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制品面试系列文案旨在经过结构化思维和详细案例处理你在面试中遇到的问题。本文结合案例，分享了回答预估问题的思路和详细过程。 
在咱们制品面试系列的文案里, 咱们系统的讨论了怎样回答制品面试时的估算问题。前几日,有小伙伴后台私信了一个估算问题，大体如下：
你怎样估算GoogleAdSense产生的收入?
已知条件如下: 加入谷歌AdSense的网站中《纽约时报》大大概1000万订阅者,第二十名有100万,第1百名有1万上下的订阅者。谷歌AdSense的收入约为$ 170亿。下面咱们试图探讨下这个估算的问题怎么进行计算。
1、面试官在考察什么?
面试官重点考察你的以下能力: 在解释你的估算办法时,你是不是条理分明,逻辑清楚?你进行计算时,是不是会让面试官理解你的意图?你能够快速进行计算吗?你能否令人信服地解释你的假设?回答估计问题的关键是将“办法”与计算掰开。
将办法与计算掰开能够防止你在计算中迷失方向和失去规律。树状图能够帮忙你理清思路, 运用树状图可让你首要解释办法背面的规律, 而后仅关注计算。
2、怎样回答题目？
在文案制品面试系列——怎样回答估算问题，咱们给出了回答这类问题的框架，大致能够归纳如下:
（1）知道问题的范围。经过和面试官的交流就估计范围达成共识。
（2）创建主方程。介绍一个主方程式来解释你的整体办法。
（3）描述你的假设
（4）画一个树状图，将公式中的未知数分解为更简单的公式
用你想要得到的结果及其涵盖的时间范围(例如 ,一年)做为父节点。将父节点分解为运用算术运算符计算的子节点( A, B, C )。解释算术运算背面的规律。
例如, 为何将 AXB 并除以 C? 运用常识或面试官可能会同意的熟练场景来解释所有假设。
倘若需要将子节点再分解为其他子节点, 请重复此过程。
（5）从下往上计算
从树的底部起始, 计算每一个节点分支的结果, 直到到达顶部的父节点(要获取的结果)为止。
（6）进行恰当性复查
经过将其与已知基准进行比较, 检测你的估计是不是在标准范围内。倘若你的估计不在标准范围之内, 请检测你的假设, 确定哪一个是错误的, 而后向面试官解释可能引起错误计算的原由。只要你有解释, 你的答案就会受到好评。
3、问题解答示例
1. 知道问题的范围
面试者:首要, 我想阐明我对 GoogleAdSense 怎样产生收入的理解。
面试官 :好的。
面试者:GoogleAdSense是面向发布商的Google宣传处理方法,仅适用于第三方网站,对吗?
面试官:是的。它不包含 Google 旗下的 YouTube 等产品。
面试者：好的, GoogleAdSense 的工作方式是经过网络平台连接宣传主和网站主,在牵线搭桥中为双方服务, 同期赚取自己的利润。
面试官: 是的。
面试者：好的。我晓得发布者会得到宣传收入的一部分, 那样估算值是不是应该排除此份额?
采面试官:不消。估算全部 AdSense 收入。
面试者：晓得了, 谢谢。我应该估算一年的收入吗?
面试官： 是的。
面试者:能够给我两分钟,让我能够思虑一下怎样处理这个问题吗?
面试官： 好的。
2. 创建主方程
↑ 主方程式：形成一年宣传收入的主公式
注:
CPC(CostPerClick)：每次点击付费宣传，当用户点击某个网站上的CPC宣传后，这个站的站长就会得到相应的收入
CTR ( Click-Through-Rate )：点击经过率，是互联网宣传常用的术语，指网络宣传(照片宣传/文字宣传/关键词宣传/排名宣传/视频宣传等)的点击到达率，即该宣传的实质点击次数(严格的来讲，能够是到达目的页面的数量除以宣传的展现量(Showcontent)。
CPM(CostPerMille)即每千人成本。
CPM是一种展示付费宣传，只要展示了宣传主的宣传内容，宣传主就为此付费。
面试者：
好的, 从整体上讲, 这是我怎样估算的办法。许多发布商运用 GoogleAdSense来营销其网站上的宣传空间, 并从这些宣传中得到年度收入。
因此呢, 我将经过「发布者数量 X「每一个发布者的每日平均宣传收入 X 「一年中的天数来估算一年中的总宣传收入。
在解释怎样估算发布者数量和每日收入的细节之前,我想确认一下,到日前为止,我的办法是不是知道?
面试官:到日前为止, 是的。
3. 描述你的假设
面试者：好的。我晓得《纽约时报》大大概 1000万订阅者, 我猜她们大都数都是每日读者。
而第1百名的出版商则拥有大约 1 万名订阅者, 假设她们每一个月会阅读一次。
因此, 思虑到小众出版商在前 100名的底部, 我假设,这 100家出版商表率了接近 100%的谷歌 AdSense 收入。
之因此这般说, 是由于我无计算运用GoogleAdSense 的个人博客作者的数量。你同意这项评定吗?
面试官：似乎恰当, 请继续。
面试者:好的。有些大型的网站每日吸引着数百万的订阅者, 而小众网站则吸引了成千上万的每月订阅者。
因此呢, 我认为咱们能够这里处应用 20/80规则,据此,有 20%的大型网站可能会产生 80%的 AdSense 收入。你认为恰当吗?
面试官：是的。那样你将怎样运用此信息?
