公众号：Talking产品
以下内容不针对所有渠道，只针对优化的一个渠道A.
背景
渠道：A渠道（admob）
时间：2022年2月9日
策略：整体banner waterfall层数减少33.3%，减少10层；A渠道占waterfall层数居多
结果：A渠道banner请求数增加27%、收入增加145%
分析这个策略时，我会拿出前后两天的瀑布流做对比（截图省略）
数据结果
1.A渠道banner请求数增加27%
两日日活的波动为2月9日较前一日增长27.57%2.eCPM翻倍、banner收入增加145%、匹配率增加4%
原因分析
日活
当请求数增加的时候，需要首先查看是否是日活增加导致的。通过分析发现我们的日货是比较稳定的。
分析：两日日活的波动是9日较前一日增长2.2%，波动在可接受范围内，可以忽略。
主要操作
•waterfall层数减少10层，占比高达33.33%。
•前x层的A渠道 placement IDs，在2月9日80%使用的是相同ID。而且之前表现好的placement ID 比如xx在2月9日的请求顺序甚至降低了，从第xx位降低到了第xx位，但是请求和填充都是越来越高的，没有受影响。2月10日的情况也是如此。
结论
•请求数增加27.57%：用户在触发广告位的动作前，广告会按照waterfall的顺序依次请求，当没有填充的时候，会立马再进行循环请求。当waterfall层数比较少时，在循环的过程中，各个广告的placement ID的请求的机会较之前就会增多。如果waterfall的层数比较多，广告依次请求，比较靠下的placement会浪费请求，但是给不到填充，从而浪费广告的展示机会。
•eCPM翻倍、banner收入增加145%、匹配率增加4%**：前面提到表现好的高eCPM的placement请求数增加时，填充率、展示率都会提高，收入随着会增加，导致整体的ecpm翻倍。当然如果没有高eCPM的placement ID表现好，只凭增加的那27%的请求数，banner的收入肯定不会提高到145%这样的程度。