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基于种子人群自动生成相似人群包并推送至投放平台，提升定向效率与投放效果

通过多变量测试优化落地页元素（标题、CTA、表单）提升转化率

编写脚本通过各广告平台API自动拉取投放数据，生成日报/周报，提升数据获取效率与准确性。

定期抓取竞品广告素材、文案、投放渠道等信息，并整理成结构化报告，为增长投放策略提供数据支撑。

根据产品特性与目标用户，搭建并持续优化多渠道（如巨量引擎、腾讯广告）投放计划，包括出价、定向、素材组合调整。

基于市场数据和预算，设计并执行多平台（如巨量引擎、腾讯广告）的投放策略，优化成本与ROI。

根据历史数据和业务目标，制定分渠道、分计划的预算分配方案，以最大化整体ROI。

构建和评估Google Ads的归因模型（如最后点击、数据驱动归因），以准确衡量各渠道贡献，优化增长投放策略。

基于ROI数据自动调整出价、受众定向和素材分配

对图片、视频等素材进行标签化分类，便于后续效果归因

使用BI工具（如Tableau、Power BI）自动汇总各渠道投放数据，生成日报/周报，支持多维下钻分析。

自动生成不同素材组合的A/B测试方案并配置投放，以科学方法优化广告效果。

利用BI工具（如Tableau、Power BI）或Excel制作实时监控ROI、CPA、消耗等关键指标的看板，支持快速决策。

根据ROI和消耗进度，自动计算各渠道、各计划的预算调整建议，辅助增长投放产品经理高效决策。

使用Python或BI工具自动整合多平台投放数据，生成日报/周报，实时监控关键指标，提升决策效率。

基于投放目标与预算，在头条、腾讯等平台完成广告计划搭建与参数设置，确保投放高效、合规且可追踪。

设计并执行跨渠道增量测试（如Ghost Ads、Geo-test），量化不同渠道的边际贡献，优化渠道预算分配。

基于Last Click、Multi-Touch等归因模型，系统分析各广告渠道对用户激活、付费等关键指标的贡献度，为预算分配和优化提供数据支撑。

设计并执行素材A/B测试，分析不同素材的点击率、转化率差异，输出最佳素材方向，以优化投放效果。

完成新渠道（如字节系、腾讯系、快手等）的对接流程，包括开户、资质预审、接口调试等

在第三方归因平台（如Adjust、AppsFlyer）配置归因模型，结合用户生命周期价值（LTV）评估投放效果并优化获客成本。

根据预设规则批量创建投放计划，包括定向、出价、预算设置，提升投放效率与一致性

基于历史投放数据，自动评估新上传素材的CTR、CVR潜力，并给出推荐优先级，辅助增长投放决策。

根据广告系列表现，动态调整出价策略（如最低成本、目标ROAS）并合理分配预算至高ROI渠道或广告组，以提升广告投放效率与ROI。