A. 通過海外版抖音·TI·KT·OK變現離不·開的必要條件有哪些
現在很多跨境賣家通過海外版抖音（TikTok）來直播，尤其21年第四聲官方宣布英國小店開放注冊後。想要帶貨達到盈利變現的目的，要做好一個賬號一定是離不開大數據分析的，因為你只有精準的掌握到平台用戶的需求和愛好，針對這么需求去帶貨或者直播，才有可能產生盈利去變現，TICHOO數據專門是給TikTok平台做數據分析的，通過它可以查看TikTok Shop熱門小店榜單、TikTok for Business廣告分析、TikTok Creator達人分析、熱門博主、熱門視頻、熱門話題、熱門音樂這些東西，然後根據熱門的數據去針對性做帶貨直播，變現就會更容易。
B. 如何實現大數據交易
大數據時代，數據成為數字經濟的關鍵生產要素，以數據為基礎，以人工智慧為主要驅動力的新型經濟形態正在蓬勃發展。大數據產業發展的核心在於數據自由流通，而數據交易就是實現數據有序流通的關鍵一環。
近日，發源地大數據對我國大數據交易產業進行了深度研究，指明了未來發展路徑。
2011年至2014年這四年間，我國大數據處於起步發展階段，大數據的市場規模增速穩定，每年均保持在20%以上。
2015年，大數據市場規模已達到98.9億元，同比增長30.7%。
2016年，大數據市場規模增速迎來高潮，達到45%，市場規模繼續擴大，超過160億元。
預計2017年至2020年，大數據的市場增速穩定。
我國主要的大數據交易平台分布在西南、華中和華北地區，均屬於國內第一批崛起的大數據交易平台。
從當前的發展來看，中西部發展勢頭強勁，產業發展進入良性循環，是國內最早規劃並實施大數據產業發展的地區。
東部地區則依託經濟優勢，聚集效應開始顯現。就目前而言，以北京、上海、廣州為中心向四周輻射，形成以京津冀地區、長江三角洲地區和珠江三角洲地區為集團樞紐的沿海大數據走廊格局，是東部地區大數據交易平台建設的最大特點。
1.大數據交易平台建設進入井噴期。
數據交易平台是數據交易行為的重要載體，可以促進數據資源整合、規范交易行為、降低交易成本、增強數據流動性，成為當前各地促進數據要素流通的主要舉措之一。從全國范圍來看，2015年前成立並投入運營的有北京大數據交易服務平台、貴陽大數據交易所、長江大數據交易所、東湖大數據交易平台、西咸新區大數據交易所和河北大數據交易中心。2016年新建設的有哈爾濱數據交易中心、江蘇大數據交易中心、上海大數據交易中心以及浙江大數據交易中心。據有關數據預測，到2016年年底全國類似的交易平台數量可能達到15到20個[1]。
2.大數據交易變現能力有所提升。
在國家政策的推動鼓勵下，數據交易從概念逐步落地，部分省市和相關企業在數據定價、交易標准等方面進行了有益的探索。隨著數據交易類型的日益豐富、交易環境的不斷優化、交易規模的持續擴大，我國數據變現能力顯著提高。據《2016年中國大數據產業白皮書》不完全統計，2015年我國大數據相關交易的市場規模為33.85億元，預計到2016年國內大數據交易市場規模將達到62.12
億元，2020年將達到545億元。
3.大數據交易仍整體處於起步階段。
從整體發展水平來看，我國大數據交易仍處於起步階段，突出表現在以下幾個方面：一是數據交易主要以單純的原始數據「粗加工」交易為主，數據預處理、數據模型、數據金融衍生品等的內容的交易尚未大規模展開。二是數據供需不對稱使得數據交易難以滿足社會有效需求，數據成交率和成交額不高。三是數據開放進程緩慢一定程度上制約了數據交易整體規模，影響數據變現能力。四是數據交易過程中缺乏全國統一的規范體系和必要的法律保障，無法有效破解數據定價、數據確權等難題。
C. 運營商大數據對外價值變現的十大趨勢
作者 | 傅一平
來源 | 與數據同行
最近中國移動提出了DICT戰略，顯示其在政企市場進一步拓展的雄心，在這個背景下，重新探討下運營商的大數據變現很有意義。雖然近半年「大數據圈」似乎有點風聲鶴唳，但對於合法合規的進行大數據業務的企業來講沒有什麼影響。
下面筆者就結合自身實踐，給出未來2-3年運營商大數據價值變現的十個趨勢判斷，僅代表個人看法，希望於你有所啟示。
1、行業服務邊界不斷拓展
依託於運營商潛力巨大的數據資源和政企市場渠道資源，經過多年的市場培育和拓展，當前運營商大數據業務從原來的金融、旅遊等行業逐步拓展到政府、旅遊、交通、教育、商業、招聘、醫療等各個各業。
運營商ICT業務在推進中，也孕育了不少大數據業務的商機，大數據業務則反過來促進了ICT業務的發展，因為大數據除了業務價值，還有一定的社會品牌效應，兩者通過融合可以形成合力。
隨著企業數字化轉型的加快及產業互聯網的崛起，作為未來社會基礎設施的大數據，將與雲計算、人工智慧、物聯網、區塊鏈一起，在行業領域開疆擴土，其應用的邊界幾乎是無限的。
2、進入行業應用的深水區
大數據在行業領域擁有著巨大的潛力並不意味著運營商就能分得多少杯羹。雖然運營商大數據業務當前在金融、旅遊等行業已經有所斬獲，但這些行業低垂的果實基本要被摘光了。
以金融為例，4-5年前運營商切入的驗真，失聯觸達等業務，當前仍然是運營商大數據變現的主力，但金融行業並未如運營商原先預料的那樣，在貸前、貸中、貸後中給予運營商更多的機會，運營商很多變現業務模式的拓展基本是停滯的，起碼不夠快。
在大量的其他行業領域，運營商往往只能做到蜻蜓點水，而無法聚沙成塔，比如業務的復購率很低。
從定性的角度講，運營商對於行業的理解還是比較淺的，其大量的行業應用遊走在企業的核心生產流程之外，大數據似乎是奢侈品，而不是必需品，因此粘性是不夠的。
以金融驗真這個業務為例，其附加值並不高，且容易被替代，想想這幾年對於金融行業的理解又增加了多少呢？這些都是需要反思的地方。
筆者曾經在智慧交通相關文章中提到：運營商的數據在很多領域其實是很有前途的，但必須深耕，要理解這個行業的業務，通曉這個行業的演算法，不停的打磨產品，從而逼近核心。
