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数据在产品运营、营销、变现的业务中很重要，既是进行决策的重要依据，也是营销运营大头兵们寻找业务突破的重要依据。
而埋点，是数据获取的基础，这篇文章主要就是分享广告变现产品常见的数据埋点。
埋点，是网站分析的一种常用的数据采集方法，简单来说，就是在应用中添加监控点。
可以分为流量数据和业务数据两种：
①流量数据，以用户访问产品，记录用户浏览行为核心的埋点数据日志；
用户访问产品时的交互动作触发的就是埋点数据里的流量数据，例如用户点击广告、点击跳转、点赞、收藏、关注等都属于“动作”，当用户进行“动作”时就会产生一条埋点数据。
②业务数据，以生产系统内存储的业务表单数据为核心的业务库数据记录；
而我们看到的广告内容、视频内容、商品详情，都属于“商品”信息，也就是被储存着的业务数据。
我们今天要讲的广告变现数据埋点就属于业务数据。
如何确定广告变现产品需要哪些数据埋点？我们需要3步去确认。
广告变现业务场景中，常见的是根据广告类型去设计埋点。
APP常见的广告类型：开屏广告、Banner广告、插屏广告、信息流广告（原生广告）、激励视频广告
这些广告类型，除了激励视频广告的数据埋点特别一点，其他广告类型的数据埋点较为通用。
1.激励视频广告的数据埋点
我们先来看一下激励视频广告的运行流程，如下图：
激励视频广告常见的数据指标包括：填充率、展示率、点击率、完播率
广告填充率=广告填充数/广告请求数
广告展示率=广告展示数/广告填充数
广告点击率=广告点击数/广告展示数
广告完播率=广告完播数/广告展示数
根据广告运行流程以及关注的数据指标，拆解可以得出需要的数据埋点：
2.其他常见广告类型的数据埋点
开屏广告、Banner广告、信息流广告、插屏广告等，一般需要关注的数据指标是点击率、展示率、填充率。此外，插屏广告还需要关注广告场景的触发率。
以上广告类型的运行流程如下：
数据埋点一般为：
以上的埋点数据基本可以满足运营同学的数据分析需求了，根据数据分析去优化提升广告变现的效率、收益等。
通过上文对不同广告类型所做的数据埋点，运营就可以进行分析优化，进而去提升变现效益。
1.激励视频广告
激励视频广告需关注弹窗点击率，即当激励视频广告位入口展示在用户面前时，用户是否点击。若是点击率较低，则需要考虑弹窗内容或样式是否对用户吸引力不足。
完播率也是数据分析比较重要的指标之一，完播率低，可能是奖励内容需要优化，或是广告内容不匹配/质量差等原因，这些都是可优化的点。
2.开屏/Banner/插屏广告
非激励型广告可关注优化的更偏向广告展示率，这几个广告位更注重展示曝光效果。
若是广告场景展示率较低，可能是缓存时间过长或是广告触发时机不在用户容易触发的广告场景中，可优化缓存机制和用户使用流程，尽量引导用户到达广告场景。
总结：埋点是一种常用的数据采集方法，通过分析埋点数据能帮助企业更好地了解产品广告变现情况，为变现环节的优化提供重要的参考依据。
*以上内容仅供参考，欢迎与AdBright交流，合作共赢
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