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一、Waterfall 概念
在APP广告变现领域中，Waterfall(瀑布流模型)是一种传统且具有重要地位的应用广告变现模型。它为开发者在管理广告展示和获取收益方面提供了一种特定的策略架构。
二、Waterfall 原理
瀑布流模型的运作原理基于一套预设的规则。开发者会针对各个广告平台事先设定预期的每千次展示有效成本(eCPM)出价，并依据这些出价对广告平台进行优先级排序。当用户触发广告展示需求时，系统会首先将展示机会赋予出价*高的广告平台。若该平台无法完成广告填充(即无法提供广告进行展示)，这一机会就会像水流一样“流”向出价第二高的广告平台，以此类推，通过这种类似漏斗的方式，持续寻找能够提供广告展示的平台，直至有广告成功展示在用户面前。
为了更清晰地理解这一原理，我们来看一个简单的例子。假设有多家广告平台参与，其中广告平台 A 的 eCPM 为 20，广告平台 B 的 eCPM 为 15，那么在 Waterfall 模型中的顺序就是：A > B。也就是说，每次有广告展示请求时，系统会先尝试从 A 平台获取广告，如果 A 平台无法满足，才会转向 B 平台。
三、Waterfall 优点
(一)保障高价值广告优先展示
Waterfall 这种有序的请求和填充广告模式具有显著的优势。它在很大程度上确保了那些高价值的广告网络或广告购买方能够优先获得广告展示机会。这是因为模型依据 eCPM 出价来确定优先级，出价高的平台通常代表其对广告展示效果有更高的预期和价值评估，从而使得优质的广告资源能够更快地触达用户，有利于广告主实现更好的广告投放效果，同时也能为开发者带来相对更高的收益。
(二)提高广告管理效率
对于开发者而言，Waterfall 模型极大地简化了广告管理流程，解决了广告管理中的效率问题。通过事先设定好的优先级顺序，开发者无需在每次广告请求时都对各个广告平台进行复杂的评估和选择，系统会自动按照预设规则进行操作。这使得开发者可以将更多的精力投入到其他重要的开发和运营工作中，提高了整体的工作效率。
四、Waterfall 不足
(一)广告加载耗时长问题
1. 串行请求导致延迟
在 Waterfall 模式下，广告请求采用串行方式进行。这种串行机制会显著增加广告展示所需要的时间。平均而言，每次请求的耗时至少在 100ms 以上，而当存在多次请求的情况时，这种延迟会进一步累积，从而导致前端展示出现明显的延迟现象。对于用户来说，这种延迟会严重影响他们的使用体验，可能会让用户在等待广告加载的过程中产生烦躁情绪，甚至对 APP 本身的好感度下降。
2. 不同广告位的差异处理
由于不同广告位所处的环境各异，用户对广告加载时长的可接受程度也各不相同。例如，在 APP 的启动页广告位，用户可能对稍长一点的加载时间有一定的容忍度，但在内容浏览过程中的广告位，用户则期望广告能够快速加载。因此，开发者需要针对不同的广告位分别设置整体请求次数和超时时间，以尽量减少广告加载时长对用户体验的影响，但这无疑增加了广告管理的复杂性。
(二)无法选出实际*高出价问题
1. 底价估算的局限性
在实际应用中，当开发者无法针对每个广告位设置准确的底价时，往往只能依据广告位的历史平均数据来估算 eCPM，并据此调整 Waterfall 顺序。然而，这种方法存在明显的缺陷。因为历史数据只能反映过去的情况，无法准确预测每次具体广告请求时各个广告平台的出价情况。
2. 错失更高出价机会
这种基于历史数据的排序可能导致在某些特定的广告请求时刻，排在前面的广告平台出价实际上低于后面的广告平台出价。这种情况下，流量方(开发者)就会错过后面出价更高的广告平台所提供的更高收益机会，使得流量的价值没有得到*大化利用，*终影响了 APP 的广告变现收益。
(三)缺乏参考数据问题
1. 单次出价限制
Waterfall 模型的特点决定了每次广告请求仅有一家广告网络参与出价。这种机制使得开发者无法获取更多广告网络的出价数据。
2. 数据分析与优化受阻
缺乏多平台的出价数据意味着开发者无法进行深入的数据分析。无法得知其他潜在广告平台可能的出价情况，就难以从更科学的角度来优化广告收益。例如，开发者无法准确评估当前的 Waterfall 顺序是否真的是*优选择，也无法根据市场动态及时调整策略以提高广告的整体收益水平。
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