#进一步测算获利潜力

一旦你一个campaign跑了几百个点击，你必须看一下afflow的数据看哪些offer实际在接收你的流量，然后在继续花钱测试前，筛选出有获利潜力的那些。

这一章我会用“AE Etisalat NonAdult PPV RON”这个campaign作为案例来说明我们需要的做的。你应该也需要对你的每一个要跑的campaign做同样的事。

#1）查看流量都被导向哪个offer。

在Afflow，找到Campaign > League。找到你的要查看的campaign然后点击它的名称来查看统计数据。

记得我们在voluum里添加过这些token吗？通过用{campaign.id}-ZP-{country}-{carrier}这样的方式命名campaign，就很方便的可以在页面上通过geo+carrier的组合来搜索找到你想要的campaign（Ctrl+F在Windows系统中）。（相信我，当你选择了10个以上 geo+carrier，并且区分adult和nonadult，还有PPV和Domain的区分，你会发现这么做节省了大量时间。）

注意：你会发现我没有把ZP放到我的offer link——因为这个教程里我只跑ZP一个流量。如果你稍后开始跑其他流量，区分不同的流量可以让你不至于发疯。）

目前只有一个Campaign targeting AE Etisalat，但是如果你有多个campaign 同时targeting 同样的geo+carrier（比如 adult 和 nonadult， PPV 和 DOM），你就需要用campaign ID
来区分它们，你可以在voluum的campaign link 里找到：

只要默记一下前4位的campaign ID，你就可以在Afflow Campaigns > League 面板上搜素了，很容易找到。
这是AE Etisalat campaign的统计数据：

#2）查看一下每个offer的eCPM。

从上一个截图我们可以看到大部分的流量跑到了4个offer上去。
我们需要查看一下vertical的planner看看它们总体的eCPM（每个planner里都有个Offers标签）。

第四个主要的offer，收到了很多的流量，#f15bde，在列表很下面的位置，目前也没什么数据，所以截图里没有它。之前提到过，你可以切换时区来查看最近的数据——我截图的时候没这么做，因为我截图的时候就是在我时区很早的时候。理想情况下，你肯定希望在最近的几个小时里，你的offer仍然是有转化的，而你不看一下是没办法确定的。

所以，看起来大部分的流量在AVDirect和Directlink两个verticals里都跑到了高eCPM的offer上去了。如果实际情况不是这样的话，我们要么停掉那些把流量导到低eCPM的offer去的vertical（在voluum的campaign设置里去掉这个/些vertical的链接），或者整个的停掉这个campaign，如果没有一个vertical把流量导到高eCPM offer的话。

需要注意的一个重要的事情是，我们需要在查看campaign 统计数据时去判断每一个单独的vertical。一个给定的vertical，如果只有一半的流量跑到高eCPM去，另一半分配到了大量的新的offer去（这些offer在planner里没有统计数据）或者低eCPM的offer，那你最好等数据更多、更好看的时候再去tar这个geo+carrier+vertical。

同时另一个需要注意的重要因素是，在snapshot里看到高eCPM不意味着你可以跑出一样的结果。这些统计数据反应了所有人带过来的不同类型的流量的平均结果。但是，Afflow汇集的数据仍然是我们选择geo+carrier+vertical去target的重要指导。所以，我们使用Afflow汇集的统计数据去选择target方向，然后用我们自己的流量跑下来看实际的eCPM，然后把流量分配给那些实际eCPM仍然高的让人满意的offer上去。

#3）可选：改善你的campaign targeting。

Afflow的Planner下面有很多标签，OS，Device Type，Dayparting等等，还记得吧？你也许可以通过依据这些数据来改善zeropark campaign的设置，这样可以节省点钱。但是，如果你更加看重时间而不是金钱，那就跳过这个步骤，然后只根据你自己跑出来的数据再做优化。

