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移动互联网行业中英文专业名词大全
摘要:CPA、CPD、CPI、CPS才入门级,DSP、DMP、PMP、PDB你造吗?这些【专业名词】都不知道,还怎么愉快的做运营?本文分为两部分:...

CPA、CPD、CPI、CPS才入门级,DSP、DMP、PMP、PDB你造吗?这些【专业名词】都不知道,还怎么愉快的做运营?

本文分为两部分:广告相关专业名词,运营相关专业名词。

一、广告相关专业名词

1. Ad network 广告平台/广告网络

关键功能是整合了网站所提供的广告位资源,使其满足广告主投放广告的需求。

2. Ad Exchange 广告交易平台

广告交易平台是一个技术平台,在众多的广告网络提供的流量的基础上进行竞价买卖。

3. RTB(Real Time Bidding) 实时竞价

与传统的PPC广告(根据用户数量计费)、CPM广告(一千次浏览计费)、CPC广告(每点击一次计费)、Monthly Flat(包月计费)、Daily Flat(包天计费)等相比,RTB就是在每个广告展示曝光的基础上进行竞价。

4. DSP(Demand Side Platform) 广告主需求方

为广告主提供跨竞价市场、跨平台、跨终端的程序化广告投放平台,通过数据整合、分析实现基于受众的精准投放。

5. DMP(Data-Management Platform) 数据管理平台

数据管理平台能够帮助所有涉及广告库存购买和出售的各方管理其数据、更方便地使用第三方数据、增强他们对所有这些数据的理解、传回数据或将定制数据传入某一平台,以进行更好地定位。

6. 程序化购买 Programmatic Buying

指的是通过数字平台,代表广告主,自动地执行广告媒体购买的流程。与之相对的是传统的人力购买的方式。程序化购买的实现通常依赖于需求方平台DSP和广告交易平台Ad Exchange。它包括RTB实时竞价模式和non-RTB非实时竞价模式。

7. PMP( Private Market Place) 私有交易市场

它是将传统的私有交易方式与程序化广告的工作方式相结合的新互联网广告交易形式。广告主预先采购或者预订广告位,获取优质流量,再用程序化的方式来管理这些流量的广告投放,让受众只看到自己想看的广告。

8. PDB(Programmatic Direct Buy) 私有程序化购买

简单来说广告主通过PDB私有采买媒体后,就可以通过DSP进行投放,当然PDB也不是谁都合适,本身体量及市场都比较大的品牌可能更为适合PDB的方式。

9. 溢价资源 Premium Inventory

像各个门户的第一版的新闻页面,是各个广告主争抢的主要位置。如新浪微博的首页banner。

10. 冗余资源 Remnant Inventory

长尾的流量很小的页面上的广告位,如某小游戏网站点击深入某个页面之后的一个广告位

11. CPM (Cost Per Mille,或者Cost Per Thousand;Cost Per Impressions)

按应用广告的千次展示计费,千人成本=(广告费用/到达人数)×1000;

12.CPC (Cost Per Click;Cost Per Thousand Click-Through)

按应用广告的点击计费。

13. CPA(Cost-per-Action)

每次激活的费用。目前移动端,结算到激活的居多,也有部分按注册结算。

14. CPS(Cost-Per-Sale)

按销售付费,既分成模式结算。

15. CPT ( cost-per-time)

即按展示时长收费,而这个Time可能是Day/Week/Month/SeASOn/Year。

16. CPV(cost-per-visit)

每个访问成本,较少被使用。

17. CPI (cost per install)

是按每一次安装收费。

18. CPD

CPD(Cost per Download)即按下载付费,费用=实际下载量*下载单价。

19. Banner 横幅图片模式

20. Interstitial 插屏广告

21. Native Advertising (Native Ads), 原生广告

二、运营相关专业词汇

1. AARRR :Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer这个五个单词的缩写

分别对应这一款移动应用生命周期中的5个重要环节:获取用户(Acquisition)、提高活跃度(Activation)、提高留存率(Retention)、获取收入(Revenue)、自传播(Refer)

