# IAA广告架构重构实施指南

## 1. 目标

本文档的目标不是讨论“架构是否优雅”，而是以 **IAA 收益最大化** 为第一原则，对当前广告接入架构进行诊断、排序和重构规划。

核心目标：

1. 提高激励视频和插屏的首播成功率、Ready Rate、Show Rate、Reward Rate。
2. 将当前旧版 `load/show/listener` 心智升级为新版 Taku/TopOn 的 **生命周期 + 自动加载 + 场景统计 + 状态查询 + 策略化调度**。
3. 保留业务层统一入口 `ADManager`，但重做中下层能力和策略层。
4. 把当前“联调环境”和“实际发布包依赖”统一起来，避免版本漂移导致的收益判断失真。

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## 2. 当前架构快照

### 2.1 运行时主链路

```mermaid
flowchart LR
    A["业务层\nADManager.AsyncPlayAD"] --> B["商业化抽象层\nADPlayer / AsyncAdPlayer"]
    B --> C["平台实现层\nToponAdController / AwardVideoPlayer / InteractionPlayer"]
    C --> D["Unity桥\nATSDKAPI / Rewarded / Interstitial"]
    D --> E["原生桥\nSDKInitHelper / VideoHelper / VideoAutoAdHelper"]
    E --> F["Taku/TopOn 原生 SDK\n微信 / 抖音 / 小程序 / 下载链路"]
```

### 2.2 当前仓库角色

- 抽象层本地源码：`Packages/CC-Framework.Commercialization`
- 当前平台实现层：`Assets/Topon_Adapter`
- 当前官方 Unity 插件：`Assets/AnyThinkPlugin`
- 当前 Android 额外插件与资源：`Assets/Plugins/Android`

### 2.3 当前已知版本状态

- 本地抽象层版本：`1.0.12`
  - 文件：[Packages/CC-Framework.Commercialization/Assets/package.json](F:/UnityWork/Commercialization.topon/Packages/CC-Framework.Commercialization/Assets/package.json)
- 当前 Topon 包版本：`1.4.7`
  - 文件：[Assets/package.json](F:/UnityWork/Commercialization.topon/Assets/package.json)
- 当前 Topon 包对抽象层的发布依赖是：`1.0.12`
  - 文件同上
- 当前联调工程和发布依赖已对齐到同一抽象层版本，版本漂移问题已收敛。
- Android 接入侧需注意：
  - 当前中国区 Gromore/CSJ 组合要求 `minSdkVersion >= 24`

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## 3. 术语速查

### 3.1 Placement（广告位）

- 一个 placement 就是一个固定广告机会点的唯一 ID。
- 例如：
  - 复活激励
  - 双倍奖励激励
  - 关卡结尾插屏

### 3.2 Scenario（广告场景）

- placement 是固定广告位，scenario 是这次广告触发的业务上下文。
- 例如：
  - `revive`
  - `double_coin`
  - `level_fail_exit`
- 它主要用于：
  - 漏斗分析
  - 场景收益对比
  - 定位具体场景的展示问题

### 3.3 load / ready / show

- `load`：发起请求并缓存广告
- `ready`：当前已有可展示广告缓存
- `show`：真正展示广告

### 3.4 Auto Load（自动加载）

- SDK 自动维护某个 placement 的缓存和补量
- 更适合高频高价值激励位

### 3.5 Waterfall（瀑布流）

- 按优先级依次请求广告源
- 优先级和广告源配置主要在后台控制

### 3.6 Bidding（竞价）

- 广告源实时回传价格
- 平台再选择最优广告展示

### 3.7 eCPM

- 每千次展示收益
- 是重要指标，但不能脱离：
  - Ready Rate
  - Show Rate
  - Fill Rate
  - Reward Completion
  单独看

### 3.8 Fill Rate（填充率）

- 发起请求后，最终拿到可展示广告的比例

### 3.9 Show Rate（展示率）

- 已到达广告场景或已请求后，最终真正展示成功的比例

### 3.10 Impression（展示）

- 广告真正展示给用户一次
- 收益通常基于展示结算，而不是基于请求结算

### 3.11 Report API

- 广告平台收益与展示数据接口
- 用于自动价格、收益归因、Waterfall 对账和优化

### 3.12 Local Extra / Custom Map

- `local extra`：请求级参数，通常带用户透传、业务信息
- `custom map`：初始化级参数，通常带渠道、用户分组、实验标记

### 3.13 为什么“预加载影响 eCPM”是旧命题

- 旧时代常说“不要太早 load，会伤 eCPM”
- 现在更准确的说法是：
  - 问题不在预加载本身
  - 问题在于是否 **策略化预热**
- 真正影响收益的是：
  - 预热时机不对
  - placement 太多
  - 长时间不展示
  - 后台策略和客户端行为脱节

