如果遇到了变现方面的瓶颈，如何都提高不了LTV和ROI，可以考虑下如何从投放侧进行突破，如何精准匹配用户，从而提升ROI。以下是我的理解，具体参考投放增长的同学可能更有说服力。

首先，同样的模式下出价是一个因素，出价越低相对来说，用户质量相对来说更差。所以有时候觉得为什么近期LTV降低，可以考虑下是否是这个因素引起。其次，具体采取什么样的模式投放，也是需要考量的。以Google Ads为例，其他平台也是类似。

首先，同样的模式下出价是一个因素，出价越低相对来说，用户质量相对来说更差。所以有时候觉得为什么近期LTV降低，可以考虑下是否是这个因素引起。

1.0 粗犷式投放

简单来说，只买安装，我个人觉得这种方法在IAA产品前期还是可以考虑的。适合测试产品整体数据，了解产品在各区域的数据表现，同时短期内适合在有限的预算。

简单来说，只买安装，我个人觉得这种方法在IAA产品前期还是可以考虑的。适合测试产品整体数据，了解产品在各区域的数据表现，同时短期内适合在有限的预算。

2.0-2.5 优化事件投放

2.0-2.5 这个角度的方案有多种，主要分以下几类:

1、留存事件 认为完成某一重要产品操作，即为留存用户。由于变现产品一般情况下都为高留存。由于从而定义该事件为买量事件

2、广告事件认为完成某一个核心广告事件，即为广告事件用户。由于用户完成广告漏斗中的某一个核心环节，认为该用户为具有较高广告价值的用户，从而定义该事件为广告事件

3、Tachi这个算是今年才推出的新方案，原理就是搜集用户每一次广告展示的价值，从而找到较高广告价值的用户，进行买量。由于广告受市场波动影响、新增影响较大，所以Tachi相对来说，过程比较繁琐，需要人工干预，调整这个较高广告价值的具体数值。具体可以找相关的Google Ads这边的同学了解一下。

3.0 投放

3.0 tRoas

3.0相对来说，就比较简单了，原理上来说，按照广告回收或者整体回收来买量。

3.0 ARO

太极的升级版，原理类似于太极，以机器自动化取代人工干预，不需要周期性修改数值。

以上方案均有开发者使用，不同类型的产品在不同的国家可能适用于不同的买量方式。具体可以根据实际数据结果选择最优选自己的方案。

如果遇到了变现方面的瓶颈，如何都提高不了LTV和ROI，可以考虑下如何从投放侧进行突破，如何精准匹配用户，从而提升ROI。以下是我的理解，具体参考投放增长的同学可能更有说服力。

首先，同样的模式下出价是一个因素，出价越低相对来说，用户质量相对来说更差。所以有时候觉得为什么近期LTV降低，可以考虑下是否是这个因素引起。其次，具体采取什么样的模式投放，也是需要考量的。以Google Ads为例，其他平台也是类似。

首先，同样的模式下出价是一个因素，出价越低相对来说，用户质量相对来说更差。所以有时候觉得为什么近期LTV降低，可以考虑下是否是这个因素引起。

1.0 粗犷式投放

简单来说，只买安装，我个人觉得这种方法在IAA产品前期还是可以考虑的。适合测试产品整体数据，了解产品在各区域的数据表现，同时短期内适合在有限的预算。

简单来说，只买安装，我个人觉得这种方法在IAA产品前期还是可以考虑的。适合测试产品整体数据，了解产品在各区域的数据表现，同时短期内适合在有限的预算。

2.0-2.5 优化事件投放

2.0-2.5 这个角度的方案有多种，主要分以下几类:

1、留存事件 认为完成某一重要产品操作，即为留存用户。由于变现产品一般情况下都为高留存。由于从而定义该事件为买量事件

2、广告事件认为完成某一个核心广告事件，即为广告事件用户。由于用户完成广告漏斗中的某一个核心环节，认为该用户为具有较高广告价值的用户，从而定义该事件为广告事件

3、Tachi这个算是今年才推出的新方案，原理就是搜集用户每一次广告展示的价值，从而找到较高广告价值的用户，进行买量。由于广告受市场波动影响、新增影响较大，所以Tachi相对来说，过程比较繁琐，需要人工干预，调整这个较高广告价值的具体数值。具体可以找相关的Google Ads这边的同学了解一下。

3.0 投放

3.0 tRoas

3.0相对来说，就比较简单了，原理上来说，按照广告回收或者整体回收来买量。

3.0 ARO

太极的升级版，原理类似于太极，以机器自动化取代人工干预，不需要周期性修改数值。

以上方案均有开发者使用，不同类型的产品在不同的国家可能适用于不同的买量方式。具体可以根据实际数据结果选择最优选自己的方案。