Target ROAS智能出价进阶指南 | Mintegral投放全指引
Target ROAS 智能出价功能，在获客增长的应用中已经日益普及，但在“会用”和“用得好”之间仿佛始终存在一条隐形沟壑：
“投放前需要做哪些准备？”
“如何高效度过学习期？”
“学习期结束后如何起量？”
这些是很多开发者在开启 ROAS 智能出价常见的难题。本期 Mintegral 投放全指引将围绕这些挑战，为开发者提供一份自查和优化的进阶指南，帮助开发者更好地实施投放优化，提升投放表现。
第一阶段
数据回传、对齐、校准
01 开启 SDK 或者 MMP 全数据回传
在广告主开启数据回传后，Mintegral 即会进入样本积累阶段。在这一时期，算法模型需要尽可能多吸收转化数据，进行充分的深度学习。因此，建议各位开发者尽早开启数据全渠道数据回传，让算法能够有更充沛的数据和更大的空间进行机器学习，早日完成模型训练。
02 检查“事件管理”中该产品的事件映射
IAA (Ad Revenue) 事件需映射为“Ad revenue”
确保每个事件映射前后一致。
03 对比Mintegral与第三方看数报表
之间的数据差异
在【同期群报表】中获取数据时，要确保数据口径一致，例如：投放产品、时区、计算窗口、时间段。
选择“报表类型”时，需依据第三方平台特征，选取计算窗口。
第三方平台为 Appsflyer 时，应选取“自然日”计算窗口；
第三方平台为 Adjust、Singular、Solar Engine 时, 选取“滑动窗口”计算窗口。
当结果显示整体差异小于10%，且分天差异稳定，则可以准备开启 ROAS 智能出价模型；如果结果显示不符合预期，请联系 Mintegral 团队辅助您完成操作。
第二阶段
把握黄金学习期
学习期是机器学习的关键时期，清晰的目标设定、稳定的预算有利于提升学习模型的准确度。
1. 目标设定：如果 Mintegral 平台上已有同国家/地区在投，建议按 Mintegral 在投地区的 D0 ROAS 作为初期的目标设定；否则，建议按全平台该地区的实际 D0 ROAS 作为初期目标设定。
如果48小时内日安装量<200，建议进一步降低10%的目标设定，直至 offer 起量，帮助 offer 获得更多学习样本。
2. 预算准备：建议 offer 维度设置至少有$200日预算，预算不够或将影响后续优化。
根据投放目标的不同，学习期时长也有所不同。
D0 ROAS，学习期为3-5天，学习期结束后方可逐渐观察到数据优化趋势；
D7 ROAS，学习期为15天，15天后可观察到数据优化上升趋势。
那么，怎样才算是顺利度过了学习期呢？需要满足以下两个条件。
针对 D0 ROAS 和 D7 ROAS，在 offer 开启后的72小时内，需获得日均50个去重变现设备，另外 offer 需达到200个安装的起量标准。
开发者可以以此为基础判断下一步的优化方向。如果量级和日均变现设备数不足，需要优先起量，再对投放目标做下一步的优化调整。
第三阶段
稳步提升质与量
顺利度过学习期后，如开发者如需进一步提升质与量，可参照以下策略：
拓量：
同样参考上述第二部分中的起量方法，通过适当地下调 ROAS 目标，来吸引更大地流量进来。与此期间，保留充足的预算空间，增加更多的潜力地区，这也是成功拓量的保证。如果在此基础上，仍然有更大的拓量需求，可联系 Mintegral 团队提供帮助。
提升质量：
提升质量最有效的方法是优先通过上调目标来提升质量。
Mintegral 建议以周为维度，最多调整2次目标，每次提升的幅度不超过10%。
针对较难交付的品类产品，可进行子渠道屏蔽，也就是在子渠道安装量置信情况下（周维度安装>5），屏蔽 D0 和 D7 “回收低”或是“留存差”的渠道，以此提升 offer 质量。
当然，在实际操作过程中，如果出现未能通过学习期的意外情况，Mintegral 建议先尝试对 ROAS 目标下调来进行增量，但单次下调的幅度建议为目标的5%，观察3~5天 offer 是否有提量趋势，如果没有起量，请及时联系 Mintegral 团队寻求帮助。
通过以上指南和策略，我们相信开发者可以更好地进行 ROAS 自查和优化，从而提升广告投放的效果和效率。同时，建议开发者在实际操作中根据具体情况进行灵活调整，以适应不同地区和产品的特点。
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