#a）初始查看

再次使用AE AVDirect作为案例，首先我们需要确定我们的geo+carrier组合占了所有统计数据的大部分。我们看一下Carrier标签：

AE Etisalat得到了几乎所有的流量和转化，所以这里没问题。如果情况不是这样的，这里我们就不会进一步的调整targeting——因为OS、Device等等数据就会因为其他carrier的干扰而失真，无法很好的反映我们所选择的carrier的实际情况。我们就用真实的数据来优化。

#b）OS、Device Type、Browser

下一步：如果我们点击OS标签，在vertical planner里，我们会看到iOS表现比Android要好大概$3的eCPM：

再说一次，记得改变时区设置如果必要的话，看一下最近的数据——特别是由于统计数据是Offer标签下的所有offer的数据的平均值，所以在planner下你看的数据包含小时越多，数据的相关性就越差，因为流量不再是跑到很多的offer上去，并且OS等等统计数据是基于你所选时间框架下的所有offers的。

因此在改变了时区以接收最新数据后，迅速查看一下Offer标签，大部分的点击都集中在主要的offer上，它们正接收着你输送过去的流量。这样，你就可以确定你的OS、Devive、Dayparting数据是当前表现得如实反映。

基于这些特定的数据，我们有以下的选项：
——首先target iOS看实际结果的eCPM是否和planner中的一样好。如果是的，晚一些再加入Android。
——稍后target除了Os以外的选项，根据实际数据。

从哪里开始都可以。我选择target所有 Os——然后在我的数据中发现iOS比Android更具有潜力，并且实际上Android是在亏损，所以我就把它排除了。

注意：不要只看eCPM。也要看一下收到点击和revenue。我们绝不会只target Symbian OS 比如，不管它的eCPM有多高，量太小。我发现当前的OS target下的图表中点击量不错——所以如果你看不到某种OS的量，也许意味着它本身就两很小，包括在zeropark上。

同样的道理也适用于Device Type（点击Device标签，你会看到Device Type是一个次级选项）——这里留给你自己研究。对于浏览器的统计数据，你可以做同样的事情——但是zeropark不行，它不支持targeting移动流量的browser。

#c）Dayparting

对于Dayparting数据——这里有坑，因为我们至少得跑完一整天才可以获得完整数据，但是流量导向的offer在不同时间段可能并不一致。而且，一些好的offer只会在一天中的晚些时候才可以被捕捉到，这也是我们需要考虑的。

我的做法，就是在planner里去到Offer标签，然后看一下前一个时间框架——“Yseterday”，“Last 3 Days”，“Last 7 Days”等等。假如当前流量会去到表现较好的offerX和offerY，我会尽可能多的查看过去的数据，看看这两个offer是否也是一直获得较高的流量，然后再看看Dayparting标签，看看哪些时段的eCPM比较高，然后就会在zeropark中target这些时段。

为了说明这个问题，我们继续使用AE Etisalat的例子——我先去到更大的时间框架：

我们之前已经发现当前几乎所有的流量都是导向offer #3dc957。所以我们点击上面的时间框架。这个offer承包了Today，Yesterday和Last 3Days的大部分流量，而Last 7 Days的数据显示很多流量会跑到其他的offer去。所以我们会看看Last 3 Days的Dayparting数据，我们可以相信它的表现对今天的表现具有指导意义。希望如此！

点击Dayparting标签，时间框架需要设置到Last 3 Days。

所以这里我们假设可以target所有eCPM大于$10的时间段。

注意：Dayparting选项在主要offer的构成和表现在很多天里都稳定的情况下基本都是可以奏效的。如果Offer构成会发生变化，dayparting就不起作用了，因为过去的offer数据不能用来预测新进来的offer表现。

最后我想说的一点：由于我们决定target两个vertical，AVDirect和Directlink，我们这时候可能不会想去改善target，因为我们有两套数据。先跑起来更有意义，排除表现较差的vertical，然后再根据数据改善表现较好的vertical的targeting。我上面拿AE Etisalat AVDirect举例只是为了讲解需要。

#4）如果数据看起来很好，跑完初始预算

放开跑，跑完你在zeropark中设置的初始预算，还记得吗5-10倍的offer payout。

然后进入下一步。