你好，我是潮州痞子蔡，我们优化的不仅仅是广告，还有生活！
我们在招聘的时候，或者在实际的工作当中经常提到要“以结果为导向”，这个提法本身没有问题。
但是，如果在具体的工作、学习或生活当中，只是“唯结果论”，忽略过程的美丽、微妙和它的调节作用，“结果”往往不会太好！
以广告投放和广告变现为例。
即使在巨量纵横这样一个单一大渠道进行广告投放的时候，通过买量引入用户后实现用户的ltv值高于买量的用户成本，在这样的基础上就可以持续放大规模买量—-这是“结果”性的内容！
而用户的ltv值是由单用户每天贡献的ecpm广告收入之和构成（单个用户贡献多少天的广告收入直至到这个用户不再贡献为止）。
但是，怎么促使这类用户贡献的广告收入是很高或最高的？那就需要过程进行拆解、监控和调整。
用户对产品贡献的广告收入会来自不同的广告账户、不同的广告组、不同的广告计划等，就算通过最小的单位维度也是通过不同计划引入进来。
而这些用户引入进来后，如果“简单粗暴”点，变现运营人员通过分析ecpm收入的计算公式尽可能将展示量、点击率和转化率等分配到一个相对比较好的水平，那么ecpm值相对就会较高，用户的ltv值就可能更高（当然还包括如何提升用户的留存和活跃）。
这样做看起来貌似非常美好，但会带来另外一个问题：
未来ltv数值较好的用户组成已经被分流到一些广告id会形成相对高的收益，而对于那些被引入进来的、并不能”被优化“进入到较高收益的广告id的那批用户，应该怎么处理为好？
这里我们又需要对这个问题进行更多层次的思考，如何尽可能带来的是较好行为、较高ltv值的用户（会点击广告、会高转化率的用户）？
变现端通过用户行为的预测（这个预测在投放端实际也是在串联管理后有了一定的方法论来支撑这样的算法预测）、分流、争取多个广告id等动作已经有了一定办法去预估ecpm值并且提升ecpm值，那么在中间的这个节点”结果”的基础上，需要去反推如何“可控性”的带来所谓的“优质”用户？
有效的手段就是对每个引入进来的用户在被引入到那个可以进入到高ecpm广告id的时候，对这些用户进行打标签；
a、标签出来自哪些特点的广告计划，最好是针对同一广告组的计划，因为同一广告组的计划在锁定用户特点上一般存在共性，除非在这块的投放安排上存在很大的随机性。
而不同的广告组也基本会在已经测试的广告组基础上去进行横拓、衍生等等，所以也带有一定的“可控、可辨别性”。
b、除了标签出我们想要的目标用户外，对于非目标用户我们可以通过怎样的标签—-怎样的广告组、广告计划等带来怎样的用户、而且这类用户的行为是怎样的，就可能被判断为非目标用户，我们就可以根据变现算法的预估进行反推验证，从而在达到多少量级（也是通过算法）的时候就该果断中止这类用户乃至它们所属的广告计划的投放，也就是我们常说的对计划的关停、拉空或停预算等等！
c、要实现对目标和非目标用户的标签记录，在投放和变现两个重要环节之间就需要通过一些数字id、维度等进行两者的关联，并且做到一一对应：
1）让变现人员能够很容易识别哪些方式投放带来的用户，未来的收益可能如何，对于不佳的用户尽可能传递到投放人员去进行关停，而对于可能是“次好”的用户如何尽可能去拉升ecpm值、从而提升ltv值（包括产品提供的功能模块可以去开启或关闭一些广告、数值等动作）等。
2）也让投放人员能够容易看到这些计划带来的用户未来在变现可能出现的问题，可能是坏的情况，也可能是更好的情况；
针对更好的情况还能知道是需要“提价”去快速锁定这些用户而展开动作！
d、在竞价广告平台上，通过高价去获取到自己想要的有效用户后，会让竞争对手“无用户可用”，也是一种取胜的竞争手段！
以上实际就是一个筛选优质用户的相对完整的过程！
最后总结：
通过变现端的运营操作、数据筛选找到目标用户的标签特点后，将这些数据细节、数据来源、来源获取的特点、操作等反馈到投放端，并由投放端根据反馈的“正向”信息在投放端进行复制、衍生等，确保后续可以持续买入和目标用户类似或更优的用户！
通过重视过程指标的运营、优化，最终实现获得好的运营结果；
而如果一味强调好结果，忽略过程性的动态调整，就往往只能取得过程节点的“所谓好结果”，并且误以为该节点结果是某个项目的终极成果，从而失去了去摘取更多、更大硕果的可能！
总结公式：
投放买量—>目标用户—>变现运营—>变现收入数据—>目标用户特征（用户行为、用户获取途径、特点等）—>投放买量—>对原有目标用户获取的广告计划复制、衍生等—>获取更多的目标用户—>变现运营操作—>变现收入越高
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