一、功能简介
根据当前流量分组瀑布流配置的数据情况,自动判断对应广告源是否需要开启/关闭,以及是否需要增加bidding或者常规设价的广告源,配合动态的高级设置配置以及动态瀑布流的功能,为您提升广告位的收益!
例:
1. 增减广告源

● 智能管家对所有广告平台均可生效;
推荐开启广告平台自动创建功能。若您开启了自动创建广告源功能,将会通过三方广告平台API自动新增广告源;若您未开启自动创建,可在聚合管理查看需要您手动添加的广告源;
注:国内已支持自动创建穿、优、快、百、Gromore等各个平台。海外已支持所有支持自动创建的平台(具体请在创建广告源时查看是否有自动创建选项)
● 智能管家支持开启AB实验后使用,也支持全量开启,即可在单个流量分组or广告位下所有流量分组使用智能管家功能
2. 动态瀑布流请求
开启智能管家之后,将针对设备维度请求不同的瀑布流配置,支持根据设备的价值,判断每个设备每个请求对应的瀑布流配置动态调整。
可减少无效的广告请求,提高广告的展示效率。
二、功能使用
1. 功能加白
请联系您的AM开白后才可查看对应功能入口。
如果在左边导航栏出现【智能管家】功能的入口,或者在【聚合管理】页面能看到智能管家入口以及相关页面,即已经加白完成。

2. 推荐开启智能管家的广告位
(1)入口
开白后在聚合管理页面可查看满足条件可以开启智能管家的提醒。
广告位到达一定展示量级之后才会显示推荐使用,展示太少将无法准确调优。如果没有看到推荐使用的入口,需要开启智能管家功能,请查看第 3 点 智能管家全量开关 流程进行处理。
(2)开启智能管家功能
聚合管理页出现「当前广告位推荐使用智能管家进行智能托管,提升变现收益」提示条时,可点击「开启智能管家」进入开启弹窗;

点击后可选择AB或者全量开启

①广告位AB测试
若你选择了AB测试,将默认创建智能管家实验,此时可选择需要实验的流量分组(建议所有流量分组都勾选,若仅需要部分流量分组进行实验,可按需勾选)、调整分组比例。

确认后点击【立即开启】,将直接为您开启实验。

创建成功以后如果想要查看汇总数据/调整比例/编辑A/B测试可以点击【更多操作】来修改。

②全量开启
点击全量开启后,可以直接勾选需要开启智能管家的流量分组功能,即可直接在选择的分组开启智能管家功能。

3. 管理智能管家全量开关
若您的广告位没有推荐使用智能管家功能,且不需要进行 AB测试时,可通过聚合管理页面的【智能管家配置】按钮管理当前广告位下有哪些流量分组需要全量开启智能管家功能。
智能管家功能支持在没有进行AB测试的场景下使用,即支持全量开启单个流量分组or广告位下所有流量分组的智能管家功能。
(1)配置入口
从【聚合管理】页面,选择需要开启智能管家的广告位,点击智能管家配置入口,不需要也可以关闭。


(2)批量操作流量分组
进入配置页面后,批量操作开启/停用多个流量分组的智能管家功能。

(3)是否需要完善配置
开启智能管家功能后,将会使用您当前广告位已经开启的广告源信息配置自动创建三方广告源,若需要调整广告源配置,请在智能管家设置页面修改,即下列第 4 点 设置智能管家配置。
注意:若当前存在未配置的广告平台配置、或配置有误,智能管家icon将会显示成橙色,需要确认配置无误后才会自动创建对应平台的广告源。

4. 设置智能管家配置
(1)设置入口
开启智能管家后,可以管理当前广告位智能管家开启调优的广告平台和详细配置信息。
【聚合管理】--智能管家入口里面的【智能管家设置】进入,查看当前广告位的自动调优策略,和配置需要推荐自动创建的广告平台。

(2)自动调优策略
我们将根据您在自动调优页面的设置,针对对应的流量分组进行调优。

① 默认自动开启/关闭广告源
② 广告源价格区间限制
支持对智能管家生成的瀑布流广告源底价进行限制。
③ 自定义广告源命名规则
若开启自动创建广告源功能,可使用自定义命名规则,对创建的Taku广告源和三方广告平台广告位进行命名操作。
部分广告平台对广告位命名长度有限制,不建议添加三个以上的固定组合词。
④ 跨AB测试分组复用广告源
若选择是,当智能管家判断需要新增C价格的广告源,同时其他测试分组存在C价格的广告源,会直接复用该广告源。若您需要严格区分不同测试分组的三方API数据,可选择“否”。
⑤是否调整高级功能(需开白使用)
选择“是”时,将由智能管家管理当前广告位所有开启智能管家功能的流量分组的高级设置内容,将根据数据情况动态调整。若需要自己设置高级设置,请选择否。高级设置将影响您的收益情况,请慎重选择。
⑥ 数据效果偏好选择
根据您选择的效果偏好,匹配不同的策略设置。默认平衡eCPM和展示,即策略将根据您当前广告位的情况,以收益最大的方式调整展示和eCPM。

