之前有个解释说”内卷“，大概类似于大家一起去电影院里面看电影，前面有人站着看了，导致了后面的人也只能站起来看，最后大家全都站着看电影（第一排除外），同样看电影，原本坐着可以看的，卷玩大家都得站着看。 放在职场，孩子上学里面都是蛮合适的，今天讲广告投放方式的内卷，虽然其实不太贴切。 现象： 以前没有AEO/VO，2.0/2.5 大家都只是投CPM，有好有坏，但是大家基本还是靠着数据优化勉强能投，辛苦

通常我们对接一个新渠道的时候，需要去第三方设置渠道打开，获取渠道的点击链接，展示链接，以及设置event回传和 选择回传数据的范围，这里回传的范围就有2个选择： 1，回传该渠道的数据 2，回传全部mediasource，包含自然量。 渠道的同学通常都希望你回传所有数据，选2，所以这里大概介绍下为什么渠道都喜欢你把所有数据做回传。 1，回传所有数据，有利于他们知道你们产品都有哪些用户安装了，他们拿到

今天（4.15）下午Facebook的回传数据又跪了，莫慌，看起来还是dashboard数据不对而已，实际上第三方数据正确的，苦了我们这些优化下午只能干瞪眼。 AAA和UAC不同投放方式效果对比 官方的建议投法： 一直没太注意过AAA的官方建议投放（懒了没去找FB文档的推荐投法），不过我猜测也应该是建议大家放满素材，设置好预算和价格后就让系统去自己学，尽量别动，可以在一段时间后去将没有转化的素材小

现在Facebook的归因窗口期修改了，普通安装只有1天点击+1天曝光，以及1天点击可以选择，AEO还可以选择1天点击和7天点击。有的选，那这里就有到底怎么选的问题了。 主要考虑两个方向： 1，是否想要让Facebook的转化数据和第三方的转化数据接近。 2，是否尽量让系统跑更多量。 不同的产品其实选择不同的归因窗口周期会有利于广告投放。 1，如果是跑cpm，希望FB和第三方之间数据差异略小一些，

最近有遇到个比较棘手的产品，符合产品的受众人群比较窄，而且..产品还不算是刚需产品，几乎很难找到一些合适推广的点，产品号称的各类产品特色哪一条拿出来似乎都不能拿来吸引人到非核心人群。 在推广2-3个月之后，洗完了核心人群（最容易骗的那帮）可以看到产品的转化率 简直 是瀑布式下降，直接从100曝光1个转化掉到了350曝光转化1。 结果就是单价直接翻倍...同时还能看到留存/roi直线下降。 刚好早上

之前一直不太愿意提这个方向，最近也是在研究，虽然不是100%确信，但是可以分享一下自己的猜测，等有确切的实验数据可以再做分享。 ASO可以优化的点 1，标题，短描述，长描述。 2，置顶大图，icon，商店图。 3，产品优化的点...但是这里不展开说，之前文章大概提到过优化产品对排名之类的帮助。 优化方向： 1，用户看到的能打动用户的一些包装性质的东西，比如电商app的标题里面写了9.9包邮之类，精

猜测IOS 14之后估计会有一些变化： 1，广告素材上的变化，由于没办法想以前那样定位精准，数据反馈及时，那么广告素材未来会有2个趋势，一种是非常高质量的高转化的素材，可能是做工精良，可能是创意十足，另一种可能就是我们讨厌的类型，下三滥，低俗，色情，或者简单粗暴的一些类似注册送钱之类的素材。 由于无法精准定位，转化率的下降，所以中间素材大概率会活不下去。只有两个极端才能获得比较高的转化。 2，产品

按照af的数据，因为用户不给idfa，导致了整个量少了，竞争加剧，单价上升了30%。所以再等整体更新后只会更贵，大家曝光的机会更少，以及整体的转化下降。 后面应该重点做的: 1，asa，其他广告的转化下降，用户的需求得不到满足后用户可能逐步会把自己的喜欢变成看到品牌广告后去做搜索行为。 2，非下载类推广，换成网页追踪部分转化，比如邮箱注册，手机注册等。推广的时候先引导到页面去做注册，给一些好处，之

早上起来一看数据跟昨天一样，继续翻倍，昨天晚上看还基本正常了的，结果早上又跪了！但是从第三方的数据来看，基本上用户层转化应该数据还是正常的。 我也不好意思今天早上又把这个话题再发一篇文章。 补充一下最近两条比较重要的消息： 1， Facebook分析关闭了。 Facebook Analytics is Going Away Facebook Analytics will no longer be

为了帮助产品更多的“骗”量，或者提高产品数据，我们可以从多个方向去尝试优化产品和市场配合，提高数据。 主要的几个方向： 1，市场先宣传一些没有的功能，效果好了产品去做功能。比如playrix的抽杆子，不存在的照片一键美化，特殊妆容等。 2，产品内设计一些活动，市场拿来做宣传，通常是送钱，送手机，各种促销等。 3，产品内增加一些比较大的功能点（各类产品加入撩骚功能+AI小姐姐），能辅助提高留存以便可

前段时间自己尝试的AAA基本翻车了，最近花了两个星期在继续尝试，略有好转。 产品类型比较特殊，不属于常规的社交，或者工具，金融等，而是对素材时效性要求比较高的一个类别，其实本质上这个类别也许是不合适跑AAA广告的，毕竟AAA的思路就是降低投放难度，帮助中小客户免维护用的。 总结： 1， 垂直类/素材常年不用大变化的产品可以和UAC一样跑，不怎么更新没问题。 2，即时性比较强的产品，不用在意是否重新

二月初的时候，AAA的api放出来，我大概花了一周的时间请技术快速实现了整个AAA的api自动投放，包含上传，更新，自动优化，数据统计等。到现在差不多刚好一个月，结果跑下来只能给大家分享一下翻车的经验了。 首先给大家看个数，我在群里面做了个问卷调查，看大家到底AAA算是成了还是败了的。其实看投票结果感觉AAA应该可以算是一个成功的优化了，哪怕只有60%的人觉得是成功了，但是考虑到AAA这才半年多，

Facebook广告learning limited和重大修改导致ad重新学习的汇总 前面一片说到如何让Facebook更快度过学习期的好处，以及导致重新学习的一些问题，请关注前一篇文章： Facebook 如何快速度过学习阶段+好处 同时也提到了一种情况 Learning limited，出现这个状态表示广告组学习期数据不足无法脱离学习状态（在上次修改之后的7天左右无法凑到50个转化），出现这个

2周之前做了一个测试：验证对比新广告坚持24小时不关闭的和7-8小时就开始关闭表现不好的广告。一开始再欧美测试基本不成功，没啥差别，但是后来在穷地区做测试后发现坚持24小时不做处理的广告跑的更好，佛系状态下个广告曝光更多，学出来的机会也更多，相对也有更多广告能在1-2天脱离学习状态，靠跑出来的广告价格稀释掉前面的学习成本。 同时最近在不断优化自己的自动化投放，遇到最大的问题其实就是很难控制程序在恰

顺着今天朋友问的问题写一个Facebook的素材审核速度问题，主要内容也只是我个人在上传广告过程中观察到的一些规律，并非实际的官方解释。 现象： 不同产品，不同地区的广告审核速度不同，甚至不同时间段的审核都不同，通常的规律如下： 1，穷地区，比如印度之类的素材审核速度比欧美快，尤其是美国。目测基本是越穷的地区，素材审核的速度越快。 2，老产品的素材审核速度，通常比新产品快，但是前提是老产品记录良好