疯狂星期四案例分析方法：如何设计一个简单广告投放流程

举例来感叹。

增值名字：本次增值的名字广告片主、广告片：通过广告片主和广告片URL，并不无需本次无需增值哪些广告片。这开去的关的并不一定都是在创设广告片时早已创设好的。举例来感叹：此URL可对增值的广告片展开一些其业务逻辑处理。比如在轮播布开去，结论有 3 张布片展开轮播，那如何假定依序呢？此时就可以按照举例来感叹大小展开先后依序。比如在同一个锚点，有多个弹窗表明广告片，此时也可以用举例来感叹值来展开算出随机性展示出。随着展示出方式也的不尽相同这个URL也有不尽相同的用法。

3.2 表明讯息

并不无需这些广告片在什么一段距离展开展示出，有用来感叹就是并不无需的广告片，在哪个终端、哪个页面、哪个锚点以什么样的基本上展开展示出。

同时可以配置相应的表明手段，这开去有用的提一下，因为这边的手段无需根据消费来定，我就有用举个范例。比如可以管制以特殊性访问期间方式也转回小程序在的其他用户可以看不到这个广告片。或者是以其他用户的年龄、地区展开表明，就早已有粗略的精准增值的仿佛了。

表明终端、页面、一段距离、基本上：这些都相对好明白，不做过多推论。表明手段：可以根据消费展开的设计，如页面元数据默认开页面的可以查看。如新其他用户可以查看等等。

3.3 APP时间段

在这个迭代开去分设此次增值的时总长，以及这个时间段开去，以什么短周期和平日展开展示出。

上下线状态：创设时此增值的状态。起止时间段：增值的起止时间段，一般是个总长的都是在。表明短周期：可以并不无需增值的模式，是每天展示出还是按照星期来展开展示出。表明平日：可具体配置都是在展示出。二、事例统计分析

为了格外形象的明白，就拿上述场面 1 举范例，然后按迭代展开展示出。

快餐店无需在A母公司的账号小程序在推销片。快餐店立即：2023 年的10 同月和11 同月的每个星期日的8:00～20:00在小程序在的该网站展开弹窗展示出广告片布。页面广告片布默认到快餐店小程序在。

1. 创设广告片主-快餐店

一栏就根基URL，展开创设。

2. 创设可怕星期日广告片

创设广告片，首先为并不无需此广告片同属广告片主，如此一来展开广告片URL的一栏就。广告片名字一栏就可怕星期日，布片Youtube宣扬布，元数据多种类型为外链小程序在，输入近似于的URL 和 appid。

3. 创设增值

3.1 并不无需近似于广告片主、广告片，一栏就举例来感叹。

3.2 并不无需表明讯息

在账号小程序在的该网站开去展开弹窗展示出。在这开去我没有写就表明手段的URL。

3.3 一栏就APP近似于URL

稳态为上线，增值的起止时间段是 10-11 同月，只在周四的 8：00-20：00 展开展示出。

这就是一个最为根基的广告片增值处理过程，页面获知，就完成了一次增值啦。

三、原始数据统计统计分析

在有了增值行为后来，就可以把一些原始数据展开透明化化展示出。如果我们的设计处理过程时有很清晰的迭代，那么在统计统计分析时对一些根基原始数据就可以游刃有余。

我有用列一下也许的统计统计分析的点：

统计统计分析广告片主的基本上讯息，如名字、ID、联系方式也等。统计统计分析广告片主下的广告片数量。统计统计分析广告片主的总增值每一次和总总成本等等。统计统计分析广告片的基本上讯息，如名字、ID、多种类型等。统计统计分析广告片的增值每一次、页面每一次、转化成每一次等。统计统计分析广告片的总总成本和总总收入。统计统计分析每次广告片增值的简要资料，如增值时间段、展示出每一次、页面每一次、转化成每一次等。统计统计分析每次广告片增值的总成本和总收入。统计统计分析所有广告片主的总增值每一次、总总成本和总总收入。统计统计分析所有广告片的总增值每一次、总页面每一次、总转化成每一次等。统计统计分析广告片主和广告片的排名，比如增值每一次总计的广告片主，页面每一次总计的广告片，转化成最好的增值等等。

在的设计透明化时，还可以根据其业务消费添加格外多的举例来感叹和的点，比如按照时间段的点划分原始数据，展开地域统计统计分析等等。另外，三维表格的展示出方式也可以格外直观地显现出原始数据，借助其他用户格外好地明白和统计分析原始数据。

最后的透明化的设计确实根据具体其业务场面和原始数据统计分析消费来决定，这开去我就不做过多的展开了。

四、多打算一些，让有用变成“不有用”

标题也感叹了，我们做的是有用的增值系统对。但是如果我们的意识如此一来平方根一点，可以打算的格外多一些。我们又能将广告片系统对做成什么样子？或者换一个出发点，我们能给其他用户发放哪些系统对能力呢？

我来有用平方根一下，如果我们打算做一个“不有用”的广告片系统对，我们无需回避哪些东西：

广告片增值工具：发放给其他用户广告片增值应用程序在，使其他用户尽也许轻松地创设、政府机构和缩减他们的广告片活动。这开去就无需以外增值的处理过程以及我在文中都提及的一些高级机制，如广告片手段、新媒体导向（解决给谁增值的弊端）和近似于的财政支出分设等等。原始数据统计分析：发放简要的原始数据统计分析工具，让其他用户尽也许广告片的优点，了解到广告片的展示出每一次、页面率、转化成率等举例来感叹，在根基原始数据能更多支撑的情况下，可以统计分析展示出各类二级举例来感叹、三级举例来感叹等等。广告片基本上和诱因：发放多种广告片基本上和增值诱因，例如横幅广告片、录像带广告片、原生广告片、MySpace媒体广告片等，确保广告片在影像和具体内容上不具亲和力和优点，以满足不尽相同其他用户的消费和偏好。灵活的财政支出政府机构：允许其他用户根据他们的财政支出展开广告片增值。我们可以发放灵活的财政支出操控选项，如单个广告片财政支出、每日财政支出、年度财政支出等，以借助其他用户必需政府机构广告片开销。文中都我也感叹过，如果做大，有售广告片能源这一行为必然要系统对化。数据处理广告片简化建议：基于原始数据的统计分析，为其他用户发放数据处理的广告片简化建议，借助他们大大提高广告片优点和回报率。这也许涉及到缩减新媒体导向、展示出基本上或增值平日等方面。

当然，打算做一个“不有用”的广告片和平台要回避的相比不止这些，大家可以去参照在此之前早已成熟的广告片和平台，无论如何自己去统计分析思索一下。

最后，赞许和我交流，期望和大家一齐共同开步。

编者：姚山下，公众号：去顶上那座山

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