一、功能简介

• 概述：GroMore基于开发者的历史数据，通过系统模型学习，识别流量与预算的波动，全自动的进行瀑布流调价、请求逻辑等策略的优化。为帮助开发者更好地观察效果、控制流量，智能管家采用AB实验的方式，控制组保留开发者原始瀑布流，实验组(即智能管家组)生效模型生成瀑布流，开发者可直观对比智能管家调优的效果，也保留控制实验的能力
• 目标：帮助开发者提升收益，同时实现自动调优，从而提高变现效率、降低运营门槛/运营成本

二、智能管家调优原理

1. 策略介绍

1.1 设价调优

• 原理：通过增加、减少穿山甲的层级及对应的底价，来实现当前瀑布流的最优配置、最大化收益

• 优势：自动化识别流量波动、预测预算变化，及时调整，降低人工维护成本、提高运营效率

1.2 动态请求

• 原理：根据用户实时的价值，动态调整每次请求的价格层级，来实现当前瀑布流的最优请求逻辑
• 优势：平衡价格层级、耗时与收益的关系，在增加层级提升收益的同时，减少机器资源的浪费、降低耗时/drop/频繁请求的问题

2. 智能管家实验原理

3. 智能管家平台开启效果

三、使用流程

1. 使用流程概览

• 新建广告位开启管家场景

• 存量广告位开启管家场景

2. 开启智能管家

• 新建广告位，点击「开启」智能管家，可调整管家组流量比例与调优范围，点击「保存并添加代码位」，模型累计数据后将自动生成固定底价代码位，模型累计数据期间不要手动添加固定底价代码位，否则将影响模型、影响收入
• 存量广告位，进入应用管理页面，点击智能管家应用，点击应用，出现推荐开启智能管家，点击「是否启用智能管家」，勾选三方调优按钮，即可实现一键开启（默认以55分流比例开启）
• 提示：推荐列表为空、瀑布流管理页开启失败时，是因为量级不符合要求或者模型暂时不建议开启，建议后续关注推荐开启列表的更新

3. 查看实验数据

智能管家应用->已开启智能管家->点击「瀑布流信息」->自动跳转到实验数据页面->查看智能管家数据

4. 下载智能管家自动创建的三方代码位

• 智能管家调优时，会新建三方代码位，新建代码位的属性与原瀑布流中的第一个三方代码位保持一致，但除属性以外的其他的配置无法保持一致，例如合规配置，需要开发者手动下载自动创建的代码位去相应平台配置
• 下载应用粒度自动创建的三方代码位

四、变更一键同步

1. 功能说明

• 开发者改动控制组后，支持将改动过的内容（例如在控制组增加了bidding代码位），快速同步给实验组的模型，模型重新训练生成策略
• 提示：为了保证模型学习的准确性，不要频繁的调整控制组，影响模型学习效果

2. 触发方式

• 控制组完成调整后，开发者手动点击「变更同步」，点击后会自动生成新的流量分配比例，模型重新学习并累计数据

3. 适用场景&触发效果

	控制组调整内容	触发效果
场景1	竞价代码位调整：增加、删减竞价代码位	实验组会相应增加、删减代码位，与控制组完全一致
场景2	固定底价代码位调整：增加代码位、删减代码位、调整排序价格	模型将会收到调整，自动进行策略迭代
场景3	瀑布流属性设置的调整	实验组会收到调整，并与控制组保持一致

五、查看自动创建代码位

• 代码位名称中带有「auto_add」表示是智能管家自动创建的代码位，自动创建的代码位建议开发者不要复用到其他瀑布流，更不可手动更改底价，避免影响模型判断

六、使用案例

• 智能管家在23年底全量上线，已有超过500家开发者使用过智能管家，累计实验调优1万+次

行业	广告位类型	媒体当前变现成熟度	调优效果
工具	插屏	中等	管家开启天数：39天 arpu涨幅：+157%
视频	激励	高	管家开启天数：10天 arpu涨幅：+16%
工具	开屏	高	管家开启天数：5天 arpu涨幅：+7%
**注：以上线上实验效果仅供参考，智能管家调优效果受到开发者原瀑布流设置&流量质量&预算影响

七、常见FAQ

1. 开启后能提升多少收益？

A：收益不是固定的，涨幅各家差异较大，受到开发者原瀑布流设置&流量质量&预算影响，智能管家大盘涨幅在5%~15%区间波动

2. 所有广告位都能开启吗？模型都能进行优化？

A：模型对广告位类型没有限制，当瀑布流满足量级门槛并且模型发现存在调优空间时，平台会自动推荐开发者开启，大家关注「推荐开启智能管家」列表即可

需注意：信息流样式下的穿山甲代码位，开发者如果选择了模板渲染的「自定义模板」，暂不可开启智能管家；自渲染代码位可正常测试

3. 推荐列表为空，没有可以开启的

A：推荐列表为空、瀑布流管理页开启失败时，是因为量级不符合要求或者模型暂时不建议开启，建议后续关注推荐开启列表的更新

4. 智能管家自动新建的代码位，代码位配置会和原始瀑布流一致吗？

A：自动新建的代码位会复制原始瀑布流的代码位配置信息。如果原始瀑布流有多个代码位配置不一样，就会默认使用瀑布流第一个代码位的配置（第一个代码位：设价代码位中的第一个穿山甲代码位，如果没有则使用bidding代码位）

注：信息流样式下的穿山甲代码位，开发者如果选择了模板渲染的「自定义模板」，暂不可开启智能管家；自渲染代码位可正常测试

5. 开启后，智能管家组的瀑布流配置页面为空？

A：智能管家组将实时展示用户真实的请求链路情况，由于实验开启时间过短，流量暂未进入实验组，因此该页面会呈现短时间的空白，流量一旦进入智能管家组并产生请求就会产生实时数据。

6. 开启多广告网络调优后，管家组瀑布流一定会新增多广告网络的代码位吗？

A：不一定，模型会基于流量和预算的情况，将调优效果最好的设价代码位进行策略产出，并不会强行增加所有广告网络的代码位