可以這么說，運營商大數據將很快進入行業應用的深水區，為了順應這個趨勢，運營商需要建立專業化的組織去攻堅克難，挑戰很大。
3、與互聯網公司的競爭加劇
互聯網應該沒有把運營商當成主要的大數據競爭對手，但運營商進入這個領域會跟互聯網公司形成事實上的競爭，無論是新零售，智慧交通等等，進入者都會感受到互聯網巨頭的壓力。
比如運營商要為大型商超提供數據服務，但互聯網公司早就捷足先登，新零售是互聯網出的概念，當運營商還在進行自身渠道的艱難轉型時，互聯網公司線下商業的版圖已經規劃好了，當然也包括了大數據業務。你到商超談，人家一開口就提XX通怎麼樣怎麼樣。
當然還不僅僅是這些。
無論是互聯網公司在To G上自頂向下的推廣策略，還有諸如城市大腦單一采購來源的霸氣，都在說明巨型互聯網公司在這些領域的影響力。
運營商要獲得機會，得動用一切可用的資源，發揮自己數據的差異化價值，由點及面去尋找機會。實踐證明，管道數據的價值是巨大的，但巨型互聯網公司的數據也越來越好，這是不得不面對的現實。
4、從要素驅動向要素+能力驅動轉型
運營商當前在大數據變現上的突破只能說摘取了低垂的果實，但這種通過簡單數據加工形成的數據產品競爭力是不夠的，也是不可持續的。
比如做智慧交通，如果位置精度和覆蓋度不夠，連速度都測不準，根本做不出高質量的數據產品。
應該來講，運營商從來就沒有現成的、高精度的、可以到用戶級別的位置數據，粗精度的原始位置數據未來可能連支撐運營商自己的業務轉型都不夠，運營商需要充分挖掘現有位置數據的潛力，通過建模等方式把較為精準的位置模型做出來，才能有基本的大數據變現底蘊。
位置精度的提升雖然是一小步，但卻是對外大數據變現的一大步。位置准了，運營商對於人們整個線下生活的理解就准了，無論是客流，路網，OD等等都不再話下。
現在運營商依靠數據資源這個要素能走出第一步是不錯的，但光靠資源驅動已經不夠了，能力必須過來接棒，沒有能力加持的運營商大數據變現前景暗淡。
因此，運營商大數據變現未來不再是躺著掙錢，而是要從原始數據的驅動向數據+能力雙驅動轉型，這個能力包括人才、技術、數據、產品、運營等等，這是不容置疑的。但如果只是空喊著口號不敢探索嘗試，則也許連能力提升的機會都沒有。
5、持續強化大數據合作的生態
大數據變現從底向上涉及平台、數據、建模、產品、方案、渠道、咨詢、運營、安全等一系列的內容，運營商無法一手包辦，因此必須建立合作的生態。
從業務的角度看，缺乏渠道合作夥伴、缺乏行業解決方案對於運營商都是很現實的挑戰，最大的痛苦莫過於不知道商機在哪裡，不知道自己想做的這個數據或產品有沒有前途。運營商不可能瞬間將現有的客戶經理隊伍轉為數字化產品的銷售隊伍，畢竟知識結構的要求不一樣。
雖然可以採取MVP的方式推進，但一方面試錯的成本擺在那裡，運營商也並沒有資本為其背書，另一方面時間成本也大了點。現在很多運營商都有合作夥伴招募計劃，這是很好的嘗試，但符合要求的合作夥伴還是太少了。
從開放的角度看，中國移動的夢網曾經創造過輝煌，但開放這句口號不是隨便喊喊的，你得建立一套標准，清晰的告訴別人你有什麼能力，然後如何能方便的接入。
比如當我們在互聯網大會展示城市實驗室產品的時候，發現仍然有那麼多的人驚訝於運營商竟然還能做這個，就說明我們在開放這條道上還有很長的路要走。
而當筆者第一次訪問阿里雲網站的時候，其較好的使用體驗給我留下了深刻的印象，隨後定期的營銷推送起碼說明是用心的，又比如筆者第一次使用騰訊雲域名申請時，其後騰訊雲客服的電話調研也是很及時的。
因此，能否跟更廣泛的合作夥伴建立連接，能否建立起開放的平台，能否確保信息的安全，在很大程度上決定了運營商大數據變現的蛋糕能做多大。
6、通過集中化獲得溢價能力的趨勢將加強
由於歷史原因運營商的大數據實際是分省存儲和運營的，這跟互聯網公司天然的集中統一的數據基因是完全不同的。雖然一些運營商在集中化上做了很多努力，但相對互聯網公司，還是有一些差距。
各省本地化做一些產品雖然帶來了靈活性，但造成了事實上的重復開發，這種模式在創新階段其實沒什麼問題，但最大的問題是各個省能否有足夠的資源去保證產品的持續優化，無論從數據的角度，還是從運營的角度看，我們都需要一定的集約化機制來確保高效低成本的運作。
但這還僅僅是一個方面。
另一方面，相較互聯網，由於數據的割裂，運營商基於單個省的數據做出的產品溢價能力不高，往往只能服務於特定區域，在很多競爭中會處於劣勢，比如當前運營商基於位置數據的應用很多，但為什麼上網數據的變現卻很少呢？
這個不僅僅是簡單的https問題，更是因為客戶對於上網數據的訴求基本是全國的，沒有地域的概念，這讓運營商失去了很多突破的機會。
因此，運營商的大數據在一個省創新後迅速全網復制是一直要堅持的策略，而基於集中化的數據進行創新是提升產品競爭力的一個關鍵。
7、運營商DICT戰略將使得大數據獲得更大支持
隨著數字經濟的發展和行業數字化的進步，傳統產業轉型升級的需求強勁，運營商和雲服務提供商，均在強化雲、網、端、邊協同，推出「雲+網+DICT」智能化解決方案，幫助企業實現更深層次的數字化轉型。
運營商的政企2B市場是當前關注的焦點，而雲+DICT（DT+CT+ICT+IDC）又是其中的關鍵，這意味著未來各種資源會逐步會向DICT傾斜，大數據需要抓住這個機會，通過DICT的融合來促進大數據業務的規模化發展，所謂「借勢」。
另外，當前三大運營商已經宣布了5G商用，中國移動也發布了了「5G+」計劃，其中包括「5G+AICDE」計劃，「5G+AICDE」是將5G作為接入方式，與人工智慧（AI）、物聯網（IoT）、雲計算（Cloud Computing）、大數據（Big Data）、邊緣計算（Edge Computing）等新興信息技術深度融合，准備打造以5G為中心的泛智能基礎設施。
5G時代人和物、物和物之間的連接產生的數據類型將會更多，5G更密集的基站布點意味著更高的定位精度，5G業務形式更加多樣意味著管道中的數據內容會爆發性增加，運營商對於客戶行為的刻畫能力將進一步加強，每項垂直5G行業應用都將會與大數據有著千絲萬縷的關系，這些對於運營大數據的發展是利好。
