不少关于投放的一些技巧、媒体算法的博弈、媒体规则的揣测和理解等等，但是这些手段都是和后端数据的印证后的出来的。所以，作为优化师可以依靠投放技巧和理解算法去提升投放的效果，但是想将效果最大化，还是需要将产品、运营等后端的表现结合起来，而这中间就免不了后端完整数据体系的支持。
一、数据监控的精细化
在广告投放的时候，我们大多都是通过一条条广告计划去获取用户的，不管是多个账户，还是多个广告组。所以，针对这一条条广告计划获取的用户能进行监控、统计，了解他们的行为和统计出ltv值就是关键。而这些肯定离不开完善的数据系统的支持，对于甲方优化师来说在项目里面经常耳濡目染还能多少知道一些。对于乙方优化师来说需要内部加大这块的培训，尤其是从甲方跳槽或重金挖过来的优化师或项目管理人员更需要他们在这方面在内部多给予指导和带好队伍。只有这样，乙方优化师才能在为客户服务的时候多提问或多要到一些有价值的数据，才能达到客户的考核要求，从而体现自身的专业化和差异化。
比如，近期我们帮一个合作伙伴看他们的广告账户oppo应用商店的，账户里面每天涉及多达8种不同类型的广告计划，合作伙伴反馈近期成本上涨，转化率下降，不知道是什么原因。实际上这里有两个应对策略：
a、如果没有后端数据系统的支持，那么只能在测试的时候通过逐步增加不同计划类型的方式去验证这个投放效果；不同类型的广告计划的测试自然就能找出问题点在哪里，而不是因为内部要求消耗的不断增加而“病急而乱投计划”；
b、如果甲方或自己内部有完善数据体系的支持，那么实际上能针对每条广告计划看到用户的表现和预估，自然能知道效果下降问题出现在哪些计划里面。
从这里我们可以看到，想要买量投放更好，不是简单的依靠优化师的能力，更需要后端的数据支撑到位，才能正确、有效的指导好投放买量！
二、数据埋点的扩量化
除了第1点所讲的能有数据体系的支撑，知道哪些计划的好坏，以作为消灭计划的依据。但是，对于好的计划究竟到多好才能进行放量，放量要放多少，这个依据在哪里？这个属于整个大运营里面的核心要求，需要知道如何将产品运营和变现运营的点埋好在数据统计里面，从而做好对用户的ltv值的正确预估。需要团队项目人员对发行买量投放这类的项目有个深度的认知，能提前有这个格局的认识，才能作好对整个项目合理的数据埋点区分，观察用户进入产品后的行为数据，并通过不同量级的预算去验证那些好的计划需要达到多少量级才算达标，怎样的后端数据才可以给出1000元、1500元、2000元乃至更多的预算。对于这点上很多人会忽略这点，所以容易要么过早灭掉一些计划，或错误放量导致一些计划从好跑到坏。
三、数据提炼的复制化
在第1点拥有了精细化的数据基础，在第2点有了可放量的数据依据，剩下的就是看如何针对这些计划提炼出核心的点看能如何“复制”这些计划！
a、素材是最好的定向；所以数据的统计需要素材化；同时产品的更新迭代也需要满足支撑素材的要求，我提出一个理念叫“产品素材化”；并且对视频素材的每几秒片段都能做好正确的分析和切割、组合，这些都是去满足媒体审核、进入不同等级流量池的需要。
b、购买用户的关键行为
购买用户的关键行为一般有两种方式：
A、通过用户关键行为的回传来界定用户的真伪度，这种很多团队会做，确实能过滤掉不少劣质流量，但是也会存在为了更多的过滤而导致没量，也就有点”矫枉过正”，毕竟量级受限，说明不是最好的方法。
B、通过用户关键行为的监控来进行买量，以及通过行为和变现的结合产生的用户ltv值并进行合理、正确的预估，从而提升买量的精准度和量级。这个属于是将产品的功能策划、运营变现和投放买量三者进行强结合起来，效果会非常明显。但如何抓到这个点，需要有一定经验的同学来操盘会比较好捕抓到。
c、投放前端Ecpm的数据统计
每一条广告计划无法100%复制，除了素材、定向外，和整个大盘的广告市场有关，这里面还有一个因素就是Ecpm。所以，当对计划进行投放的时候，可以拿出之前的广告计划Ecpm的情况，包括出价、ctr和cvr等相关的数据进行纵向的对比，在这中间找出合理的时间节点开投、合适的ctr、cvr的素材来进行匹配等。在信息流如此，在应用商店也有类似的情况。
四、组织架构的合理化
涉及要先了解媒体的算法、赚钱之法，要有完善的后端数据支撑体系，就需要一支懂算法、深度了解和理解整个买量发行项目的团队来开展这方面的工作。这样的一支团队在项目进行的过程中不能简单的定义为支撑团队，在项目的不同阶段位置会有所不同。
在项目起步阶段，这支团队往往处于主导地位，负责这个团队的人往往是整个买量发行项目的运营总负责人；在项目发展阶段，这支团队处于和其它部门平级的位置，团队的负责人可以是这个部门里面仅次原来负责人的运营leade的即可；在项目进入非常稳定的阶段，这支团队就会成为一支后端的支撑职能团队，去满足各个项目的优化迭代需求。
有些公司会将这样的团队放在用户增长部门里面去支撑投放买量，那这样就会让用户增长部门在项目的不同阶段出于不同的位置，并在合适的阶段进行部门拆分。
以上所讲的这种组织架构的划分和阶段性的不同，目的都是为了能有更好的认知提前介入到项目里面，同时将整个数据链条完整拉通，实现产品、运营和投放三个环节的良性运行闭环，打破信息的阻断和内部合作的壁垒，力争最终取得好的发行推广效果！
买量投放的秘诀在于结合数据分析，不断优化策略，共同创造更好的推广效果。如果你也在寻求优化提升，不妨加入我们的交流，一起分享、共同成长。
