听说在最近基金大跌，大家都愁”没钱花“的时候，有个职业正在愁：这么多钱往哪儿花？怎么花？如果你没体验过“花钱如流水”，还能”以钱生钱“的感觉，欢迎你加入广告投放行列~
虽然有时，流量“玄学”导致的反复不起量让人迷茫，但作为一个成熟的优化师，早就习惯从LTV、ROI以及每天的消耗，收入、兑付消耗、留存等数据，观察判断出投放多少天可以让产品回收成本，甚至获益。
于是，”了解变现“也成了“必修课程”。
毕竟若无法追根溯源，遇变故自然手足无措，以“玄学”视之。但当回到科学精神，回归产品变现的深层逻辑，就会发现：
不了解是玄学，了解就是科学。
懂变现，才能自如面对产品问题。
01 广告投放变现流程
变现漏斗角度看变现模块
在细分领域模块，不断向上填充，寻求最大变现
因为填充率可以细分到各个广告位的填充占比都是不相同的，其实每个分层的用户价值都是不一样。
每天买到的用户质量和受到整体大盘的影响，每个场景的广告位的填充率是波动，如果广告位填充率处于上升的趋势，就可以尝试向上填充，把ecpm 100提升到ecpm 300,增大填充率，获取最大的变现价值。
02 应用内变现阶段
瀑布流变现模式
注意一层一层寻求填充，也许会造成广告延迟，造成资源浪费
应用内实时竞价
03 产品变现计算预估
LT：Life Time，指一段时间时间窗口内用户的活跃天数
ARPUDAU：活跃用户日均ARPU值，也即用户活跃一天所能带来的日均收入
R：用户日留存率，例如次日留存率、7日留存率等，第t天留存率记为R(t)
本文以这个示例作为阐述：某个渠道1月1日新增的用户（新增用户规模为Count），累计了14天的真实用户数据来预估其LTV值，以评估该渠道质量是否满足ROI要求。
对于产品来说，LTV指标的参考意义显得尤为重要。
假设当日新增用户的平均买量成本为x元，这批新增用户在30天后的平均用户收益为y元（即LTV30）：
设这批新增用户为N（因为存在留存下降趋势）
$$LTV=LT*ARPU$$
如果y≥x：则说明在获得这批新增用户的30天内能够收回买量成本，并且之后将开始盈利
如果y<x：则说明30天后仍不能收回买量成本，此时开发者就需要结合自身产品和买量渠道等进行优化调整
04 产品变现模型设置
“LTV”、“ARPU”、“ROI”是实现一个产品变现优秀的三要素。
LTV=LT*ARPU
ARPU=（ECPM*IPU）/1000
ROI=（LT*ARPU）/CPA
理想的变现模型是：LT长，ARPU高，CPA低
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