(3)广告源推荐配置
①查看并选择广告平台
在广告源推荐配置页面,可以查看当前支持配置的广告平台。您可以根据实际变现需求,选择需要参与广告源推荐的广告平台。
②开启平台并完善配置
只有开启开关的广告平台才会参与广告源推荐。
开启广告平台后,请继续完善该平台对应的基本信息和广告源配置信息。只有相关配置完成且正确,智能管家才能根据实际数据情况进行广告源推荐。
③诊断配置异常
页面左侧提供诊断功能,可以快速检查各广告平台的配置状态。
如果平台存在配置缺失或配置异常,可通过诊断结果快速定位需要完善的配置内容,确保广告源推荐功能正常使用。
建议您开启自动创建广告源功能
您可选择希望智能管家为您推荐广告源的广告平台。勾选对应平台后,如果该平台支持自动创建广告源功能,并且您已完成相关广告源配置,智能管家将根据具体数据情况自动创建新的三方广告源。
如果平台暂不支持自动创建广告源,智能管家会为您推荐需要手动新增的广告源,您可以在后续的【推荐手动新增瀑布流】中查看。
注意:修改广告平台配置后,请点击【保存配置】按钮保存配置。
说明:广告平台自动创建需要填写对应参数,以及需要有平台的管理API权限。可通过对应广告平台帮助文档了解详情。
(4)配置完成
按照上述流程配置完之后,智能管家的logo将显示为绿色,若logo显示为橙色,表明有配置未完成,请按照上述流程配置

5. 查看推荐瀑布流配置
(1)查看入口
开启智能管家后,若当前有推荐您手动添加的广告源,瀑布流配置统一从【聚合管理】--智能管家入口的【推荐手动新增瀑布流】进入。

(2)配置页面


6. 其他功能
(1)关闭广告源
通过自动创建设置的底价在三方不生效时,将根据条件关闭广告源,避免因为设置的ecpm不生效,导致低ecpm广告源抢量的情况。
例如:百度广告源刚设置时,如果量级不够大或百度跑不出来设置的ecpm时,将会关闭对应百度广告源。
(2)删除广告源
当智能管家新建的广告源展示和收益较少时,将会同时删除Taku的广告源和三方的广告源。
例如:针对优量汇已冻结的ID、或本身没有收益的ID进行删除,避免账号创建的ID数量到达上限。
(3)复用广告源配置
若当前广告位有已经使用自动创建功能创建的三方广告源,在开启智能管家的时候将会默认使用当前流量分组排序第一的自动创建广告源的配置(优先竞价广告源,其次常规广告源),来创建后续的广告源。

(4)流量分组维度的自动调优配置
请联系您的AM开白后才可查看对应功能入口。
开白后,可点击进入流量分组A的自动调优配置页面,调整配置之后仅保存当前流量分组配置,后续调优将按照当前分组的设置逻辑来进行。
具体使用场景:
①流量分组按照地区条件设置,不同地区有不同的广告平台要求
②流量分组按照用户价值设置,有需要特殊设置的广告源价格范围
③流量分组按照渠道设置,不同渠道需要针对广告源进行不同命名操作处理

7. 注意事项
🌟🌟开启智能管家后,建议您不要手动调整当前分组以及对照组的配置,否则会影响AB测试数据对比。
🌟🌟请务必留意:若智能管家logo显示为橙色,请编辑后点击保存按钮!否则自动调优将不会生效,不会为您推荐新增广告源!
三、智能管家管理模块
在左边导航栏新增【智能管家】模块,包含【配置管理】和【智能管家实验】两部分。相关功能如下:
1. 配置管理
(1)开启/关闭智能管家功能
【配置管理】页面显示已开启/推荐开启的智能管家广告位,支持日期对比数据查看数据波动变化,同时支持批量开启/关闭对应广告位的智能管家功能

支持选中广告位/流量分组之后直接批量停用/启用智能管家功能。

开启时会支持选择ab或者全量。

注意:
多个广告位批量开启,只支持全量,不支持开启智能管家ab;仅有单个广告位开启ab才支持自动进行智能管家ab。
(2)已开启的配置异常
配置异常的广告位列表显示,点击可以快速跳转到配置页面完善配置


根据配置页面显示的异常结果,点击去配置,可以快速定位到需要配置的内容


(3)瀑布流推荐手动配置
汇总显示需要手动新增的广告源,每天均会更新推荐的列表

(4)批量管理入口
批量管理所有应用的智能管家状态

2. 智能管家AB数据
在开启智能管家的时候,选择AB实验开启实验之后,会显示在【智能管家实验】模块,可快速查看所有正在进行智能管家实验的广告位数据情况,也可编辑实验。

常见问题
Q1 如何验证智能管家的效果?
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您可通过Taku支持的ABTest功能,进行验证。
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可以通过观察广告位维度,开启智能管家前后的收益变化情况观察。
注:此前已有大量开发者验证arpu提升数据范围在5-60%。
Q2 智能管家支持哪些平台的自动创建?
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国内:支持穿山甲、优量汇、快手、百度、Gromore。
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海外:支持Mintegral、Liftoff(Vungle)、Pangle、Bigo
Q3 若广告位已有配置多流量分组,是否支持使用智能管家?
支持。但是要求流量分组维度展示量最好有5000以上。若流量分组仅有几百个日展示,不建议开启智能管家。原因是算法学习的数据量太少。