从曝光量 + CPM 估算收益，或从目标收益反推所需曝光量。
收益 = 曝光量 / 1,000 × CPM
多数误判来自“分母”和“流量质量”不一致。先把这些核对清楚再信这个数字。
曝光量 ≠ visits/pageviews
本工具使用“广告曝光量”计算；把访问量/浏览量当曝光会导致结果偏差很大。
核对： 在 Adsterra 报表里使用 Impressions，并保持与预测同一时间范围、同一广告样式/zone。
CPM vs eCPM：确保口径与公式一致
平台可能展示 CPM、eCPM、净/毛口径等；混用会让预测失真。
核对： 优先用（收益 ÷ 曝光量 × 1,000）得到的 CPM/eCPM，并与同一时间窗口对齐。
填充率会压缩实际收益
若不是每次请求都变成曝光（no-fill），实际收益可能低于假设。
核对： 查看 fill rate/no-fill 提示；若波动大请拉宽 CPM 区间。
地域结构对 CPM 影响极大
Tier-1 与 Tier-3 的占比轻微变化都可能带来 2–5 倍波动。
核对： 按国家拆分曝光与 eCPM，用加权方式构建 CPM 区间。
Popunder 频控与体验风险
过高频次会伤害留存，也可能触发合规/政策风险。
核对： 确认频控策略；关注跳出/回访；对比短期 CPM 与长期流量。
可选的合理性检查与下一步建议。AI 不影响核心计算，且不做任何收益承诺。
请勿粘贴账号 ID、带私密参数的链接或任何个人信息。
Adsterra 官方资源与 CPM 定义参考：
查看更多广告指标计算器：
为什么它更好用？
正向 + 反推
既能估算收益，也能从目标收益反推所需曝光量。
区间敏感度
支持 CPM min/max + 场景卡片，输出结果范围，降低不确定性带来的误判。
口径提示
Adsterra 坑点清单：impressions vs visits/pageviews、CPM vs eCPM、填充率与地域结构。
可选 AI Insights
给出合理性检查与可执行的下一步建议（不做承诺）。
怎么用？
选择模式
选择估算收益或反推曝光。
输入假设
输入曝光量/目标收益与 CPM（或区间），并选择时间口径。
复制与迭代
复制摘要，调整假设，规划下一步实验。
常见问题
数值仅供估算；实际 Adsterra 收益会随地域结构、广告样式、流量质量、季节性与合规/政策变化。