8、日益趨緊的數據安全要求對於運營商既是挑戰也是機遇
運營商雖然擁有海量的數據，但很多省公司並未實質性的開展大數據業務，很多是基於安全的考量。即使是正在開展大數據變現業務的運營商省份，合規合法經營也是其開展大數據業務的底線，運營商對於大數據的業務創新是相對保守的。
事實上，運營商當前能開展的各項大數據新業務，都需要經過內部極其嚴格的法律、安全多道審核，加上行業、集團、省出台的各種安全管理規范的約束，還有定期的安全檢查，都讓運營商大數據業務從一出生就經歷著內部一輪輪的安全洗禮。
2019年持續發酵的各種信息安全事件讓大數據圈似乎如履薄冰，但其打擊的還是各種違法經營和黑市交易。事實上，經過新一輪的洗盤，運營商也許會面臨較以往更好的商業環境，數據可能會變得更為稀缺，畢竟以前黑市的數據交易會導致良幣驅逐劣幣的現象，當然這也只是一種猜測。
可以肯定的是，未來國家對於信息安全管控的趨緊會使得大數據業務的創新變得更具挑戰性，但合規合法的進行大數據價值挖掘，助力中國經濟高質量發展始終是主流，運營商雖然會面臨安全上的挑戰，但也有更多的機會。
9、運營商大數據對於TO C業務的探索不會停止
互聯網公司TO C業務前期是靠錢燒出來的，畢竟消費者是趨利的，擁有高體驗的產品和一定基礎的用戶後，互聯網公司才有了珍貴的海量數據，這個時候大數據才有用武之地，反過來賦能業務發展，這是互聯網公司應用大數據的本質。
運營商天然就有大數據，但大數據變現的實踐還是告訴我們，運營商的數據維度還是不夠豐富，比如缺乏消費數據，而巨型的互聯網公司通過應用的豐富不斷積累著更多維度的數據。
事實上，當前運營商的數據維度拓展基本是停滯不前的，如果不加以改善，在不久的將來，運營商的數據優勢會逐步變小，最終會影響到產品的競爭力。
現在運營商建立了很多專業公司，比如中國移動的咪咕，有人會質疑這些公司能否賺錢，姑且不從戰略的角度思考這個問題，即使站在大數據的角度看，這些公司的拓展能夠讓運營商擁有更豐富的數據，這就很有價值。最近中移金科成立了，支付數據對於DT有多重要不用解釋吧，因此意義是很深遠的。
其實做大數據產品的，哪個沒有點TO C的夢想？希望運營商能基於自己的資源優勢，結合大數據的差異化特點，能夠打造出真正的既賣座又叫好的TO C產品。
10、運營商對於低價值密度的大數據處理能力要求會大幅提升
運營商的DPI數據具有典型的大數據特徵，有潛力但價值密度低，但這個數據是運營商除位置數據以外最珍貴的數據，很多人說這個數據在運營商變現中實際沒啥應用場景，或者言必稱https，那是比較業余的說法。
隨著5G時代的到來，對於DPI數據的有效開採挖掘對於運營商大數據變現是核心的基礎工作之一。
首先，DPI這個技術原生是為網路優化服務的，比如很多欄位對於數據變現沒有價值，能否考慮更高性價比的處理手段？這個就需要運營商針對性的進行研究，比如從客戶洞察、精準營銷和價值變現的角度去高效低成本的採集管道中的數據。
其次，5G海量、低延時、非結構數據的特點，將進一步促進數據存儲、處理和分析技術的進步，即使是當前的4G，從採集到應用的時延也是比較高的，很難達到場景式營銷的要求，而且保留的周期也非常有限。
最後，5G大數據的價值密度將進一 步降低，對AI的能力要求將更高，即使是針對當前的4G數據，運營商的NLP等能力儲備也是不夠的，因此要盡快補足短板。
當然，以上十個趨勢只是筆者的個人判斷，受限於自己的能力和視野，以上談的肯定有很多不到位的地方，權當筆者拋磚引玉，如果能引發一點思考，那就更好了。
D. 通過大數據如何賺錢
首先要確定自己有的「大數據」是什麼數據，大到怎樣的量級，其中包含的數據元素有多少；
其次找到自己擁有的數據本身的商業屬性，找到需要這些數據的用戶，並確定他們對這些數據需要是否剛性，以及調研可以為使用這些數據的用戶帶來哪些價值或者改善；
最後就是設計一套運營模式，讓這些數據變現。包括可以一次性的出售，這基本上不會有太多價值；更好的方式是數據動態更新，提供各種數據之間關聯分析和目標組合，分別按照不同用戶需要持續提供，也就可以長期的賺錢了。
市場上多數大數據本身並非真正的大數據，只是一部分數據資料而已！
E. 數據如何變現
可以的！但是你必須是一位黑客！
F. 運營商大數據變現需要新思維
運營商大數據變現需要新思維
電信行業近年來受OTT、管道化、資費調整等因素的影響，受到的沖擊很大，傳統業務利潤下滑趨勢明顯。未來要尋求新的增長點，一定是從數據資產的角度出發。運營商守著數據的金礦，如何從裡面挖掘出一桶桶貨真價實的黃金，這是未來發展的重要方向。
從能力角度分析，電信行業屬於整體IT實力比較強的行業，也最早開始挖掘、發現數據的價值。經過15到20年的發展，特別是以經營分析為核心的數據平台的發展，運營商內部的能力建設已經趨於成熟，數據質量、數據治理、數據標准，這些關乎資產自身質量的工作，基本上已經做得比較成熟。運營商有資本沉下心來考慮，到底利用數據來做什麼。
目前運營商有三種數據可以形成變現。第一種是業務交易數據、流程性數據、互動式數據。從變現形式來看，第一個層面，就是能力平台，比如位置平台、信用平台，這些都是運營商基於自己的數據做的一些能力組件。像銀行在用位置平台的時候，可以用來選址，可以看用戶的流動；交通部門可以看到用戶乘坐汽車、地鐵的情況。這都是能力平台的變現。
第二種是分析能力的變現，比如行業的分析報告，運營商基於自身的數據可以形成銀行業、房地產業、零售業的報告等。另外，運營商還可以做出一些針對性的報告，比如某銀行的市場競爭分析報告等。
第三種是合作運營。運營商一直想做的其實是運營的變現，運營商利用海量的數據，為第三方用戶提供定製化運營的服務，收入按一定比例進行分成。這種是相當於合作運營的方式。
