计算广告（上）

请答到的产品，设计，运营近期来每周一个人做读书分享，目前进行了有一个多月，这次是我的第二次分享。一方面，最近忙着没有怎么更博客，另一方面，分享的内容还是有点干货的，所以就把分享的PPT放上来。

引用格式里的内容，是我的ppt备注，有一些详细解释及例子

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定义：广告的两个主要参与方，出资人和媒体，在数字广告的术语中，我们称之为需求方和供给方。需求方可以是广告主，可以是代表广告主利益的代理商；供给方可以是媒体，可以是其他技术形态的变现平台。有偿：目的明确；非人员：不是靠人来传播（销售人员进行劝服活动，传销），这使得计算广告的目标可以采用计算的方式来优化。

互联网广告兼有品牌和效果两方面的功能，但互联网广告的高速发展主要是由于效果广告带来的巨大红利。在互联网环境中，广告的本质虽然没有发生变化，但是由于大量直接效果需求的产生，其表现形式越来越丰富和灵活了：比如，横幅，搜索竞价排名，软文，甚至游戏联运，其本质都是付费的信息推广，因此对于互联网广告，我们有如下认识：一切付费的信息、产品或服务的传播渠道，都是广告

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2.用户潜意识里会忽略掉固定广告位的内容，这个原则是当今原生广告的出发点之一

3.例如，在电视广告中，可以用有一定情节的短故事来宣传品牌；在路牌广告中，创意制作的原则是将若干主要市场诉求表现出来；在互联网广告中，由于用户注意力分散，广告创意应该集中强调一个主要诉求以吸引用户的注意力

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4.关于此话题，我推荐一篇公众号文章，文章对从性暗示广告谈起，讨论了如何给广告选择合适地媒体。https://mp.weixin.qq.com/s/s4vGggboo-DsfL0U1VDFLA，同时这个公众号：卫夕指北，大家也可以关注，主人是微博广告产品经理，会发一下深度长文。

6.比如电商或团购业务，那些在创意上强调哪些信息，才能打动价格敏感的用户，是有很大学问的。

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1.数字媒体的特点使在线广告可以进行精细的受众定向，技术使得广告决策和交易朝着计算驱动的方向发展。

2.点击率，转化率可以被记录衡量

3.标准化的驱动力来自于受众定向和程序化交易，标准化使得大家可以充分利用整个市场的流动性，更快地创造更多的价值

4.门户网站，垂直网站，搜索引擎，电商网站，返利网等等这些丰富的媒体，使得广告投入时有很多选项，而需求方在投放广告时，应从审核营销的角度去优化整体效果，不仅要做高ROI，还要考虑触达潜在用户。

5.在线广告的计算技术，很大程度上依赖于对于数据的利用，广泛收集用户的行为数据和广告反馈数据，对用户打上合适的标签，每一次投放后再根据数据进行优化，形成反馈闭环。如果说电力是工业革命的驱动力，那么互联网的根本驱动力可以认为是数据的深入加工和利用。

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1.横幅广告一般是嵌在页面固定位置的，由于占固定的版面，这种广告需要底层的备选素材库支持，以防在没有素材时页面开天窗

2.一段链接到广告主落地页的文字，是搜索广告的主流形式

3.不占固定版面，侵入式的投放，常见形式有弹窗，对联，全屏等，对用户体验影响较大，没有防天窗问题。一般为品牌广告，不按人群投放策略投放，主要强调创意的冲击力与交互形式的特色。

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4.在视频流播放的间隙插入的广告，分为前插片，后插片，暂停等类型，可以采用与横幅广告一样的点击率计费，也可以用用户观看时长等更接近于用户印象的指标

5.社交广告与社交网络中的广告不同，社交广告期望通过用户扩散式的传播来获得一定的影响力和口碑

6.横幅，开屏，推荐墙，积分墙等形式，移动端与PC端的差别在于：缺点：1.屏幕小，展示空间小；2.应用程序生态造成行为数据割裂（支付宝，微信小程序就是在试图解决这个问题）；优点：1.可以利用LBS精准定位，助推本地小商家做推广；2.移动端可以获取到更多的用户行为数据；

7.主动的广告形式，短信，imassage也有邮箱类似，通过精准把握用户兴趣，非常有节制地提供对用户有价值信息

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1.展示广告：把网站，app广告位按照杂志版面的广告位来售卖，售卖方式，比方说独占展示一个月约定付多少钱这样的合约模式。然而，互联网不同于传统媒体的是，广告位是可以分人复用的，可以把不同的广告位分给不同的人，这个观念是在线广告发展的核心驱动力

