本文特邀作者｜大何先森，给大家分享一下产品的底层逻辑与一些踩坑的有/无效策略，大家再碰到类似的问题也能减少试错成本。
一、测试结论同步
1、从 LTV 来看， ROI 系数数据不亚于付费出价
2、付费出价与系数一旦失衡，如果调整不及时， ROI 0 会出现极快的下滑
3、系数要比付费的前端 (激活/注册等）成本更低一些，跑量速度也相对快一些（备注：只看网服行业）
二、产品介绍
1、针对7日内首次付费成本与首日 ROI 0进行优化，敲下黑板划重点：
① 跑 ROI 系数要把用户激活后的7日内付费事件（金额与次数）回传给媒体，否则很容易跑不动
② 系数能优化 ROI 0 , 先别激动，看完下面的“避坑指南”，否则你的 ROI 0会很难达成
③ 资源位置：除了穿山甲，其他资源位都可以用
三、投放避坑指南
1、 ROI 系数的底层逻辑，取付费出价& ROI 折算出价中的最小值，下面我来带大家算一算：
eg：付费出价设置1000， ROI 系数设置0.15， ARPU =100
ROI 折算出价=100/0.15 =666.7
ROI 折算出价<付费出价，那 bid1_send （付费出价）在起优化作用占比就少，如果出现 ROI 折算出价>付费出价，那就需要提高付费出价，让系统向 bid2_send 倾斜
想给媒体的产品同学提个建议，能否让付费出价设置变成非必选项，付费成本波动只要不是太大，是可以接受的，很多同学在吐槽这个产品很难跑，本质是现在的逻辑实在太复杂了~
2、是不是让 bid2_send（系数达成）生效比例越高越好？
答案：不是
上个月我把 bid1_send （付费出价）的占比降到个位数，也就是我的 bid2_send （系数达成）占比高达90%+，结果 ROI 更差了。
背景：找媒体取了下数据，"计费比"指标异常，一天在1左右，一天能到几，几天下来都这样波动
原因：提高了系数，系统很难达成目标，Roi波动就特别大，这个时候需要下调系数
反向推理，系数的计费比如果维持在 “1”的区间波动，继续小幅度提系数提高 ROI 0
这里可能会有同学准备提出：bid1_send 或 bid2_send 分别到达怎样的占比能使 Ta 的当日 ROI 0达到最理想值？
答案是没有，任何行业/广告主/包的占比都不一样，要根据 ARPU 与计费比等数据灵活去调整：付费出价与系数
3、大家要是觉得上面的计算比较复杂的话，那我就祭出大招了（看到这的老板应该都会赞赏孩子一杯奶茶吧 👀 亮出期待且可怜的眼神）
转化成本>付费出价，提高付费出价，先让 bid2_send （系数达成）生效，
生效后再去测系数区间（分开不同的账户，每个账户间隔1%的系数）上下调整系数。
4、新包/账户的模型培养
① 全新的包：就先投"其他目标"几天，积累好数据再切（一般攒个50-100个付费数据）
② 老包：新账户的系数设置先比再投的其他目标低0.01-0.05左右
先让计划出量，出量1-2天后再逐渐调整系数，因为系数跑模型比较慢，每次矫正积累需要至少要1周以上的数据
记住，一天不能大区间调整，例如一次上下调整0.01-0.03%左右。
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