用戶畫像：了解目標觀眾的年齡、興趣、觀看習慣等，為廣告對接提供依據。

品牌需求調查：調研品牌商的廣告需求，包括目標受眾、投放預算、營銷目標等。

同行業平臺分析：研究同類平臺的運營模式、技術實現、盈利方式等。

SWOT分析：識別系統開發的優勢、劣勢、機會和威脅。

內容分析：利用NLP（自然語言處理）技術分析短劇內容的主題、情感傾向等。

廣告適配：根據內容分析結果和品牌需求，通過算法匹配合適的廣告內容。

投放時機：設計算法確定廣告在短劇中的佳插入時點。

投放頻率：平衡用戶體驗和廣告展示頻次，防止用戶因過多廣告而流失。

互動式廣告：開發互動廣告形式，提高用戶參與度和廣告效果。

個性化推薦：基于用戶歷史行為和偏好，推送相關廣告，提高轉化率。

效果監測：實時監控廣告表現，如點擊率、觀看時長、用戶反饋等。

優化迭代：根據數據分析結果調整廣告匹配策略和投放機制，持續優化系統性能。

前端技術：采用響應式設計，確保跨設備兼容。

后端技術：考慮使用微服務架構，保證系統的可擴展性和穩定性。

大數據存儲：使用分布式數據庫管理系統，存儲海量的用戶數據和廣告數據。

數據安全：采取加密措施保護用戶隱私和品牌信息。

廣告網絡接入：整合AdMob、Unity Ads等廣告網絡平臺，豐富廣告資源。

社交媒體融合：與社交媒體平臺API對接，實現內容分享和推廣。

廣告收益：通過CPC（每次點擊成本）、CPM（每千次展示成本）等模式獲取廣告收入。

增值服務：為品牌商提供定制化廣告解決方案，如品牌定制短劇、互動廣告等。

平衡廣告與內容：優化廣告呈現方式，確保用戶體驗不受影響。

高質量內容：保證短劇內容的吸引力，以維持用戶基礎和活躍度。

聯合營銷：與品牌商共同開展營銷活動，提升品牌曝光度和用戶參與度。

多渠道分發：將短劇內容及廣告跨平臺分發，擴大觀眾范圍和品牌影響。