大數據要有專門的部門去運營，必須打破信息孤島、各自為政的組織架構，這在電信行業逐漸達成共識。以中國移動為例，中國移動已經考慮在省級公司建立大數據中心，大數據中心是省級公司的二級部門，集團也有類似的考量。這樣的組織一旦確立，這個部門的職責，主要是做大數據的分析和運營。它的平台一級由原來的IT部門，比如業務支撐系統來承建，上層數據價值的釋放、挖掘，以及對外怎樣去變現，全部交由大數據中心這個新的部門來做。其KPI考核已經不再是用戶新增數、用戶保有量、用戶收入ARPU等。其背負的KPI就是數據到底變成了多少錢。這樣的KPI考核，就會推動這個部門每天都去考慮這些數據怎麼變現，這將大大推動運營商大數據向其他行業的拓展。
大數據運營需要行之有效的商務模式，而目前無論是運營商，還是與之合作的企業、政府相關部門，都在進行嘗試。姜欣表示，數據變現究竟是以包月的形式進行結算、以計件的形式進行結算，還是以聯合運營的方式進行結算，目前運營商和第三方行業都在摸索的過程中，需要經過時間的沉澱，才能形成合適的方式。可能是一種，也可能是幾種方式的組合。但不管是面向大客戶、政府還是個人，這三方面如果都有市場，都得到了認可，也形成了固定的商業模式，那麼未來運營商在數據資產變現上一定能夠達到更好的效果。
G. 出海商業化之流量變現4個步驟
近期在知乎、及開發者群里，看到許多關於流量變現的疑問，空了也幫解答一些，但也遇到許多類似問題，或比較籠統的問題，無法幾句話說清楚，特此把我理解的寫出來，希望能幫大家解決日常一些實在的流量變現問題。
備注說明：
1、此文討論的是APP用戶非中國大陸的中國開發者。
常見的問題主要分為兩類：
一類是比較籠統的問題，比如
移動流量 如何變現呢？
常見的流量變現的方法有哪些？
一個100萬日活的app，廣告流量變現每天能掙多少？
一類是比較實際的問題，比如
最後一次pin碼需要多長時間啊， 我這個都快過去40多天了。
admob的ecpm如何提高呀？
電匯哪家銀行最方便呢？
如何進行商業化流量變現
本篇文章主要針對進行流量變現前，我們主要需要弄清楚的點。
一、通過廣告變現仍然為移動應用主要變現方式之一。
移動應用流量變現主要包括三種：廣告、內購及訂閱、售賣商品/服務。這里也主要以廣告進行流量變現以討論，工具類應用主要以廣告進行變現，這里不多贅述，游戲品類通過廣告變現也逐漸呈現增長趨勢。
根據《APP Annie2019中國移動游戲出海深度洞察報告》，全球使用內購+廣告變現的游戲數據量比2017年增加34%，在Top1000的游戲中，近1/5的重度游戲，和近1/2的中度游戲加入廣告變現。
APP Annie2019中國移動游戲出海深度洞察報告
根據Google內部數據，2018年9月-2019年9月對比2017年9月-2018年9月，非游戲類應用廣告變現收入，較去年增長22%。
非游戲類應用廣告變現收入，較去年增長22%
二、廣告場景及廣告類型選擇指南。
在明確了以廣告變現，我們需要再想清楚，自身APP如何設計廣告場景，我們可以想像出去到景區旅遊，景區里的奶茶店、蹦極、擺渡車，這些也屬於景區的變現場景；APP目前常見的流程類型包括約12個，根據用戶在APP內行為，想要如何採用何種流程進行廣告場景設計，目前推薦的廣告場景是第一層，第二層；第三層根據情況採用，同樣盡量要不打擾用戶，要適合自身APP流程。
廣告變現場景
現在我們再看看廣告類型，常見的廣告類型主要包括，Banner廣告（又稱橫幅廣告）、原生廣告、插屏廣告、激勵視頻廣告。
原生廣告、插屏廣告、激勵視頻廣告
廣告樣式的選擇，原則就是選擇變現效率更高的廣告樣式，激勵視頻和插屏廣告Ecpm最高，其次是原生廣告，橫幅廣告；根據Google內部數據，激勵視頻Ecpm大約是橫幅廣告的10倍，插屏廣告大約是橫幅廣告的5到6倍。
激勵視頻、插屏廣告Ecpm最高
激勵視頻：通過給用戶提供獎勵的方式（如增值內容，獎勵、許可權等），吸引他們瀏覽高價值的視頻廣告。目前主要以游戲品類使用為主，非游戲應用使用場景較少。
激勵視頻廣告場景
插屏廣告：垂直或水平的全屏廣告，圖片與視頻都會有，可選擇是否自動播放，一般主要應用於兩個頁面切換之間使用（左右滑動類、任務間）。
插屏廣告場景
原生廣告：定製化的廣告體驗，自然融入APP界面中。廣告內容包括圖片、輪播、視頻廣告；APP流程中，比如動態內、任務前、任務後、主屏菜單、對話框、任務間，以上場景都可以適用原生廣告；
原生廣告場景
Banner：又稱橫幅廣告，包括多個廣告尺寸，主要以320*50、300*250尺寸為主，一般常用於主屏、任務區域固定位置展示廣告。
Banner橫幅廣告場景
三、廣告渠道合作
作為大部分中小開發者，我們直接選擇Google Admob、Facebook Audience Network進行變現基本就可以滿足，如果當我們用戶規模較大，資本支撐較強，有一定品牌影響力時，直接找廣告主合作售賣流量，或擴展SSP平台（媒體服務供應方平台_Supply Side Platform），如Smaato、Fyber、Pubnative，Display等。也可和ADX進行合作。
在變現模式上，也可以選擇搭建自己的廣告平台，提升變現效率及收入規模。
聯盟、SSP、ADX、直客廣告
如果印度用戶佔比較多，可以嘗試 Inmob（印度最大的移動互聯網廣告平台），如果俄羅斯用戶佔比較多，哪需要考慮VK平台（俄羅斯最大的社交產品的廣告平台），如果做的是VPN品類，直接選擇Admob就可以了，伊朗國家FB、Mopub平台不填充廣告。如果做的游戲品類，也可以嘗試Unity、Vagle、ironsource、Chartboost等平台。
根據eMarketer數據，2019年美國數字營銷廣告營收數據，預計廣告支出將達到1293.4億美元，占媒體廣告總支出的54.2％。而Facebook、Google兩家公司在2019年佔比60%，即765.7億美元，這主要歸於精準的定位技術及量化的投放效果，足以說明對大部分開發者，這兩家基本就夠用了。
2019年美國數字營銷廣告營收數據
四、聚合中介使用的重要性
