算法|莉莉丝广告技术中心负责人江锐：如何搭建像我们一样的团队？( 二 ) 算法

因此，当下在构建inhouse的广告技术团队核心价值上，应该围绕ROI、协作效率与透明度、数据安全、经营策略四个方面进行思考并最终建立相应体系。

首先，广告投放一定是以ROI为目标的，影响ROI的2个关键维度分别是CPI和LTV 。因此，假设消耗恒定的情况下，想要提高ROI就有两个选择：

第一便是降低成本。目前流量红利殆尽，产品竞争激烈， CPI的趋势逐年增长，无论是在国内还是在海外投放，中重度游戏基本都是买付费目标，或者买付费强相关性目标，所以尽可能的找到精准用户，降低留存成本或者付费成本，依然是厂商非常重要的优化路径，当然这也是媒体模型侧的优化目标；

第二是提高收入，广告技术团队同时要需要考虑后端的LTV ，并将提升该指标作为业务目标之一。

再来说，协作效率与透明度。透明度很简单， inhouse的广告系统对于每一笔钱花在哪里、产生了怎样的效果、返点政策如何都需要清楚。

然而当跨部门的情况发生，透明度与协助则没有那么容易做到，发行和研发运营一体化是其中的关键。大多数公司都会遇到这样的事情：某天的数据效果不好，研发说UA团队“你导的什么垃圾用户” ， UA团队则表示“你们最近版本和运营活动怎么做的？数据这么差” ，互相扯皮和踢皮球。

两者的目标是一致的，但由于缺乏全链路的数据反馈，导致大家的信息不透明化则带来了管理成本和信息损失。

另一点数据安全，游戏厂商作为一方去构建数据BI平台，掌握全链路数据除了做到基本的数据安全，还能更有效激活内部DMP ，更好地管控数据，在IDFA新政的情况下做一些联合建模或做一些隐私计算来解决人群定向的问题。

最后一点经营策略，打通数据闭环，基于全链路分析，除了帮助发行准确的去优化发行策略外，同时让研发更加高效接触市场，了解市场，去面向用户做产品。

举例来看，目前素材的制作成本占比越来越高，厂商到底应该投入多少钱去制作一条素材，这条素材应该达到什么样的消耗量级才能算符合投入产出比呢？这些都需要有一个团队或者产品辅助厂商来宏观观察。

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如何构建inhouse的
广告技术团队？

确认其核心价值之后，如何构建广告技术团队呢？

个人认为，广告技术团队应该以提高发行和研发运营效率为基础，最终达成ROI最大化的一个研运一体的支持团队。正如前面分享提到的， ROI提升核心是两个维度， CPI和LTV ，所以广告技术团队一定要站在更全局的角度去思考问题。

前几天，我和一些从业者在内部的营销技术社群讨论过这个话题，大家充分认识广告技术团队构建的价值与意义，但是想做好这件事需要在组织结构和业务结构上实现一体化的处理：

落地来看，首先需要将发行端的业务数据和运营端数据整合，达成闭环。运营后端数据影响和支持发行端更精准判断所需用户，比如定向匹配度和素材创意匹配度。发行端数据给到运营端更精准和差异化的运营策略，甚至游戏版本内容上的调整。

其次，在组织形态上需要自上而下的对齐，让企业内部所有部门对广告技术团队的目标和认知统一，都认可其价值。

最后，需要以商业产品的思维方式去构建团队与产品。

以莉莉丝为例，我们内部所有人对齐的目标就是我们在做一款商业产品，需要为公司提供商业产品的服务，从产品设计、交付质量、运营服务全部对标商业产品的要求。