2. DNU(Daily New Users 日新增用户数)

每日激活/注册的用户数。也可以说是激活或注册,看自己定义。

3. CAC(Customer Acquisition Cost)用户获取成本(一般也称作CPA)

4. CPC (Cost Per Customer ) 用户获取成本

= 推广成本/有效新增用户

5. CR (Conversions Rates) 注册转化率

=最终注册成为用户/访问了某种渠道(如推广链接、APP下载市场)的总人数

6. DAU(Daily Active Users) 日活跃用户数

每日打开使用产品的用户数

7. WAU(Weekly Active Users) 周活跃用户数

最近一周(含当日的7天)启动使用产品的用户数,一般按照自然周进行计算。

8. MAU(Monthly Active Users) 月活跃用户数

最近一个月(含当日的30天)登录过应用的用户数,一般按照自然月计算。

9. DEC(Daily Engagement Count) 日参与次数

多用于游戏,用户对移动游戏的使用记为一次参与,即日参与次数就是用户每日对游戏的参与总次数。

10. DAOT/AT(Daily Avg.Online Time) 活跃用户平均每日在线时长。

即:日总在线时长/日活跃用户数。一般的精略计算公司:AT=ACU*24/DAU

11. DAU (Daily Active User) 日活跃用户数量

12. MAU (Monthly active users) 月活,月活跃用户数量

13. Users Retention 用户留存

统计时间区间内,新增用户在随后不同时期的启动使用情况。

14. Day 1/3/7/30 Retention Ratio 次日/三日/七日/月留存率

日新增用户在次日/第三日/第七日/第三十日(不含首次启动当天)启动的用户数占新增用户比例。留存率需要进行长期跟踪,根据需要可设定30日、60日或者90日。

15. Users Churn 用户流失

统计时间区间内,用户在不同时期离开产品的情况。

16. Day 1 Churn Ratio 日流失率

统计日使用产品,但随后七日未使用的用户占统计日活跃用户比例,此定义按需求可延长观测长度。

17. Day 7 Churn Ratio周流失率

上周使用过,但本周未使用的用户占上周周活跃用户比例

18. Day 30 Churn Ratio 月流失率

上个月使用过产品,但本月未使用的用户占上个月月活跃用户比例。

19. MPR(Monthly Payment Ratio) 月付费率

统计时间区间内,付费用户占活跃用户的比例。一般以月计。计算公司:MPR=APA/

20. MAU 其中APA为月付费用户数

21. APA(Active Payment Account) 活跃付费用户数

统计时间区间内,成功付费的用户数。一般以月计。如果按月进行计算,则有以下关系:APA=MAU*MPR 其中MAU为月活跃用户数,MPR为月付费率。

22. ARPU(Average Revenue per Uers) 平均每用户收入

统计时间区间内,活跃用户对产品产生的平均收入。一般以月计。

23. ARPU = 收益/用户数

24. 月ARPU = 收益/MAU

计算方式:产品总收入除以产品的总活跃用户数,一般按照月来计算,即ARPU=月总收入/月活跃用户数(MAU)

25. ARPPU(Average Revenue per Paying User) 平均每付费用户收入

统计时间区间内,付费用户对产品贡献的平均收入。一般以月计。

26. ARPPU = 收益/付费用户数

月ARPPU=收益/APA

27. Life Time 生命周期

一个用户从第一次参与游戏,到最后一次参与游戏之间的时间,一般计算平均值。

28. LTV(Life Time Value) 生命周期价值

用户在生命周期内为该游戏创造的收入总计。可以看成是一个长期累计的ARPU值。

计算方式:对每个用户的平均LTV计算如下:

LTV=ARPU*LT(按月计平均生命周期)

其中LT为Life Time,即生命周期,按照月统计,也就是玩家留存在游戏中的平均月的数量。

例如,一款产品的ARPU=2元,LT=5,那么LTV=2*5=10元。

29. PCU(Peak Concurrent Users) 最高同时在线用户人数

30. ACU(Average Concurrent Users) 平均同时在线用户人数

31. New Users Converstion Rate 新用户转化率

可根据渠道进行划分,Clicks->Install->Register->Login

K-Factor:K因子

K-Factor=感染率*转化率

转化率:当感染后转化为新用户的比率。

感染率:每个用户发送的邀请数量,一般取平均值。

若K>1,产品用户群通过自传播增长较快;

若K

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