广告优化师的尽头是素材优化，素材优化的核心是素材归因。 2015年，谷歌广告UAC（ Universal App Campaigns ）通用应用广告系列发布。至今7个年头，UAC经历了1.0、2.0、2.5、3.0，时至今日各大媒体广告也都陆续跟进，Facebook的 AAA广告，腾讯的兴趣行为、人群包定向等下线。 所有媒体殊归同途，这些变化一些源于商业逻辑，一些源于时代大环境使然，比如隐私政策带来的ios14.5的ATT政策等等。 对于优化师来说，可以操作的空间进一步被压缩。在这一大的趋势下，如果优化师还是过去的思路，那么可能被优化的就是优化师自己了。 UAC广告，只需要上传素材，做一些基础的配置，比如国家、预算等，其他均交给机器去优化的广告投放模式。 UAC2.5： 目标为应用内高价值事件，一般多为付费 广告投放上，人，慢慢让位给"机器"。这是一种必然，也是一种宿命。 感慨到此结束，毕竟我们还是要拥抱现实，去“破立”。 通投、拉满 ，是我现在看到最多的投放策略，不得已而为之的手段。在这种手段下，如果能让自己的KPI能够完成，一看运气，二看产品。 看运气：好巧不巧，模型学习正循环，找到了适合你产品的那些人，顺顺利利通过冷启动，开开心心爆量爆R。 我们团队基于我们当前的素材体系的能力联合优化师同学一起和某个头部媒体做了一些研究。 （这个图带来的结论送给有缘人，不能多说什么了） 破的思路是，打破过往通过优化人群定向的方式来优化广告的思路，用素材来解决定向的问题，但是如何才能用素材来定向呢。 脚本创作数据化、素材制作数据化、多维标签数据化、衍生分类数据化、效果归因数据化。
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