数据驱动和科学增长怎么落地？读这篇就够了( 五 )
Airbnb竞价和预算优化：
当Airbnb拥有了广告跟踪 ， 归因 ， LTV估算之后 ， 他们就做好了针对每个广告进行竞价优化的准备 。 Airbnb在10,000多个城市 ， 191个国家有listing 。 有些城市可能只有几个成功的转化 ， 所以基于小的样本计算广告的价值可以很有挑战 。 团队开发了一套数学模型来解决这个挑战 。 在知道了每个广告的价值之后 ， 他们可以基于想达到的投资回报率（ROI）来设定竞价和预算 。
为了能让Airbnb的系统跟广告平台更好的整合 ， 他们还跟广告平台的销售方进行了紧密合作（比如说google的关键词UI） 。 销售方可以通过UI很容易的设定高效的目标和预算 。 最终Airbnb希望竞价和预算优化可以适应更微小颗粒度的实时互联网流量变化 。
这是一个利用用户LTV来反向优化广告投放的绝佳例子 ， 同样的道理 ， 在拥有标签能力后 ， 无论是广告投放的ROI（本质上是CTR和转化率） ， 还是站内的针对复杂用户群体的产品运营和人群扩大营销 ， 都是可以通过算法的支持进行优化和数据监测 。
做好了这些 ， 就自然走上了高效科学的运营之路 。
作者：顾青 ， DTALK.org创始人；公众号DTALK (dtalks）
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题图来自Unsplash ， 基于CC0协议
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