Mediaiton（聚合）的大概定義：Mediation可以聚合多方廣告SDK，協調各廣告位中的廣告請求、展現等邏輯，使得多個SDK可以在一個廣告位正常運作起來。
如果我們只和一家平台進行合作，哪就可以不用聚合了，但對收入的損失也是顯而易見的，我們通過下面兩個場景來看看聚合的作用。
Mediation的作用：通過兩個場景來演示Mediation（聚合SDK）的作用。
聚合廣告SDK，聚合的作用
場景一：開發者只集成了一個SDK，在歐美國家，可能廣告填充率還比較健康，但是在某些地區，如南美、俄羅斯，印度廣告填充率會急劇下降，同時由於網路延時問題，即使有廣告填充，但是可能在用戶停留的時間內，也未成功展現。因此導致流量的使用率較低，從而使得收入較差。
場景二：開發者通過Mediation海外市場Top的廣告網路/Ad exchange，同時設定每個廣告位的Waterfall優先順序機制，可以使得原來沒有填充的廣告位被填充，從而使得收益增加。例如：在美國地區，開發者設定優先順序為Facebook>Admob>Smaato...,但是在俄羅斯地區的優先順序設定為VK>Admob>Mopub>Facebook...，使得不同地區的流量，根據廣告網路的價值針對性的優化，從而提升全球流量的使用率及變現效率。
市場上聚合產品很多都可以選擇使用的，而且基本都免費，比如 admob、mopub、ironsoure、Topon等。
我們來回顧一下，在流量變現前要依次考慮的幾點：
1、出海應用流量變現主要以廣告變現為主。
2、根據應用內用戶行為，考慮合適的變現場景。
3、變現合作渠道，前期Google Admob、Facebook Audience Network進行變現基本可以滿足。
4、使用聚合能更高效率的變現。
在下一篇《出海流量變現，提升廣告展示量，掌握這兩個核心因素就夠了》篇幅中，我們將聊聊如何提升改善廣告變現收入。
H. 張涵誠：關於數據變現的十種商業模式
進入2016、數據，已經成為每一個行業和各種業務職能領域重要的生產因素和變革力量。數據的積累、合作、整理、挖掘、利用是現代企業所必需的基本素養，沒有它，你的企業將無力面對大數據時代的競爭。我們對於海量數據的挖掘和運用，也預示著新一波生產效率增長和消費者個性化需求的到來。今年我們看到，很多做大數據的公司已經從實際的項目中找到了做大數據的價值變現的路徑，探索出了正確的大數據變現之路。
但依然有很多的問題困擾著企業的決策者和創業者，筆者結合我們最新的研究實踐總結了如下十種商業模式和同行分享。
數據+物體=智能
（未來人工智慧是數據變現的最好方式，當前2B的智能買單意願更強，個人還比較難）
從國內外的互聯巨頭的投資動向不難看出，傳統的盈利的大數據公司開始涉足硬體市場，利用其固有的軟體技術整合硬體廠商快速的占據市場的有利位置。硬體是連接線上與線下的重要組成手段。所以筆者以為智能硬體這才是大數據正在的用武之地，才是大數據最終的價值所在！
毫無疑問，數據支持到搜索，購物和社交，這是變現的絕佳方式。
GFBAT（Google, Facebook, Bai, Alibaba, Tencent，總市值幾萬億）的數據變現最早的企業
網路加工數據變成有價值的可供搜索的信息，進而產生廣告價值，阿里巴巴讓商品信息成為購物的入口，供人買賣，生產交易價值。騰訊，建立人和人的關系，產生廣告價值，成為社交入口。非常肯定的說這是數據1.0。
數據徵信評價機構（通過數據加快貸款、通過數據降低風險）
BAT巨頭紛紛進入大數據徵信市場，也正是看中了這千億級的藍海市場。據平安證券估計：中國徵信行業未來市場規模將達千億元，其中企業徵信市場規模有百億元，個人徵信市場規模有千億元。有著國企背景的中誠徵信則更加progressive，給出了未來市場過萬億的預期。
美國徵信市場由傳統徵信機構、商業信息服務機構、創新型的金融科技企業三種力量組成。
傳統徵信機構以全球最大的個人徵信機構Experian、全球第二大徵信機構Equifax、徵信數據挖掘公司FICO為代表，基於掌握的消費者和支付數 據提供徵信服務。
商業信息服務機構Dun & Bradstreet以龐大的全球商業資料庫-全世界最大的企業信用資料庫知名，基於其全球化的發展戰略，主推風險管理服務（貢獻營收62.7%）和銷售及市場拓展（37.3%），利用徵信業務的規模經濟獲取高毛利率。
創新金融企業Zestfinance則以技術輸出為主要手段，利用傳統的信貸記錄等數據、大量交易信息、法律記錄、租賃信息、網購信息等數據（第三方、網路、調研），使用機器學習的大數據分析模型進行信用評估，取得不錯的實效，將信貸的成本降低了25%。
數據徵信評價機構
2016年度，國內企業徵信領域企業資料庫涵蓋數據量前5名依次為：1.益博睿2.鄧白氏3.信用視界4.鵬元徵信5.棱鏡徵信。依託大數據整合手段，可以預見在未來十幾年內，中國必將出現幾家對市場經濟健康運行發揮巨大作用的規模化企業徵信機構。
基因大數據指導生命科學
目前華大基因凈利潤在1億元左右，不過深圳不少基金經理認為，作為基因測序的龍頭，華大基因上市估值可能一步到位，其市值或直接到1000億左右。華大基因的招股說明書顯示，2015年上半年歸屬於母公司的凈利潤為7565萬元，2014年度，2013年度的凈利潤分別為2456萬元、13588萬元。
生命經濟的發展才是未來：面向人類最根本需求的經濟形態和創新會是最大趨勢。實現從後工業時代到生命經濟時代的轉變，需要大眾轉變觀點、政策扶持以及科研機構的多方推動。未來，以國家基因庫作為支點，圍繞生命科學發展的產業，會走入從科學研究到產業化的發展之路，最終實現為人類服務的目標。
在未來社會發展上，影響人類社會經濟和生命質量上有三個重大的問題。一是出生缺陷，二是代謝性疾病和心腦血管，三是腫瘤。這三個疾病導致人類醫療費用的支出70%到80%，而這三個疾病的防控唯一的辦法就是用現代科技和大數據的支撐才能夠解決這樣的問題。
