Rich Data

之后，我们分析数据，并根据安装量进行初步优化；之后，我们收集了来自移动追踪器的通话数据，并进行了二次优化——这使我们能够快速适应受众的反应。对于效果最佳的广告系列，我们会逐渐增加每日预算。

在 80% 的案例中，我们使用了“最低费用”出价策略，该系统旨在在指定预算内提供最佳效果。在 20% 的案例中，我们使用了“费用限制”策略进行测试：我们首先设置所需的每次操作费用，然后根据行为和广告系列指标进行调整。

对于 SKAdNetwork 和概率归因，我们选择通过安装进行优化；对于移动追踪器，我们还使用通过关键广告商事件进行优化。

创意
我们进行了大量的测试：总共发布了600多个创意。不同创意的安装成本可能相差3到5倍，因此，在每个假设下测试大量的选项至关重要。

在创作时，我们重点关注季节，以便用户能够感受到正在发生的事情是自然的：在夏天，我们展示了在绿色背景下阳光照射下的汽车。

另外，研究人员还测试了与真实汽车销售广告类似的创意。例如，使用汽车内部或引擎盖下的照片作为图片，文字则根据车辆所有权或销售原因显示车主数量。



从各个角度展示汽车并提供有关汽车的所有细节的创意表现良好。

创意人员测试了不同的汽车。他们展示了 电报筛查 “热门”车型：现代 Solaris、大众 Polo、大宇 Nexia，以及一些更独特或更昂贵的品牌。

视频展示了这些汽车在现实生活中的样子。

视频采用原生拍摄：车主用手机拍摄自己和汽车。

我们还测试了迷你评论格式，博主在其中谈论了这款车的优点。

结果
我们的 iOS 用户数量增加了一倍，同时保持了相同的通话成本。
发起了350个广告活动。
在测试中，看起来像真实的、实时的广告的创意被证明是最有效的。

吸引iOS用户有其自身的特点：无法简单地将适用于Android用户的方法移植到iOS上。这是由于系统的封闭性和追踪用户的难度。尽管如此，目标还是实现了：平均每月安装量翻了一番。