# LevelPlay 推荐的最佳实践

> 实现经过验证的策略，通过遵循关于增长和性能的建议最佳实践来优化 LevelPlay 的使用。

| **主题**                                                                          | **描述**                                                                                |
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| [如何衡量成功](/grow/levelplay/platform/best-practices/how-to-measure-success.md)     | 使用报告工具和群组分析，通过跟踪关键绩效指标（例如收入（LTV、ARPDAU）、留存率和参与度）来衡量 app 的成功。                          |
| [调解管理最佳实践](/grow/levelplay/platform/best-practices/mediation-management.md)     | 通过组织广告网络层、设置 eCPM 阈值和调整优先级来优化瀑布流性能，从而使用 ironSource Mediation 实现 Monetization 最大化。     |
| [最大限度减少广告延迟最佳实践](/grow/levelplay/platform/best-practices/minimizing-latency.md) | 通过确定高填充率网络的优先级、使用缓存和配置超时来确保快速无缝的广告投放，从而最大限度减少广告延迟。                                    |
| [应用内竞价最佳实践](/grow/levelplay/platform/best-practices/in-app-bidding.md)          | 通过保持更新的集成、添加多个竞价网络以及监控关键指标来优化 app 内竞价，从而实现最高竞价效率。                                     |
| [放置/位置最佳做法](/grow/levelplay/platform/best-practices/placement.md)               | 通过策略性地创建广告位以实现高可见性、使用一致的命名约定以及不断测试格式和位置来提高广告效果。                                       |
| [A/B 测试最佳实践](/grow/levelplay/platform/best-practices/ab-testing.md)             | 通过对广告素材、放置/位置、节奏和瀑布流策略实施 A/B 测试，然后分析效果以定制广告设置，从而提高 Monetization。                      |
| [细分最佳实践](/grow/levelplay/platform/best-practices/segments.md)                   | 按受众属性对用户进行细分，定义定向投放逻辑，根据效果对广告位进行分组，并不断优化细分段以提高广告个性化和收入。                               |
| [交叉推荐最佳实践](/grow/levelplay/platform/best-practices/cross-promotion.md)          | 通过跨应用和广告单位启用出价人、设置基于 CPM 的瀑布流排序、使用多个出价人以及针对日常激活的应用有效应用 CPM 层，最大限度提高交叉推荐 Monetization。 |