对于广告投放效果进行监测和预估成为各类广告主的共同需求：
- 广告主对广告优化的需求，广告主需要通过曝光、点击、转化等数据，去优化广告的投放。
- 对于广告主而言，广告效果数据是一个黑盒状态；而大多数广告是按照CPM或CPC收费，数据的准确性直接决定费用。
- 传统的广告效果评估体系评估周期长、指标单一，无法满足广告主和广告代理公司在数据辅助决策方面的需要。
指标主要是广告主去判断广告是否有效、如何优化的依据。
主要有以下几类：
1.流量指标
（1）曝光
某一网站的指定时间周期内，广告被展现的总次数。
问题：无法衡量用户是否真正看到了广告，比如会受到页面滚动速度等因素影响广告的可见性。
（2）独立曝光
去重，以人为中心
注：计算广告的曝光与独立曝光的比值是简单识别广告作弊的方式之一，比值过大，则认为可能存在异常流量。
（3）可见曝光
美国互动广告局：
- PC端图片广告50%像素被展示且时间超过1s；PC端视频广告50%像素被展示且时间超过2s可算作可见曝光。
- 对于较大尺寸的广告形式，30%像素像素被展示且超过1s可算作1次可见曝光。
（4）点击
对广告是否产生兴趣。
因素：精准程度、广告创意优劣。
（5）点击率
曝光数量达到一定数量之后，点击率才相对比较稳定。
（6）独立访客
（7）页面浏览量
（8）访问量
有可能是APP的启动数量，比如有的平台，用户新打开应用可见页面操作，即为1次启动。
用户启动应用后切换至后台，若30秒内再次切换至前台，不会被记为1次新启动，若超过30秒后再次切换至前台，则会被记为1次新启动。业内大多使用30秒，用户可自定义此时间。
（1）跳失率
（2）二跳率
（3）访问深度（PV/V）
（4）个性化互动指标
（1）销售类转化指标
- 线下：到店数；
- 线上：下单及完成购买的订单数量。
（2）应用类转化指标
- 下载量
- 激活量
- 注册量
- 用户留存
- 用户APP内购买
在监测的实现上，主要有插入SDK和API的方式。这两者在技术原理上相同，通过采集用户信息，回传到监测平台的服务器进行比对。
如：用户点击有监测的广告链接，监测平台通过监测链接采集到用户的IP/操作系统版本/设备型号等信息，并将这些信息存储起来。
若用户点击广告跳转到AppStore等下载并联网激活了APP，这个时候APP同样会收集到用户IP/操作系统版本/设备型号等信息。
点击链接时采集的信息和下载激活后采集的信息，两者进行比对匹配，监测激活等指标。
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