近两年，越来越多的开发者跟我交流，说变现收益提升困难，买量成本又一个劲儿的涨，有没有什么破局的办法？对此，我想先讲一个真实的案例。
我认得一位短剧开发者，也是受困于会员收入赶不上买量成本的上升，勉强维持但是难以盈利。他在投放团队的人员和技能优化上画了很多功夫，但收效甚微。后来，无意中尝试了一下广告变现，收入占比在15%左右。听起来杯水车薪是吧？但是跟你说，他们的利润增量可有60%！而且，更重要的是，有了利润，也就投得起广告了，于是整个业务被盘活了。
这套方法，就是很多人都提过的“投变一体”，或者“增长变现一体化”：先提升变现能力，再指导增长投放，从而提升整个商业闭环的效率和规模。您要问我破局之道啊，这肯定得算一条大道。
问题来了，既然这套方法这么好用，为什么我们见到的案例还不多呢？答案很简单，这么搞不仅需要方法论，还需要一套完整的工具体系。这套体系，要从实践上解决几个重要问题：
（1）全渠道流量的归因和分析。这样才能定量认识，不同用户群的变现价值高低，以及更适合哪种变现形式。
（2）精细化的IAA变现能力。IAP变现再高效，付费的也只是一小部分，剩下的大部分用户，能用广告挣一点，得到的可都是净利。而所谓精细化，一是要有自动优化的能力，二是要能对不同用户应用最适的变现手段，聪明的做变现。
（3）上面这两类工具，最终要融合在同一个体系中，以串联的数据基础做统筹优化，这才是一个完整的“商业飞轮”。
以往市场上的增长和变现工具，往往都是单摆浮搁的，有没有把他们整合起来的努力呢？其实，上面说的短剧客户，正是找到了穿山甲的“AdSpark+GroMore”系列产品。想借鉴他们的经验，通过变现驱动增长，这套组合拳不能不学。
以上（1）、（2）这两点需求，在穿山甲产品体系中，是分别由AdSpark和GroMore两个产品来承接的。很多小伙伴不太理解的是，为什么穿山甲作为变现平台，会推出AdSpark这样的归因和增长优化工具呢？了解了上面的案例和原理，你应该有点明白了。那这套组合拳具体怎么用，咱们接着往下看。
AdSpark：投变一体的数据驱动引擎
如果我问你，投变一体作为一个工程化概念，最重要的基础是什么？其实答案很简单，就像是下决心减肥必须先买个体重秤一样，完备的数据度量体系，永远是出发的第一步。在商业化领域，这样的度量体系就是归因能力，而AdSpark的独特之处也在于此。
对于广告增长来说，以往的各种归因工具，在归因能力上问题不大，但是往往都是面对某个渠道、某次投放独立进行。然而，投变一体真正需要的，是跨媒体、全渠道的数据归因和分析能力。也就是说，打破了平台之间的数据墙，才能更全面地评估某类人群的经营价值。而AdSpark，正是包含这样全渠道归因能力的投放产品。
目前，AdSpark已经接入了各个主流推广渠道，不再需要“在哪里投广告，去哪里看数据”了。
除了横向的全渠道接入，AdSpark的另一项重要能力，是可以串联投放变现的全链路数据，为分析和优化提供基础。这一点，优化师们应该深有体会：看广告后台数据，最多分析到APP激活，后链路里的更多关键行为，对经营意义很大，但是跟投放决策又是脱节的。只有把他们都串起来，才能完整、准确地苹果渠道和用户群的价值。
纵向的全链路数据，让定量评估ROI成为可能；而横向的跨渠道接入，结合各广告平台提供的API，就可以按照预定的策略，精细化地调整各渠道、各人群的投放。有了横纵两方向的数据基础，AdSpark的真正价值，是把优化师的盯盘优化动作自动化。也就是以ROI为核心，为开发者提供全链路的一站式增长解决方案。