我們依靠基因科學技術，產生的大數據來引領著未來的大發展，來支撐著小康社會建設，以一個前所未有的高科技來作為支撐和引領我們一定能在某些領域走在世界前沿。
通過大數據分析為投資提供服務在各行各業並不少見，在傳統股票領域，常見的數據分析指標有RSI相對強弱指標，KDJ隨機指標，MACD指數平滑異同平均線等。這些指標常被用於分析股票走勢，以提供給用戶做投資參考。
共享經濟最大程度釋放數據信息價值。專業領域的數據共享者
這類代表性企業包括，滴滴，UBER，Airbnb、小豬，總市值在幾千億規模，未來會有更大的企業加入
我認為共享經濟實際上是大數據2.0。這個在今年的數博會，克強總理的發言原文：「 【只有共享經濟數據才能無限放大】此外，總理認為我們還要發展共享經濟，因為只有共享，數據才能無限放大，這不僅僅是做加法、乘法，而且共享經濟作為新業態假以時日，將為中國經濟注入強大力量。同時共享經濟也是分享經濟，讓每個人都有平等創業的機會，每一行都能出狀元。在「雙創」方面，未來這些企業中將會誕生小巨人。此外，共享經濟讓人人都能受益。中國的「寬頻中國」建設就是要拉近城鄉、東西部的數字鴻溝，而提速降費也是拉近數字鴻溝的方式和手段。
為什麼這類企業是數據變現排名第二的公司呢，因為這類企業的數據因為共享被無限的放大。第一個是所有權的價值信息到使用權的價值信息，所有權的價值信息可能在網上就一次，CPS，但如果共享就不斷的把同一輛車可以坐無限多次。第二個是對於自身的價值到信息對於其他的行業價值，現在是企業間的共享，共享經濟來了以後會形成整個行業裡面，產業裡面的數據共享，也就是企業跟企業之間的數據怎麼交換，怎麼共享，所以這樣在企業之間數據的交換價值也會被無限的放大。比如滴滴一輛車每天都幫滴滴產生收益。第三個是單一的數據價值到多元的數據價值，這就變成了數據*數據的價值。比如說我是銀行的數據價值，但銀行的數據價值活性很差，銀行數據維度比較差，社交數據就比較鮮活，所以單一的數據價值對於銀行來講是有作用的，但是銀行和社交的數據加起來，它的數據的流通性及我們叫跨界融合數據的價值數據也會被無限的放大。再比如滴滴的數據可以用來做保險。
專業的數據加工者數據研究 報告（數據支持到咨詢研究類型的企業，如湯森路透、萬德、尼爾森、艾瑞、易觀）
這類企業深入加工數據，針對一些對數據決策依賴比較深入的企業提供服務。金融、電商、新經濟領域。
湯森路透得總裁吉姆·史密斯說：大數據對湯森路透非常重要。從某些方面來說，我們已經長期在管理大型復雜的數據了。我們面對的挑戰與其他大型科技公司不一樣，過去近25年裡，我們一直在管理和整合我們所服務的不同行業領域的各類數據。我們投入了大量的資金來整合眾多的數據，集成資料庫，讓客戶可以簡單地掌握和搜索所需要的數據資料，而不必再花時間了解來源或復雜性。
萬德數據服務（Datafeed）這樣描述自己：中國市場的精準金融數據服務供應商，為量化投資與各類金融業務系統提供准確、及時、完整的落地數據，內容涵蓋：股票、債券、基金、衍生品、指數、宏觀行業等各類金融市場數據，助您運籌帷幄，決勝千里
為客戶提供標準的結構化數據，支持模塊化訂閱，同時滿足客戶個性定製需求，實現合作夥伴式的落地數據服務。
艾瑞用戶行為產品是由艾瑞咨詢自主研發，基於中國PC終端和移動智能終端的用戶行為研究產品。通過深入分析多維度PC及移動網民的行為特徵，及競爭對手的數據情況，為互聯網、移動互聯網、廣告公司、廣告主及電信等行業客戶，將PC及移動互聯網需求量化呈現，是真實反映中國互聯網及移動互聯網市場發展狀況的數據產品。
這類企業深度的研究報告+個性化的數據定製+行業領域的專家智慧積累成就了這個行業的客戶也成就了自己。
大數據咨詢分析加工服務（埃森哲：數據人工加工、數據堂）
當企業第一方數據價值被掏空，企業需要發展外部數據彌補自身數據的不足，需要採集第三方數據開拓新的業務，發展新的客戶的時候，企業就提出了數據采購需求，但一般來說這些數據需要爬或者定向采購，當數據源不能滿足企業需求的時候就需要數據加工和分析服務。2015年，美國對信息服務的總需求預計超過6,000億美元。
利用數據分析獲得的認識正逐漸成為企業的一大競爭優勢。企業利用數據分析結果實施、優化決策。任何擁有大型客戶資料庫的企業都可能發展成為這一場信息新博弈中的重要勢力。過去，數據市場僅僅局限於傳統的市場調查與數據服務公司。
專業的數據數據營銷者：精準營銷DSP+簡訊、email、私信（暴力廣告，獲得線索，客單價較高的產品，如地產）
DSP行業產業鏈上的角色包括廣告主、廣告代理商、DSP、廣告交易平台、DMP、SSP、廣告網路、廣告聯盟、媒體以及受眾。
廣告主或代理商通過DSP進行投放，DSP幫助廣告主或代理商通過搜索引擎、廣告網路以及廣告聯盟進行投放，同時DSP可以接入多個廣告交易平台或可以接入多個SSP來獲取媒體受眾資源，而廣告主則通過DSP對廣告交易平台中的流量進行基於受眾的購買。
2012年是中國DSP發展的元年，經過過去3年多的醞釀，去年出現了大量的DSP服務商和技術提供商。並且在一些巨頭的廣告交易平台的推出影響下，DSP所能夠投放的廣告的量迅速增長。2013年更多的廣告平台出現、更多的媒體接入這些平台，同時提升了廣告供給量、刺激了廣告主的興趣，市場獲得非常高速的增長。在市場上RTB的購買方式是主流。另外，移動端的DSP初露端倪，未來極具成長空間。
能夠為廣告主、代理公司提供全面服務的服務商，有艾維邑動、愛點擊、璧合網路、傳漾、好耶、互動通、晶贊科技、聚勝萬合、派擇、派瑞威行、品友互動、隨視傳媒、泰一指尚、新數網路、億瑪、億贊普、易傳媒、悠易互通等。
這不可能是獨角獸，但第一方數據的加工利用絕對是最好的數據變現方式（每個企業都可以發掘自身企業數據的價值指導企業優化）
大數據在全球范圍內的市場規模同樣巨大，根據IDC 發布最新研究結果，預測到2018 年全球大數據技術和服務市場的2018 年的復合年增長率將達到26.4%，規模達到415 億美元，是整個IT 市場增幅的6倍。從行業結構來看，大數據應用主要集中在金融、通信、銷售和政府領域，在醫療和旅遊行業也有應用，但佔比相對較低。