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## 4. 官方推荐生命周期

### 4.1 推荐调用顺序

```mermaid
sequenceDiagram
    participant App as App启动
    participant Privacy as 隐私同意
    participant SDK as Taku SDK
    participant Policy as 客户端策略层
    participant Game as 广告业务逻辑

    App->>Privacy: 展示隐私协议
    Privacy-->>App: 用户同意
    App->>SDK: ATSDK.init(...)
    App->>SDK: ATSDK.start()（中国区）
    App->>Policy: 注册核心placement自动加载/预热
    Game->>Policy: 到达广告场景 entryScenario
    Policy->>SDK: ready/status 检查
    alt 已ready
        Policy->>SDK: show
    else 未ready但在容错窗口
        Policy->>SDK: 短等待 / 补偿重试
    else 超时
        Policy-->>Game: 播放失败
    end
```

### 4.2 推荐自动调用的动作

这些动作建议由底层 provider 自动做掉，而不是依赖业务层自己记忆：

1. 中国区 `ATSDK.start()`
2. 核心激励位注册 auto load
3. 启动后预热高价值 placement
4. 核心 placement 的诊断日志与状态快照
5. `show start` 后安排下一轮预热
6. 首轮失败进入短重试窗口

### 4.3 业务层不应该感知的内容

以下内容应由策略层 / 平台层封装：

1. placement 是否自动加载
2. 何时预热
3. 是否可以等待更高价缓存
4. 冷启动是否容许重试
5. 微信/抖音/小程序/下载的具体差异

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## 5.1 当前已接入的策略 Key（第二阶段）

目前已在 `ToponControllerOptions` 中接入的高收益策略 key：

- `topon.rewarded_auto_load`
  - 是否开启激励自动加载
  - 当前建议默认：`true`
- `topon.rewarded_prewarm_on_init`
  - 初始化后是否自动预热激励位
  - 当前建议默认：`true`
- `topon.rewarded_max_load_attempts`
  - 单次播放请求允许的最大加载尝试次数
  - 当前建议默认：`3`
- `topon.rewarded_load_retry_delay_ms`
  - 激励首次失败后的短补偿等待时间
  - 当前建议默认：`1000`
- `topon.interstitial_auto_load`
  - 是否开启插屏自动加载
  - 当前建议默认：`true`
- `topon.interstitial_prewarm_on_init`
  - 初始化后是否自动预热插屏位
  - 当前建议默认：`true`
- `topon.interstitial_max_load_attempts`
  - 单次插屏播放请求允许的最大加载尝试次数
  - 当前建议默认：`2`
- `topon.interstitial_load_retry_delay_ms`
  - 插屏首轮失败后的短补偿等待时间
  - 当前建议默认：`500`
- `topon.local_strategy_asset_path`
  - Android 本地策略资源路径
- `topon.auto_open_debugger_ui`
  - 是否在初始化后自动打开官方 DebugUI
  - 当前建议默认：`false`

适用方式：

- 通过 `ADConfig.CommonKeyValues`
- 或通过 `ToponControllerOptions`
- 或额外传入 `IDictionary`

推荐默认示例：

```text
topon.rewarded_auto_load=true
topon.rewarded_prewarm_on_init=true
topon.rewarded_max_load_attempts=3
topon.rewarded_load_retry_delay_ms=1000
topon.interstitial_auto_load=true
topon.interstitial_prewarm_on_init=true
topon.interstitial_max_load_attempts=2
topon.interstitial_load_retry_delay_ms=500
topon.auto_open_debugger_ui=false
```

调试说明：

- `topon.debug=true`
  - 当前只用于开启 SDK 调试日志
  - 不再默认自动弹出官方 DebugUI
- 官方 DebugUI 建议在真机样例或专用调试入口中手动打开

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## 5. 官方最新 SDK 能力，与当前项目的差距

结合官方文档和当前插件/反编译结果，当前 Taku/TopOn 体系已经具备以下关键能力，但当前项目没有充分利用：

### 3.1 `ATSDK.start()`

- 官方中国区 SDK 初始化文档要求 `ATSDK.init(...)` 后建议调用 `ATSDK.start()`。
- 反编译验证：`ATSDK.start()` 在当前 `anythink_core` 中真实存在，且是无参静态方法。
- 当前缺陷：
  - `ToponAdController` 只调了 `ATSDKAPI.initSDK(...)`
  - Unity 壳 `ATSDKAPI.cs` 没有暴露 `start`