AdSpark的智能投放方案，主要提供“盯盘调优”和“关键行为自动投放”两项核心能力。前者是根据开发者预先设定的规则，自动盯盘并及时调整；后者是根据开发者设定的 ROI 目标，自动进行广告投放策略的优化。上个月在穿山甲举办的一次开发者线下交流会上，有几个用过此功能的开发者，都说效果很不错，ROI有稳步提升，还省了不少人力。只是因为很多开发者习惯性地把穿山甲看作变现平台，没有注意到这一增长优化能力，在此特别提醒大家去试试看。
放在“投变一体”的方法框架中，AdSpark的作用就更加突出了：只有定量地评估了各类人群在跨渠道上的变现价值，才能准确地指导广告投放的人群设定和出价水平，如俗语所说“好纲用在刀刃上”，这正是投变一体的核心逻辑所在。因此，用好AdSpark，我认为是践行投变一体的重要基础。
那么，作为硬币的另一面，精细化地提升IAA变现能力，为增长提供精确制导的弹药，这又该怎么做呢？
GroMore：智能IAA变现的商业潜力
GroMore是穿山甲旗下的IAA变现聚合平台，咱们已经介绍过若干次了，而放在投变一体的框架下，GroMore的智能化能力，又有着特殊的意义。
还是在上月的交流会上，我发现GroMore提供的“聚合”概念，还有部分中小开发者并不太熟悉。简单说，它就是把各家的变现SDK都给你接好了，然后用“多层瀑布流”和“Bidding”这两种模式进行调度，以追求变现水平的最优化。具体的细节，大家可以参考《（后附上往期链接）》一文中的介绍。
聚合的逻辑相当复杂，甚至让新手望而却步。其中动辄上百个的参数，已经超出了人类能有效驾驭的范畴。而GroMore与其他聚合工具的差异化，恰恰体现在这方面，其中的“智能管家”这个工具，而可以根据实时的数据反馈，帮开发者自动优化聚合过程中的参数。我们前面曾经做过分享，一位工具开发者在使用的GroMore智能管家以后，广告变现水平几乎翻番，这令他既沮丧又高兴：沮丧的是原来人类对优化这些参数这么不在行；高兴的是自己的APP原来还有这么大的变现提升空间！
文章开始的案例中，咱们已经说了，IAA变现在如今的市场环境下，是非常重要的收入补充，甚至是竞争成败的关键稻草。可是IAA变现的聚合优化空间又很大，于是智能管家也就成了其中的关键先生，是开发者都应该尝试起来的工具。
再回到投变一体这条主线，智能管家除了能自动优化瀑布流参数以外，还可以对不同的用户群体，设置不同的瀑布流，并根据市场数据做跟踪优化。当然，所有这些用户群分割和参数配置，都是以实证为基础的，并且在智能管家产品中内置了A/B测试的完备框架。
如此一来，在IAA/IAP混合变现的情形下，广告收益的优化就是分人群定制的，当然也有可以形成相应的人群策略，并统计得到其变现水平。将这些与归因链路结合起来，就可以分人群配置变现策略，并与增长的相应细分策略形成闭环了。
学好组合拳，实践投变一体
投变一体的理念很清晰有效，但在实践中，一直缺乏优秀的工具支撑。而如今的穿山甲，已经从单纯的变现平台，升级为从变现到增长的体系化支撑工具，让这一理念实践的落地进程大大加速。
穿山甲提供的AdSpark+GroMore这套组合拳，一个负责数据基础设施搭建和投放自动优化，一个以智能化的方式建立起IAA的变现能力，并且细分人群优化参数。而它们配合起来，就在穿山甲的产品体系内，搭建起了一个高度自动化的投变一体的商业化闭环。与人工的优化相比，它除了成本上的优势，更重要的是能随着市场变化，捕捉到关键人群上的商业机会，并将增长和变现的潜力发挥到极致。
因此，学好这套组合拳，把投变一体的理念付诸实践，是今天开发者在竞争中脱颖而出的重要机遇。
对于想了解这套方法论和两款工具使用方式和最佳实践的中小开发者，可以移步最新改版后的「穿山甲成长中心」，里面已经上线了不少基础和进阶课程，根据开发者的成长阶段划分任务，让开发者了解在不同生命周期可以学习的产品能力及使用技巧。除了课程之外，完成成长中心的任务还可以升级并获得现金类任务奖励、优先客服、1v1 诊断等服务类奖励。
别愣着了，赶紧通过下图入口学起来吧！
