以上这些问题其实都是应用开发者在选择接入多家广告平台时遇到的现实问题。
在这种情况下，广告聚合平台就应运而生了，那么它是做什么的呢？简单地说，广告聚合平台是帮助应用开发者快捷、方便、低开发地接入多家广告平台同时能有效优化变现效率的一种工具。
这一模式在国外是非常成熟的商业模式，也诞生了多家优秀的公司。
那么，广告聚合平台到底如何运转？它如何有效提升应用的变现效率？它为什么是一种高性价比的接入方式？
今天我们就以广告聚合平台GroMore为例来说明这些问题。
GroMore是今年4月推出的一个广告聚合平台，在诞生之初，为了保证产品和服务的质量，采取了预约制的方式接入，在经过数月的打磨，最近开始面向所有应用开发者全面开放了，开发者们目前可以免预约地快速接入。
接下来我们重点聊一聊GroMore最近全量开放的一个Bidding能力。
在聊Bidding能力之前，我们先来了解一下通常广告聚合平台是如何决定不同的第三方广告平台的优先级的，事实上，在之前，不同的广告SDK在广告请求时通常并不会直接带一个竞价价格。
也就是说广告最终的单价收益需要第二天才能知道，因此那时候应用开发者只能根据不同平台的历史价格来给每一个广告SDK定一个优先级。
比如，如果开发者观察到过去2天A平台开屏价格比B平台高，那么开发者就将A平台的优先级调整到B平台之前，这样一个流量过来，会优先显示A平台的广告，B平台则作为替补候选。
同样，多个平台也能根据历史价格来进行排序，这种实现方式被称之为Waterfall，中文通常叫瀑布流；
瀑布流尽管有很多好处，但其实也存在一定的不足之处，典型的就是使用历史数据预估当下往往存在不同程度的偏差，而且所谓历史数据是指过去24小时数据、过去3天数据还是过去一周数据，其实比较难把握。
同时，由于历史数据会频繁发生变化，因此需要不断调整排序和优先级，这在技术和运营层面都需要付出不少成本。
Bidding就是Waterfall的一种进化，它的背景是很多的第三方平台目前其实已经发布了实时出价的字段和接口，即在流量请求的时候应用可以获取到广告平台的即时出价，这时候直接根据实时的出价来排列优先级的模式就被称之为Bidding。
很显然，Bidding模式相对于原来的Waterfall模式在精度上有明显提升，据GroMore的实践，Bidding模式相对于Waterfall模式在应用收入层面可以提升的幅度达3%-19%。
同时Bidding模式也大大缩短了从请求到广告展示的时间，因此可以提升广告填充率同时降低广告超时率。
GroMore对Bidding模式研究非常深入，为了切实地帮助应用开发者实现平稳过渡，GroMore还实现了“Bidding+Waterfall共存”的模式。
开发者可以在无需改变原有瀑布流的情况下，直接增配一个Bidding代码位，即可快速使用Bidding功能，后期再逐步过渡至纯Bidding模式。
开发者如需验证收益，GroMore也提供A/B测试工具，允许开发者将Bidding和Waterfall进行比较，从而看到两种模式下的收益变化，帮助开发者优化变现策略。
为节省开发者在数据分析和瀑布流配置上的人力时间和成本，GroMore还推出了诊断工具功能，智能识别问题并给出解决方案，快速定位缓存耗时、广告价格、广告平台策略等关键环节，帮助开发者在冷启动阶段高效发现接入问题，快速上手。
当开发者对聚合产品和瀑布流具备一定的认知之后，进一步调优Waterfall配置以实现收益最大化则成为了关键，在这一阶段，GroMore提供全方位的变现调优指引，并通过灵活对比调优、精细化报表、打通买量和变现等功能和策略实现收益最大化。
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