簡訊、email、私信（暴力廣告，獲得線索，客單價較高的產品，如地產）
數據開放平台（如新浪數據開放平台、網路數據開放平台、騰訊數據開放平台等）
BAT開放平台的特點
一、騰訊的開放是產品層面的開放，核心資源不可能開放
二、網路的開放是技術層面的開放，過度開放，對網路來說是風險
三、阿里的開放是產業鏈的開放，但生態的封閉
十、大數據交易所，未來一切公司都是數據公司，一切都將數據化，那麼每個公司都會有
一個數據合作部門，他們用來使內部數據和外部數據流通，產生價值
因此我本人非常看好這類公司，我認為數據的3.0我認為是數據交易，數據商品化是大數據產業生態走向文明的方式。現在數據都在線下交換，企業和企業之間，或者個人與個人之間進行交換，但這裡面沒有商品，數據商品出來之後是大數據的3.0，但是這個時間還需要10年左右。不過這樣的部門，如在網路很早就有，主要來合作自己不能爬到的數據的價值。這看起來交易所要滿足這些人集中交易數據的需求。實現公開的合法的數據買賣。目前這樣的交易有如下幾個形式
1）數據以在線雲的方式提供API介面對外輸出；
2）數據定向采購，線下交易；
這種模式永遠存在，而且大家基於朋友的信任和很多利益的私密性，願意私下進行數據交易，不願意拿到檯面上；
3）數據加工處理後在進行交易。
專門有數據加工的企業出現，
3、因此也成為了主要的數據變現方式
數據是生產資料，如同原油，在原油加工廠柴油、汽油、潤滑油、化工品、化學品、精細化工品、
I. 海外廣告變現（三）：廣告聚合的選擇
作為出海廣告變現的第三篇，聊一聊《廣告聚合的選擇》。
01. 什麼是廣告聚合
Mediation（聚合）的大概定義：Mediation可以聚合多方廣告SDK，協調各廣告位中的廣告請求、展現等邏輯，使得多個SDK可以在一個廣告位正常運作起來。
廣告聚合的最終目的是為了提升廣告請求、展示的效率及eCPM。
Mediaiton（聚合）可以通過兩種方式實現：
1. 自主開發
優點：開發者可自主控制廣告請求、展現等邏輯，過程透明，靈活度高。
缺點：聚合SDK技術門檻高，且需要不斷實驗、更新及優化，需要長期投入時間和精力。
2. 使用三方
優點：省去人工開發、維護成本，且一樣可以實現多方廣告SDK在單一平台進行請求、展現，以提升eCPM和填充率。
缺點：整個過程較為黑盒，開發者無法知道其實際請求、展現的邏輯。
綜上，建議資金實力雄厚、規模較大的開發者可選擇自主開發聚合；新手開發者可考慮從三方入門。
02. 如何選擇聚合
市面上的聚合產品很多，如何選擇合適的聚合平台呢？我認為有以下幾個參考標准：
1. 接入及運營成本
廣告SDK是否容易接入？聚合平台操作是否簡單易懂？
2. 支持的廣告平台及廣告類型
聚合支持的廣告類型是否能滿足需求？支持的三方廣告平台是否滿足需求？
3. 應用內競價
應用內競價相比傳統瀑布流，減少人力成本以及減少延時等問題發生，是未來廣告競價的發展趨勢，具體內容會在下一篇內容提到。所以「是否支持應用內競價」應當考慮在其中。
4. SDK穩定性及bug
是否有強大的技術團隊支撐，能夠提供穩定服務？
5. 數據中台
是否可視化，可以細分到哪些數據維度，數據的及時性，以及是否能拉取多方數據，精準算出渠道ROI。
6. 其它特殊功能
是否支持自動優化？是否支持A/B Test？
03. 海外Top廣告聚合SDK
Admob
背景：
谷歌旗下，有「全球最大移動廣告平台」的金字招牌。Admob覆蓋200多個國家，是美國最大的移動廣告平台。
接入及運營成本：
Admob是谷歌的廣告聚合，技術接入較為簡單；後台設置較為簡單，邏輯簡明，不容易出錯，運營成本低，是新手入門款。
支持的廣告平台及廣告類型 ：
支持Banner（橫幅廣告） 、Interstitial（插頁廣告）、Rewarded Video（激勵視頻廣告）、Native（原生廣告）四種廣告類型；支持的廣告聯盟超級強大，基本覆蓋了市面上所有知名廣告聯盟，共計40餘家。
應用內競價：
應用內競價當前仍在 Beta 版，僅供部分發布商使用，能夠支持的廣告源相對較多，包括：Aarki、AdColony、AppLovin、Fluct、Facebook、Index Exchange、OpenX、Rubicon Project、Smaato、Tapjoy、Liftoff、Triplelift、UnrulyX、PubMatic。
SDK穩定性及bug：
由 Google 廣告技術強力支持，服務穩定，出現系統癱瘓的概率非常小。
數據中台：
報表可以分小時，一些數據可以可視化，數據可與Google Adwords、Firebase等谷歌產品打通。
其他特殊功能：
支持自動優化，通過獲取三方廣告源的相關數據，進行自動排序。
缺點：
有自身廣告源傾向性，偏袒admob廣告源。
參考鏈接：
https://developers.google.com/admob/android/mediate?hl=zh_cn
MAX（AppLovin）
背景：
團隊成員先後做過Admob、Mobpub，技術背景強大；且AppLovin是行業率先推出應用內競價聚合的平台。
接入及運營成本：
接入需要另外單獨申請許可權，是否能順利申請需要看產品；運營操作後台支持功能相對較多，相比其它聚合SDK有一定上手門檻。
支持的廣告平台及廣告類型：
支持Banner（橫幅廣告） 、Interstitial（插頁廣告）、Rewarded Video（激勵視頻廣告）、MREC（中等矩形橫幅廣告）四種廣告類型；支持20餘家廣告平台。
應用內競價：
是行業率先推出應用內競價聚合的平台，應用內競價支持AppLovin、AdColony、Facebook、InMobi、Mintegral、Tapjoy、Pangle，且Max可支持競價與傳統分層的混合模式。