### 3.2 自动加载能力

- 已有能力：
  - `ATRewardedAutoVideo`
  - `ATInterstitialAutoAd`
- 当前缺陷：
  - 当前 `AwardVideoPlayer` / `InteractionPlayer` 仍是手工状态机模式
  - 没有利用自动加载做高频 placement 的持续预热

### 3.3 状态查询能力

- 已有能力：
  - `hasAdReady`
  - `checkAdStatus`
  - `getValidAdCaches`
- 当前缺陷：
  - 未接入策略层
  - 无法做“软等待”“缓存质量判断”“首轮失败补偿”

### 3.4 广告场景统计能力

- 官方推荐使用 `entryAdScenario` 做漏斗分析
- 当前缺陷：
  - `adScene` 只在 `show` 阶段透传
  - 没有将“用户到达广告机会点”单独建模

### 3.5 本地策略能力

- 官方原生 SDK 有 `ATSDK.setLocalStrategyAssetPath(...)`
- 当前缺陷：
  - Unity 壳没暴露
  - 客户端无法加载本地预置策略

### 3.6 流量分组 / 规则能力

- 当前已接的弱能力：
  - `channel / sub_channel`
  - `custom_map`
  - `placement custom data`
- 当前缺陷：
  - 只是透传，不是可运营的“收益策略层”

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## 6. 现有问题，按收入影响从大到小排序

### P0. 首播请求容错太差，直接损失收入

表现：

- 激励视频第一次点击经常失败
- 冷启动期首轮加载不稳定

根因：

- `AsyncAdPlayer` 仍是“单次播放只给一次首轮 load 机会”
- 首次 `load` 比后续 `load` 多做了一层 `VideoHelper / ATRewardVideoAd` 初始化
- 冷启动期没有任何“延迟补偿 / 软等待 / 重试窗口”

影响：

- 直接损失首播展示
- 高价值激励点收益打折
- 拉低用户广告可接受度和视频完成率

### P1. 高价值 placement 没有自动加载，Ready Rate 偏低

表现：

- 核心激励位依赖点击时加载
- 就绪完全由手工 load 时机决定

影响：

- 展示机会点到来时，经常没 ready
- 收入天花板偏低

### P2. 没有完整接入场景统计，无法做精细化收益调优

影响：

- 无法准确判断问题在“场景设计”还是“缓存策略”
- 客户端和后台漏斗对不上

### P3. 生命周期抽象过粗，不适配新版 SDK

表现：

- `init` 被调用 != 广告系统真正 ready
- 当前实现无法表达 `start`、本地策略、自动加载启动等生命周期

### P4. 插屏回调链本身存在缺陷

表现：

- `InteractionPlayer.ShowAD(...)` 没接 `onClose/onVideoComplete`
- `onInterstitialAdFailedToShow` 等回调是空实现

影响：

- 插屏统计、重试、展示完成事件不可靠

### P5. 版本漂移导致实验结果不可信

表现：

- 本地抽象层、联调工程、发布依赖三个版本不统一

影响：

- 本地验证表现无法可信映射到业务项目

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## 7. 对“预加载影响 eCPM”的判断

这是一个 **旧时代常见结论，但今天已经不能直接这么说**。

更准确的说法是：

- **无脑预加载本身不是收益最优策略**
- 但“预加载会直接伤 eCPM”这个说法过于粗暴，已经过时

当前更合理的理解：

1. 预加载是 IAA 的基础能力，不做高价值位预热，收入上限一定低。
2. 问题不在“要不要预加载”，而在“何时预加载、预加载多少、多久不展示视为无效”。
3. 真正会伤收益的不是“有预加载”，而是：
   - 预热过早
   - 长时间不展示
   - placement 太多导致缓存浪费
   - 高价值场景没有拿到新鲜缓存
   - 客户端策略和后台 Waterfall 配置脱节

最优结论：

- **高价值高频位**：必须预热，甚至自动加载
- **中频位**：场景前置预热
- **低频位**：Just-in-time load + 短等待容错
- **插屏**：策略化预热，不建议全局常驻缓存所有位

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## 8. 最优指南：面向 IAA 的广告策略

### 6.1 激励视频

推荐策略：

1. 核心激励位默认使用自动加载
2. 启动后预热
3. 用户进入关键广告场景时调用 `entryAdScenario`
4. 播放前先读 `ready/status`
5. 首次失败给短重试窗口，不要直接判死
6. `onRewardedVideoAdPlayStart` 后立即安排下一轮预热

### 6.2 插屏

推荐策略：

1. 重要插屏位可使用自动加载
2. 低频插屏采用场景前置预热
3. 插屏失败要完整上报 show fail 和 close 结果
4. 插屏不应该沿用激励的奖励回调模型

