APP广告变现：什么是广告瀑布流waterfall?

什么是广告瀑布流waterfall

开发者在APP广告变现的过程中，经常听到广告瀑布流这个词，本文将给大家介绍什么是广告瀑布流，与传统展示广告有什么区别以及如何区优化广告瀑布流等相关广告变现知识。

在移动广告行业中，广告瀑布流(waterfall)是一种常见的流量请求和广告展示机制。其具体含义是，当媒体侧(如网站、APP 等)有潜在的广告展示机会时，会按照一定的顺序依次向不同的广告平台或广告联盟请求广告，并展示*先返回的合适广告。这个顺序通常是依据各广告平台的历史每千次展示平均价格(ecpm)从高到低进行排列的。

使用广告瀑布流的原因主要是为了在无法实时精准判断每个广告价值的情况下，通过依据历史成绩(ecpm)排名来尽可能实现广告展示收益的*大化。

随着广告不断展示给用户，越到后面展示的广告，用户的兴趣往往越低，点击率也可能越低。而优先展示 ecpm 较高的广告平台的广告，能提高整体的收益。

例如，媒体侧集成了多个广告平台，会根据它们的历史 ecpm 表现进行排序。当有广告请求时，先向 ecpm *高的广告平台请求，如果该平台没有返回广告或不符合展示条件，则继续向下一个 ecpm 次高的平台请求，依此类推，直到有广告被展示出来。

然而，广告瀑布流也存在一些问题，比如串行请求会增大广告展示耗时，可能导致延时和超时;其请求优先级依赖历史 ecpm 数据，可能错过某次具体请求中出价更高的广告平台;此外，各广告平台的 ecpm 数据维护也需要一定成本。

为了解决这些问题，出现了一些替代方案，如头部竞价(header bidding)技术。头部竞价是一种让多个需求方同时对展示机会进行实时竞价的方式，出价*高者赢得展示机会，能在一定程度上提高开发者的收益并增加透明度，但目前并非所有的广告网络都支持这种模式，因此在实际应用中，常常会采用 waterfall+bidding 混合模式来进行广告流量分发。

广告瀑布流与传统展示广告区别

1. 广告请求顺序：

传统广告展示方式通常是随机或者按照固定的优先级顺序向广告源请求广告。

广告瀑布流则是按照广告源的历史每千次展示平均价格(eCPM)从高到低依次请求。

2. 实时性：

传统方式可能不太注重实时的广告价值评估。

瀑布流在一定程度上基于历史数据进行了相对的价值预测，但实时性仍相对较弱。

3. 效率和响应速度：

传统方式的请求和响应可能较为直接，但可能不够优化。

广告瀑布流由于串行请求多个广告源，可能导致响应时间延长，影响用户体验。

4. 收益优化：

传统方式在收益优化上可能缺乏精细化策略。

瀑布流旨在通过优先选择历史收益表现较好的广告源来*大化广告收益。

5. 灵活性：

传统方式相对较为僵化，难以根据实时市场变化快速调整。

瀑布流虽然基于历史数据，但调整优先级相对较复杂。

6. 数据依赖：

传统方式对数据的依赖和分析程度可能较低。

瀑布流高度依赖历史的eCPM数据来决定请求顺序。

7. 透明度：

传统方式中广告源的竞争和选择过程相对不透明。

瀑布流虽然有一定的规则，但对于具体的价值评估和选择过程，开发者和用户的了解也有限。

如何优化广告瀑布流效率和响应速度

1. 优化请求顺序：根据更准确和实时的数据来调整广告源的请求顺序，而不仅仅依赖历史的每千次展示平均价格(eCPM)。可以结合广告源的实时出价能力、填充率、广告质量等因素。

2. 减少请求层级：精简参与瀑布流的广告源数量，只保留表现优秀、填充率高且响应速度快的广告源，避免过多不必要的请求。

3. 预加载和缓存：在合适的时机提前加载部分广告数据进行缓存，当有展示需求时，可以直接从缓存中获取，减少实时请求的时间。

4. 并行请求：在技术允许的情况下，将串行请求改为并行请求，同时向多个广告源发送请求，然后选择*先返回的合适广告进行展示。

5. 优化数据传输：采用更高效的数据压缩和传输协议，减少数据传输的时间和带宽消耗。

6. 建立实时反馈机制：与广告源建立实时的反馈通道，及时更新它们的表现数据，以便更准确地调整请求顺序。

7. 提升服务器性能：确保服务器具备足够的处理能力和带宽，能够快速处理大量的广告请求和响应。

8. 优化广告源接口：与广告源合作，优化其接口的响应时间和稳定性，减少因广告源自身问题导致的延迟。

9. 智能预测和预判断：利用机器学习和数据分析技术，对用户行为和广告需求进行预测，提前准备可能需要的广告，提高响应速度。

10. 监控和优化：持续监控瀑布流的性能，分析响应时间较长的环节和原因，并针对性地进行优化。

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