4. 画树状图，将公式中的未知数分解为更简单的公式
面试者：好的, 由于我运用的是 20/80规则, 因此我估计前 20%的发布商(根部分)产生 GoogleAdSense 收入的 80%。
因此呢, 我将「表率前 100名发布商的前 20%」 X「每日产生的平均收入」X「 365天」。
接下来, 我将每日的宣传收入分解为点击宣传收入和展示宣传收入, 这是谷歌 AdSense 供给的两种重点宣传类型。
而后, 为了计算一天的点击宣传的宣传收入, 我将「每日的拜访者数量」 X「拜访者点击宣传数量」 X「用户点击的宣传所占的百分比」,即「点击次数/点击率( CTR )」 X「每次点击花费( CPC )」(分支的第三级)。
为了计算访问者在一天内点击宣传的数量, 我将计算「一天中拜访的页面数量」X「每页的宣传数量」 X「点击宣传的百分比」。
为了计算拜访者在一天内看到的点击宣传的数量, 我将计算「一天中拜访的页面数量」 X「每页的宣传数量 X「点击宣传的百分比」。 
↑ 完整的估算树状图
到日前为止,你感觉有什么问题吗?
面试官：无, 你继续。
面试者：好的, 接下来我将阐述怎么计算每日展示宣传的收入。
为了计算一天的展示宣传收入, 我将「每日的拜访量」 X「她们每日看到的展示宣传的数量」X「每千次展示的成本」。
为了计算拜访者一天中看到的展示宣传的数量, 与点击宣传的计算办法类似,我将「一个人每日拜访的页面数」 X「每页宣传数」 X「展示宣传的占比」。
你感觉有什么问题吗?
面试官：不, 我很清楚。让咱们继续进行总体估算。
面试者：好的。
5. 从下往上计算
好的。从估算树的左下角起始, 我将首要估算读者每日拜访的页面数。我将以自己做为该估计的普通读者。
因为我无读过《纽约时报》, 然则类比每日阅读的网页, 我每日大概浏览 10篇无关网页。因此呢, 我将运用 10做为每日拜访的页面数。
面试者运用了可能会熟练的典型场景来解释这些假设。接下来,面试者在关联节点的左上角写下估计数。重复此过程以计算每一个节点。此刻, 我认为每页最少看到 5 个宣传。因此, 我认为每页的宣传数量为 5。假设我看到的宣传中有 50%是可点击宣传, 50%是展示宣传。
因此呢, 我将点击宣传的百分比设为 50%。好的。此刻, 我能够将这些数字相乘得到拜访者在一天内看到的点击宣传数量:「 10X5X0 . 5=25 」。 
↑ 计算每日宣传点击数
此刻, 让咱们转到访客点击宣传数的父节点。在前 20名发行商中 ,《纽约时报》是美国最受欢迎的发行商之一, 持有约 1000万订户。
因此呢, 我将认为这是订阅用户的最大范围。排名前 20的出版物的其余部分亦将持有数百万的订阅者, 但少于《纽约时报》。
因此呢, 假设订阅数量的范围在 100万到 1 千万之间。鉴于无其他数据可用, 我将平均值 500万做为这些网站的平均订阅数。
因为这些订阅者很可能每日都会拜访她们的订阅, 因此呢我假设这亦是每日的拜访者数量。
继续计算每日的点击收入。将假设 CTR为0 . 5 %,而 CPC 的平均花费为$0 . 5。
因此呢,咱们能够将「每日的拜访者数量」X「拜访者每日看到的25次点击宣传」X「点击率」 X「 CPC」来计算每日的点击宣传收入,即: 500WX25X0 . 5 %X05=31 . 25W/天。 
↑ 每日宣传点击收入
与点击宣传类似, 为了计算每日展示宣传的收入, 咱们计算访客看到的展示宣传数,这里分支上, 所有节点的估算值都与点击宣传的估算值相同, 这是由于无论页面上表示哪种宣传, 读者每日拜访的页面数都是相同的。
这一样适用于在每页的宣传数量。况且, 我假设其他 50%的宣传都是展示宣传。因此呢, 每日拜访者看到的宣传数量为 25个。
此刻, 让咱们看它的父节点, 按照我对展示宣传的平均每千次展示花费的认识,我的估算值是 1 美元。
因此呢, 为了得出每日的展示收入, 我将这三个原因相乘,即「每日 500万拜访者」 X「 25 次展示宣传」 X「每次展示0 . 001」=12 . 5万。 
↑ 每日展示宣传收入
按照以上结果,计算每日宣传的总收入,因此呢每日宣传的总收入=31.25W+12.5W=43.75W。
此刻,咱们有了所有数字,能够估算出每年GoogleAdSense 收入的 80%=20X43.75WX365=$32亿。
总收入=$ 32亿 X1 . 25=$ 40亿。 
↑ 80%宣传的收入
面试官：好的,你对此有何看法?你认为它恰当吗?
6. 进行恰当性检测
面试者：嗯, 我认为估算值比 GoogleAdSense 实质收入低得多。
GoogleNetworkMember 的收入约为$ 170亿, 因此呢我的收入减少了约 4倍。
面试官：你怎么解释?
面试者：我认为我的假设是仅有订阅者是平常读者, 这太保守了。
实质上, 拜访这些发布者的大都数人可能不是订阅者。她们很可能是不想为订阅付费的拜访者,但她们想阅读这些发布者的内容。
因此呢, 我猜想非订阅者与拜访这些发布者的订阅者之间的比率可能是 4 : 1, 这解释了数据的差异。
面试官：是的。那样, 你将怎样更改计算?
面试者：将每日访客数改成每日订阅者拜访数和未订阅的拜访数之和进行计算,她们的比大概是1:4、这解释了数据的差异。
面试官：是的。那样，你将怎样更改计算？
面试者：将每日访客数改成每日订阅者拜访数和未订阅的拜访数之和进行计算， 她们的比大概是 1 : 4。
作者：Kris，公众号：Kris制品成长之路
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发表于 2024-9-4 02:45:20