SDK穩定性及bug：
技術團隊較為強大，SDK穩定性較高。
數據中台：
支持開發者通過API將相關數據拉取到自己的BI系統中或通過appsflyer等追蹤平台，精準衡量用戶成本。
其他特殊功能：
提供 A/B 測試工具，且功能較為完善，游戲開發者能夠清晰看到自己競價策略的調整，對 ARPDAU （日活躍用戶的平均收益）的影響。
參考鏈接：
https://dash.applovin.com/documentation/mediation
Ironsource
背景：
一家以色列公司，做Mediation起家的，對接了非常多的DSP。ironSource被以色列媒體評為「年輕人最想去工作的公司」以及「最性感的公司」。
接入及運營成本：
注冊Ironsource賬號即可開通相應聚合SDK，同時技術文檔較為簡單，接入成本相對較低；後台操作簡單易上手,可以在同一個界面輕松實現廣告展示順序調整、應用內競價優化，廣告變現策略調整等所有操作。
支持的廣告平台及廣告類型 ：
支持Banner（橫幅廣告） 、Interstitial（插頁廣告）、Rewarded Video（激勵視頻廣告）；支持10餘家主流廣告平台。
應用內競價：
新上線功能，目前僅支持Ironsource、AdColony、Facebook，但同樣可支持競價與傳統分層的混合模式。
SDK穩定性及bug：
技術團隊較為強大，服務穩定。
數據中台：
通過後台或自定義的報告深入分析與理解每個玩家，數據報表包含DAU，ARPDAU，ARPDEU，LTV和廣告互動率等維度。
其它特殊功能：
支持自動優化；支持A/B Test，但功能不夠完善；支持分國家進行瀑布流運營。
參考鏈接：
https://developers.ironsrc.com/ironsource-mobile/android/android-sdk/
Mopub
背景：
Twitter旗下的，主打RTB服務。
接入及運營成本：
整體功能和邏輯上和admob相似，但是增加了很多可以讓開發者發揮的功能，開發難度也相對大一些，適合對廣告技術有一些了解的開發者；Mopub的廣告網路功能非常強大，在其廣告網路中Line item（廣告系列）是以特定預算運行廣告素材和特殊參數定位廣告的；並且每一個不同廣告參數對應不同的優先順序，所以配置相對較為復雜。
支持的廣告平台及廣告類型：
Banner（小橫幅）、Banner(Mrect)（大橫幅）、Interstitial（插屏）、 Rewarded Video（激勵視頻廣告）、Rewraded Playable(MRAID)（互動式激勵廣告 ）、Native（原生廣告）、Native video（原生視頻 ）多種廣告類型；支持10餘家廣告平台，且不在MoPub官方名單上的廣告平台，只要該平台研發了MoPub adapter，就可以一起參與廣告競價。
應用內競價：
所有合作的廣告平台均可支持應用內競價。
SDK穩定性及bug：
官方對接效率相對較低，bug修復不及時。
數據中台：
數據報表更新及時，用戶觸發廣告展示後，即可獲實時數據；收入數據維度較為齊全，RTB廣告與第三方廣告聯盟廣告做出了區分；可自行處理數據或將數據發送給第三方分析及歸因平台如Adjust，AppsFlyer，Branch，Kochava，Singular，SOOMLA和Tenjin，從而精準計算每個用戶的LTV。
其他特殊功能：
Marketplace：MoPub自己的RTB網路，作為合作廣告平台的補充，方便開發者更好地獲取RTB廣告。RTB廣告可以幫助開發者實現每次獲得展示機會的廣告主都是出價最高的，有利於開發者提高廣告收入。
參考鏈接：
https://developers.mopub.com/publishers/mediation/mopub-network-mediation/
04. 總結
如果對以上4種廣告聚合做出一句話評價我個人的想法是：
Admob適合新手入門款，各方面成本較低，且不容易出錯，但偏向自身廣告源；
MAX各方面功能相對較為完善，但申請許可權不易，適合一定規模的產品；
Ironsource對接成本及運營成本相對較低，應用內競價、A/B Test等功能相比MAX不夠完善；
Mopub拓展性很強，適合精細化變現，但技術及運營門檻較高。
廣告聚合沒有最好的，只有最適合自己的。針對這些海外top廣告聚合，其變現效率已經過多年驗證，都是靠譜的。
曾經做過實驗，將同一產品及同一競價策略配置到不同廣告SDK上，最終得到的人均廣告展示次數及ARPU是相近的。當然，由於各個廣告請求和緩存機制不一樣（串列、並行還是混合，緩存數量1條還是2條），會導致過程指標人均請求和展示率不一樣。
所以，由於各家廣告聚合都有自己的優劣勢，最後落實到一個問題，你的產品更在意什麼，才能輔佐你的團隊更高效進行變現，才是決定使用哪個廣告聚合的最終原因。當然，如果對流量變現有很復雜的需求，建議還是自建聚合。
J. 國外發表文章閱讀量能變現嗎
國外發表文章閱讀量能變現。國外發表文章閱讀量能變現但要結合平台的其他數值進行變現。例如在國外自媒體平台（Steemit）發表文章變現方法：
1、提升聲望值：每一個新用戶的聲望都是25，這個聲望是由點贊數來決定的，當有聲望高於你的用戶為你點贊，累積到一定數量你就能提升聲望，反之，如果有聲望高於你的用戶給你差評，累積到一定數量你的聲望就會下降。
2、第二個決定你收益的數據就是點贊數，你所獲得的每一個點贊（包括聲望高於你和低於你的用戶），都能夠提升你文章獲得的收益，同時評論獲得的收益也是由點贊數來決定的。
3、閱讀量：這個數據和我們國內的自媒體平台一樣，都是能夠在很大程度上提高你文章收益的。
4、回復數：即在評論區回復你文章的人數次數，有趣的是優質的評論回復如果得到別人的點贊，再加上自己有高聲望也是能夠獲得賞金的。綜上點贊數、閱讀量、回復數三個因素，再和你聲望得到的收益系數進行後台運算就能夠使你文章的變現。