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不知道大家是否有没有类似经历，在优化的时候看某个系列数据不太理想，给关掉后过段时间发现数据又变好了（关闭后缓冲了一段时间），或者看着数据不错的，加了预算和价格后发现又被坑。所以最近有在想优化过程中的数据依据问题，基本也就2种。
目前，我们自己绝大部分的投放应该都是基于当前数据做的调整，不论出价，预算，调整素材，我们都是基于跑了一段时间之后的数据来决定是否调整，即便是有个人感情因素或者自己预判数据要给某些广告额外的机会多留一段时间之类，也绝对都是以当前已有数据作为最重要的依据。
所以也就会存在开头说的问题，当前不好的系列关闭后过段时间一看...似乎关错了，或者当前看着不错的系列，AD之类给了更多预算发现翻车了。所以其实在一些头部的游戏公司，他们在优化广告的时候就已经开始用上了ROI预估的模型，根据一段时间内产生的数据，去预估未来广告的收入情况，根据预估出来的数据，可以决定是否要给加预算调整价格之类。除了游戏公司，按说在头部的大厂多半也已经在尝试这么干了。然而除了本身做这个预估的技术难度比较大之外，其实也还是有一些硬性门槛的。1，本身产品要属于长期收入的产品，不是短线收割类型。比如搞黑科技订阅之类的，一锤子买卖也没必要预估，当天数据基本就足够了。2，产品的数据足够多。只花个三五百一天也没必要搞什么数据预估了，所以目前也只有一线大厂花钱够多的能用得上。
3，产品的生命周期本身比较长。产品只能活个小半年，不断洗新包，新用户的也没必要，还没来记得弄预测呢，产品凉。回到我们自己的项目上，我估计短期内也很难会有做第二种数据预估后优化广告的可能，不过未来也许会考虑给一些长线产品尝试着去做一些campaign层级的简单预估模型，但是也绝对不会马上拿来作为调控依据，也许单纯研究和验证就要足够长时间，而且我似乎也没有这方面的技术实力..未来再说了。
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