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Bidding模式有着高效且低浪费的优势 ， 一方面竞价实时进行 ， 全过程只需要返回一次价格 ， 因此相比传统瀑布流模式 ， 不需要层层比价的Bidding耗时更少 ， 从广告请求到填充之间花费的实际时间更短；另一方面多个平台同时竞价 ， 可以有效减少延迟导致的流量浪费 ， 能够帮助游戏开发者有效提升广告填充率和流量变现效率 。
因为Bidding允许多个广告平台竞价 ， 变现数据会更加透明 ， 且多数的竞价结果会逐渐逼近广告展示的最优解 ， 实际上也提高了每次流量的广告价值 ， 为游戏开发者实现变现收益最大化提供了条件 。
高效不仅体现在技术本身的商业逻辑上 ， 更体现在自动化程度中 。 Bidding过程中 ， 开发者无需费时费力设定竞价优先级 ， 自动化、程序化的广告竞价与填充过程将为开发者节省大量运营时间与精力 ， 可以让开发者全身心投入到产品的研发和打磨过程中去 。
根据媒体调研显示 ， 目前游戏行业90%的开发者都对Bidding技术有所耳闻 。 一些自身游戏流量大 ， 变现需求高 ， 开发成本有压力的大团队已经积极接入了Bidding模式 ， 而一些中小游戏作品因自身流量的规模还没起来 ， 对Bidding则持观望态度 。
混合模式助力游戏开发者完成技术过渡
Bidding是一个比较新的概念和技术 ， 也正因如此并不是所有广告平台都支持Bidding功能 ， 且大部分游戏开发者也还是处于Bidding的尝试阶段 。
因而 ， 游戏开发者可通过“Bidding+瀑布流”的混合变现+聚合平台模式 ， 提前验证Bidding模式的“威力” ， 而后再逐步实现到纯Bidding模式的过渡 。
在过渡期间 ， 游戏开发者只需在原有瀑布流的基础上 ， 添加一个Bidding代码位 ， 就可以有效减少流量浪费 ， 即便因为之前的瀑布流设置不当导致没有被填充的流量 ， 也会拥有一个平台最优价的Bidding兜底 ， 从而变向提高了广告填充效率 ， 提升了流量变现价值 。
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混合模式广告请求流程
理论上 ， 在一个同时支持“Bidding+瀑布流”和AB测试功能的广告平台上 ， 通过控制变量的方式进行填充测试 ， 就可以实现对比 ， 从而看到Bidding的实际应用优势 。
据茶馆了解 ， 某休闲游戏开发者此前使用广告聚合产品GroMore提供的“Bidding+瀑布流”功能 ， 在原有19层瀑布流的基础上添加一个Bidding代码位 ， 进行了一个历时11天的AB测试 ， 测试后得到了填充耗时减少73% ， 收益增加27% ， ARPU提升25%的显著效果 。 且通过测试验证过后 ， 该开发者正在不断切量 ， 将更多流量投入Bidding 。
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