3~5秒，填充率受到超时时长的影响，一般在70%~90%之间。

一个APP产品如果不加载开屏广告，一般情况，iOS端从启动APP到进入落地页需要1秒，Android端因为手机性能差异一般在1-3秒；如果再加上开屏广告，则需要3~9秒才会进入到APP内的落地页面；因此为了保障用户体验，一般会使用广告联盟的推荐时长3~3.5秒，虽然会降低广告填充率，但可以最大程度的平衡开屏广告对用户造成不良体验的影响。

关于开屏广告的变现策略的分享就到这里，后续小编将陆续分享信息流广告、激励视频广告的变现策略的相关内容。