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如果站在媒体方的角色分析营收的影响因素：
假设某App 的日活为DAU， 平均在线时长为 T 分钟，每人每分钟看到 N 次广告位置。则 App每天的广告位置曝光量PV（total） = DAU * T * N；
假设ADX向第三方DSP请求广告的次数为S，第三方反馈广告的数量为M，则填充率为P1=M/S；
假设客户端向 ADX 请求广告次数为D，ADX广告返回且正常展示了的次数为A，则广告的展现率为 P(展示)=A/D；（此处不单独区分ADX反馈广告、返回广告后没展示的情况）
实际展示量RPV（total）=PV * P（展）
如果客户端请求ADX广告，ADX没有返回数据，上海广告流量变现，客户端则请求广点通（也可能请求其他时间响应较快且填充率较高的DSP，这里我们假设打底填充率为100%）进行打底，西安广告流量变现，则广点通打底的量为 PV（total）- RPV
其中cpc由广告主给定，ctr受广告投放影响，用户特征与广告特征越相近，河源广告流量变现，ctr越高，通过分析用户特征与广告特征来提高ctr所带来的额外收益，50万日活量广告流量变现，称之为数据收益，用 revenue(数据) 表示，我们将随机投放广告的收益用 revenue(流量) 表示
则结论：总收益 = 流量收益 数据收益。
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广告展示率广告展示率指的是实际展示出的广告占所有填充返回广告的比例（广告展示率 = 广告展示数 / 广告填充数）。这个指标是所有指标里我们主动权的一个，同时也对我们的收入提升十分关键，因此我们需要尽可能提升广告展示率。
从上面两个时间轴上，我们可以分析出，要想广告能够顺利展示出来，就需要满足以下的条件：D1 gt; T1 T2，即用户页面停留时长必须要大于广告从请求到资源加载总共耗费的准备时间。
因此，要想优化广告展示率，我们可以从以下两个方面入手：
1、缩短广告准备时间T1 T2
实际上，我们没有办法控制网络请求耗时以及服务器处理请求的时间，但是，我们可以把这里的T1和T2变成负数，也就是提前请求广告并缓存。
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如果是领域牛人又该注意哪些？
注意三个“势”：优势，趋势，造势。
1、要基于优势：基于自己过往积累去发现优势点，可以在原有的基础上不断进行升级迭代。
2、要结合趋势：将个人优势与市场现状结合，选择大于努力，做出更适合未来发展的判断。
3、要学会造势：低头做事的同时，更要懂得抬头造势，让更多的人知道你才会有更多可能。
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