后置式deferred deeplink的逻辑+优势

但是目前的问题：

1，素材提前打deferred deeplink 工作量巨大，如果TT FB素材量巨大。人工加标签不一定靠谱，同时工作量巨大+效率低，很多deeplink不能及时追加。

2，不一定精准，目前给的deeplink不一定精准（只要是人工，就会存在不准），可能出错了，或者不一定完美匹配。

3，Google跑出来的内容需要单独分析拆分量大素材或者版位来准确判断对应campaign adgroup的流量类型，提前定好标签并不能把量带到正确的落地页。

计划想要实现的思路：

1， Google直接维护一个campaign+adgroup对应标签表格，根据group跑起来的素材来给打标签，根据最终标签做内容匹配，当然这里可以拓展的又有一大堆了，分析campaign+adgroup覆盖到的版位+人群和素材类型也是需要一个经验丰富的优化师。 

2，Facebook，Tiktok 自定义素材，在上传广告时候，在deferred deeplink的参数中追加一个随机参数， 如果没有deferred deeplink的 直接生成一条带随机参数的deferred deeplink。（设计是标签跟着素材走，不跟ads走），最终根据跑起来量大的素材，对应素材和随机参数，人工维护一个表格（用于记录素材+随机参数+标签），最终客户端根据随机参数和人工维护的表格里面的标签，决定给用户展示什么内容。

这么操作的好处：

1，FB TT的 不用再人工追加大量的deeplink。前置给每个素材追加deferred deeplink可能是成千上百的素材，巨大工作量。

2，事后匹配，可精准维护量大的广告，人工维护量大的素材即可。（每个地区同时能跑起来的素材一般只有20-30个，最多不超过100，新增的量大的素材每天也只会有5-10条）。

3，可修改，按照量大的素材来维护标签表，觉得数据不理想了可直接人工判断后修改到其他落地页。

4，根据量大的素材不一定是后续留存/event不理想的时候只能关闭，而是可以调整落地页面后看是否可以提高留存。

需要的开发：

1，Google 根据广告曝光情况，人工维护一个标签表，新增adgroup时候需要人工去判断追加标签。（有系统要有存量的标签表，以及检测新增adgroup的机制，及时提醒运营deferred deeplink的同学去增加对照标签）

2，FB TT增加素材的标签维护，根据跑起来量大的素材，要有一个计算素材数据效果的BI系统。这个刚好上一篇文章有介绍  如何建立一个完整的广告素材评估系统（系统搭建思路），然后针对每个素材，在量大的时候要维护这个素材的人工标签。

3，客户端增加deeplink 随机数识别的机制，服务端要增加根据标签表推送内容，这个是根据收到的deeplink，知道对应的素材，再对照这个素材追加的人工标签来增加落地页面的打开实现，比如这个参数可以修改成某一本小说对应的ID，或者音乐的歌曲名称 ID等等，或者歌星，专辑等等。

4，广告这边增加素材层级的随机数 deeplink添加。这个针对有api来实现批量广告上传的 可以直接程序生成，如果没有API自动化的，可以考虑用excel来维护，再批量上传广告，但是这个工作量太大了点。

5，可以考虑的高阶功能，直接做一个AB，针对量大的素材可以单独设置AB，看具体哪个落地页更适合这个素材，不断的AB，并且自动分配流量到留存/event更高的落地页。