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不清楚大伙儿留意没？转现后台管理跑出的价钱与设置的价钱，有的服务平台一致，有的服务平台不一致。如：Facebook和Admob基本上不一致；视頻方式基本一致。这儿的缘故从开发人员的视角剖析一下。

1.视頻方式

在视頻方式后台管理设定的ecpm，如：10刀；跑出的数据信息除开第 有起伏外，后边跑出的数据信息基本上保持在10这一数据。

转现这一10的ecpm是怎样来的，大家来剖析一下。转现与推广相关，服务平台从广告商这里收费标准，随后扣减平台运营花费，一般这一占比是30%，剩余的分到开发人员。有合作关系的，可能能提到2:8。（30%，內购，定阅iPhone，Google也是基本上参考这一数字设计）

视頻方式的展现逻辑性

针对CPI竞价的广告商而言，视頻方式会预计一个点击量，一个转换率；将CPI*预计点击量*预计转换率*1000=预计eCPM；依据这一预计eCPM排列。针对早已跑出数据信息的广告宣传，会调整这一预计点击量，预计转换率，促使eCPM更精确。

流量主的转现逻辑性

开发人员设置了一个成本价，方式就将广告商素材图片下的eCPM*70%，开展一个价钱配对，当价钱能配对上就将广告商的素材图片下达，添充。开发人员有广告宣传添充后，当客户必须展现广告宣传时，就开展广告宣传展现，进行这一次广告宣传的展现。

猜想：价钱配对这儿应当有一个偏差范畴，如5%；由于每一个素材图片推算出来的eCPM不太可能恰好相当于开发人员设置的价钱。有这一个范畴，添充的几率便会提升 ，进而提高广告宣传订单取得成功的几率。针对广告宣传订单多的方式，这一偏差范畴或许更高。

2.Facebook和Admob

跑出的价钱，一般设定的价钱不一样。

Facebook和Admob的展现逻辑性

Facebook和Admob能根据自身的引流矩阵商品，精确定位客户，因此 在客户要求广告宣传时，有大量的层面标识来鉴别这一客户。展现的广告宣传是根据自身优化算法推算出来的广告宣传。添充广告宣传时，会添充开发人员设定目标价钱左右波动区段内的广告宣传。

facebook展现广告宣传会根据广告商素材图片的ecpm 素材图片的客户得分来开展排列；这一客户得分是facebook內部的一套优化算法，沒有发布。从应用统计学的视角，绝大多数的素材图片，点击量类似的素材图片，相匹配的客户得分类似；因此 市场竞争添充时，关键或是看ecpm，与视頻方式相近。

广告商的收费标准

Facebook对于广告商是根据CPM收费标准的，只需展现了就收费标准。因此 facebook投的情况下，CPI不可控性，是由于CTR，CVR不可控性，造成 CPI差别十分大。视頻方式依据CPI竞价，不会有这个问题。

Admob相匹配广告商这里叫Adwords，Adwords收费标准采用的是理论第二价钱；即，广告商展现了这一广告宣传，造成 下一个广告商没展现广告宣传，造成 服务平台盈利越来越少的这一部分钱再加上 小单位，应当与广告商出。有点儿绕，举个事例；如今广告投放平台中的排列是A竞价3刀，B竞价2刀，C竞价1刀；若展现了A，那麼广告宣传会向A扣除2.01刀；2刀是原本该B展现广告宣传，服务平台该扣除的花费，再加上 小单位0.01；尽管A竞价3刀，具体只应向服务平台付2.01刀。

有关理论第二价钱与理论 价钱，这儿不进行论述。

流量主的转现

由于收费标准那里相匹配的并不是一个固定不动的值，因此 转现这里，Facebook和Admob采用的是以开发人员设置的一个临储为标准，在这个价钱周边素材图片都是会来添充；可是清算并不是按浮动价格来清算，是依靠理论第二价钱；因此 清算数据信息存有起伏。

3.写在 终

视頻方式的对策采用的是理论 价钱，Facebook和Admob采用的是理论第二价钱，仅有当广告投放平台的总数累积到一定环节，才有大量的数据信息做支撑点，做更繁杂的调优。

之上，实属从开发人员的视角剖析，若猜对了服务平台的标准，如有雷同。