为了更好的解说头部用户曝光差异导致的EVR差异，下面放了另一游戏两期投进的出包曝光率对比

从榜首部分候选集和模型效果能够得出，3-4月候选集和模型的改变是导致该游戏虚拟金投进EVR有较大动摇的两个主要原因，接下来咱们会重视实践投进过程中，漏斗后续链路的途径体现是否有其他导致EVR改变趋势的要素。

在出包之后，到推送广告资料给用户的过程中，因为用户竞价或事务方过滤等原因，会有一定份额的损失，无法悉数曝光。假如某次投进大部分用户，尤其是头部的优质用户没有充分曝光而尾部转化较差的用户曝光份额较高，那么投进的效果是能够意料的会变差的。

但是这个成果也不是绝对的，假如投进的头部用户只要少部分曝光，但这部分曝光已经覆盖了大部分的用户，那么转化效果也或许较好。因而，在看用户的点击下载注册行为之前，咱们需要监控出包的用户实践推给用户的份额。

下图咱们是对比两期（3.31和4.4）出包量级相同，候选集准召也相对接近的投进，对比出包曝光率。能够看到这两次投进的头部出包曝光率都不高，在10%-30%之间，3.31期的出包曝光率反而更高一些，因而头部优质用户曝光缺乏导致的不是导致3.31投进EVR对比4.4较低的主要原因。

为了更好的解说头部用户曝光差异导致的EVR差异，下面放了另一游戏两期投进的出包曝光率对比。该游戏3.3日投进的EVR远高于4.8的EVR，从下图出包曝光率能够明显看出，该游戏3.3投进的头部用户曝光份额远高于4.8日，且曝光用户集中在头部，相反4.8投进的曝光用户集中在尾部，显著高于3.3投进的尾部曝光，在该游戏这两次的投进中，出包曝光率差异是导致转化效果好坏的主要要素之一。

在将案牍资料推送给用户之后，咱们就要重视用户的途径体现了。推送之后的下一环节是点击，咱们需要监控投进的全体点击率是否有大的改变，假如有，是什么导致点击率动摇的，是因为案牍和资料质量不佳导致用户没有点击志愿，还是投进的用户质量不高，对该游戏的广告不感兴趣，又或是尾部用户曝光量级太大，导致会点击的人数差不多的情况下，总曝光量级增大，降低了全体点击率？关于后两点，咱们规划了分层点击率贡献度的指标，用来评估每100w用户的点击率和曝光量级对全体点击率的影响程度。