### 6.3 后台协同

推荐策略：

1. 开启报表 API
2. 配置自动价格
3. 做流量分组
4. 用 A/B 测试验证：
   - 自动加载 vs 手工加载
   - 启动预热 vs 场景预热
   - 软等待 0/300/800ms

### 8.4 常见产品策略方式

#### 策略 A：核心激励常驻预热

- 适用：
  - 复活激励
  - 双倍奖励激励
- 特点：
  - 就绪率高
  - 收入稳定

#### 策略 B：场景前置预热

- 适用：
  - 结算页激励
  - 阶段性插屏
- 特点：
  - 更省请求
  - 更接近真实展示时机

#### 策略 C：点击兜底加载 + 软等待

- 适用：
  - 低频长尾位
- 特点：
  - 节省资源
  - 不适合核心高价值激励位

#### 策略 D：自动加载 + 场景感知展示

- 适用：
  - 高频核心激励
- 特点：
  - 是当前推荐的主流 IAA 策略
  - 平衡 ready rate 和展示体验

#### 策略 E：更高价广告软等待

- 适用：
  - 激励价值极高的场景
- 特点：
  - 可能提高单次展示收益
- 风险：
  - 等待过久伤转化
  - 必须通过 A/B 测试验证

---

## 9. 推荐的新架构

```mermaid
flowchart LR
    A["业务层\nADManager.AsyncPlayAD"] --> B["策略层\nPlacementPolicy / RevenuePolicy"]
    B --> C["Provider Runtime\nRewardedRuntime / InterstitialRuntime"]
    C --> D["Platform Adapter\nTopOn/Taku"]
    D --> E["Unity SDK Bridge"]
    E --> F["Native SDK"]
```

### 7.1 抽象层职责

- 保留 `ADManager` 作为统一入口
- 去掉“只懂 0/1/2 状态”的单薄模型
- 引入 placement 级策略

### 7.2 平台层职责

- 管理 SDK 生命周期
- 管理自动加载/手工加载
- 管理状态查询和场景统计
- 处理微信/抖音/小程序/下载相关链路

### 7.3 策略层职责

- placement 是否自动加载
- 预热时机
- soft wait 时长
- load fail 重试策略
- show 冷却和频控

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## 10. 实施计划

### 阶段 1：P0 止血

目标：解决首播失败和关键回调缺陷

实施项：

1. 将工程切换到本地 `CC-Framework.Commercialization`
2. 扩展 Unity 层，补 `ATSDK.start()`
3. `ToponAdController` 中接入 `start` 生命周期
4. 激励首播增加冷启动补偿和短重试窗口
5. 插屏回调链修正

### 阶段 2：P1 收益增强

目标：提高 Ready Rate 和 Show Rate

实施项：

1. 核心激励位切自动加载
2. 插屏支持自动加载或策略化预热
3. 接 `entryAdScenario`
4. 接状态查询、缓存查询

### 阶段 3：P2 架构升级

目标：建立长期可运营体系

实施项：

1. 新增策略层
2. placement 级配置
3. 本地策略 / 后端策略下发
4. 数据埋点和 BI 打通

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## 11. 第一阶段具体改动清单

### 9.1 必改

- `Packages/manifest.json`
  - 切本地包依赖
- `Packages/CC-Framework.Commercialization/Assets/Runtime/ADAggregator/*`
  - 升级 `AsyncAdPlayer`
- `Assets/Topon_Adapter/Runtime/Scripts/ToponAdController.cs`
  - 补 `start`
- `Assets/Topon_Adapter/Runtime/Scripts/AwardVideoPlayer.cs`
  - 首播容错、场景统计
- `Assets/Topon_Adapter/Runtime/Scripts/InteractionPlayer.cs`
  - 回调完整化

### 9.2 推荐

- 增加 `ToponSdkLifecycle` 或 `ToponStrategyConfig`
- 增加 `RewardedPlacementPolicy`
- 为激励和插屏补统一诊断日志

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## 12. 产品 / 运营 / 后端建议

### 10.1 产品侧

- 明确每个激励位的触发场景和价值等级
- 区分“高价值激励位”和“长尾激励位”
- 插屏不要用“一刀切”频率

### 10.2 运营侧

- 配合场景统计做 placement 漏斗
- 按渠道分组优化 Waterfall
- 做自动价格和 A/B 实验

### 10.3 后端侧

- 下发 placement 策略
- 拉通报表 API
- 统一客户端和平台收益口径
- 对激励奖励做服务端幂等和风控

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## 13. 一句话结论

当前最优方案不是继续修补旧版手工状态机，而是：

**保留 `ADManager` 统一入口，重做中下层为“策略层 + 平台能力层”，把新版 Taku/TopOn 的 `start / 自动加载 / 场景统计 / 状态查询 / 本地策略` 真正接进来。**
