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IAA变现产品通过AF的ROI360可以把广告变现的revenue回传到FB，TT，广告也就可以按照iaa-vo，或者troas做投放。FB在拿到AF ROI360给过去的revenue数据后，会将这些revenue数据用于后续的广告模型学习，方便找到更有广告价值的人群，具体的操作是在AF后台找到Meta的回传配置，可以把Android端回传映射到Adimpression，选择映射到该事件后，Meta会接受更低的数值（例如 2.123e-5）。（TT的设置也类似，可以参照AF文档设置）但是遇到了个问题，ROI360给FB回传数据后，在FB的后台会发现，统计到的roas比实际AF上显示的roas少很多，比如可能在AF上显示的ROAS是30%的，到了FB可能就只有3%，尤其是在穷地方这个现象会非常明显。
ROI回传到Meta的数据，对于低于0.001美元（可能是其他数值，可能更低）的价值，在广告模型学习中是会考虑的，但是在Meta的统计（ads manager）口径过滤掉，所以造成了ads manager里面roas明显低于实际AF roas数据。1，低于0.001（或者0.01）美元的这些revenue真的有被拿来广告学习么？毕竟面板只有10%之类的数值匹配上了。2，即便真拿来学习了，现在投放目标设置多少，按照比如5%来还是30%来？ 虽然我理解是应该按照实际的30%来，但是广告学习到底有无影响?3，投放操作，roas和实际自己的roas对不上，观察数据，调控都有影响。这个问题目前没想到特别好的办法，仅有一些想法，不知道各位老板有没有更合适的思路，请一定告诉我。1，不解决，但是自己做BI，抓取数据回来根据真实的roas+cost做调控。2，不用ROI360回传revenue，换成自己开发，把广告价值部分自己调整参数模拟估算出来，再汇总数据比如积攒到0.01一次再回传（基于事件），会导致延迟。3，不用ROI360回传，将一部分数据叠加系数回传，最后估算调整参数，让整体revenue价值和真实接近（有点类似优质用户多回传，低质量用户少回传，加深高价值用户的系数）。2,3都需要自己再开发并且有一定的弊端，1又有点不放心，各位老板有其他更好的思路，或者本身有更好的解决方案，并且是成熟只是我不知道的，求指导。
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