2.于是，展示广告就向定向广告的方向发展了，可以向男性用户展示剃须刀广告，向女性用户展示化妆品广告。但此时不能再按照CPT的方法计费，因为广告主不再独占广告位，就需要得到展示量的保证。这一阶段的定向广告仍然以合约方式售卖，媒体向广告主保证投放量，遵循CPM千次展示付费的计费方式的。

3.受众定向产生后，市场向着精细化运作的方向快速发展，一是定向标签越来越精准，二是广告主的数量膨胀，在这些趋势下，合约的售卖方式会遇到很多麻烦。首先，很难对细粒度的标签组合下的流量做准确的预估；其次当一次展示同时满足多个合约时，对比竞价的方式，仅仅按照展示量约束下的在线分配策略，不能给媒体带来更高的收益。这样的思路催生了计算广告历史上革命性的产品模式——竞价广告。在这种模式下，供给方只向广告主保证单位流量的成本，不再给出展示量的保证，换言之，每次展示都基本按照供给方收益最高的原则来决策。

4.竞价广告产生的最初场景其实是搜索广告。用户搜索时的关键词非常能表达用户意图，因此搜索广告从一开始就直接达到了非常精准的程度，便很自然的采用竞价的方式来售卖。

5.再往下想一步，将搜索广告搬到媒体页面，将用户的兴趣标签从搜索关键词变成正在浏览的页面的关键词，这就产生了上下文广告。

6.基于竞价广告的竞价机制和精准人群定位这两个核心功能，在线广告分化出了广告网络(ADN)这种新的市场形态。广告网络可以批量地运营媒体的广告位资源，按照人群或上下文标签售卖给需求方，并用竞价的方式决定流量分配。对于大量中小型互联网媒体来说，把自己的广告库存托管给ADN，是一种切实可行的变现手段。SSP与DSP是的两种产品形态，分别服务于供给方和需求方。

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可能说了好多个专业术语，大家有点懵，我在这里画了一张图，表示一个各种产品形态之间的关系

大一些的媒体可能自己开发SSP，大多数中小型媒体会将媒体资源托管到ADN，这时候可以理解成SSP嵌到了ADN中。ADN有很多媒体流量，但是不能满足所有广告主的需求，adn之间也会进行频繁的交易，影响广告时效性和成本，所以需要一个统一的交易场所，于是产生了广告交易平台ADX。连接DSP与SSP。

过程是：SSP/ADN说，我这里有广告资源可以投放，大家快来啊。然后广告交易平台ADX跳出来发通告，各位DSP，快来啊，有人要卖广告了！

一堆DSP冲出来说，我这个广告的受众要求符合广告位的受众标签，然后这些广告开始竞价，最终出价最高的广告以第二高价成交，该广告将被投放到SSP的广告位资源中。ADX的一轮工作便完成了。

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我们都知道利润等于收入减去成本，成本是比较容易估算的，而收入估算，则是计算广告中的一个大的问题。

1.在CPT结算方式下，收益由需求方估计，严格来说这是一种销售方式而非计费模式，价格是双方事先约定好的，无需计量。CPT的优点是，广告主可以独占广告位，适用于品牌广告

2.CPM按照千次展示结算，由需求方根据其市场策略和预算控制流量的单价，适用场景是需求方目标是较长时期内的利益，而非短期转化，广告对受众有偏好，比如说化妆品广告希望投放给女性用户，不需要独占广告位。事实上，大多数互联网广告，尤其是视频广告，CPM都是主流的结算方式。

3.CPC，按点击结算，最早产生于搜索广告，很快被大多数效果类广告普遍采用。点击率估计由供给方通过收集大量用户行为数据给出，点击价值估计由需求方通过自己的站内数据分析体系给出。CPC计费方式，在效果类广告中具有接近垄断的地位。

4.CPS/CPA/ROI，即按照订单数，转化行为数或投入产出比来结算，比较极端，对需求方来说不需承担任何风险，而对于供给方来说需要估计点击率以及点击价值。然而点击价值需要站内数据，一般供给方很难估计，而且存在需求方故意扣单降低转化率，以低成本提高曝光量这种操作，因此这种方式主要存在在一些具有成熟转化流程的，垂直领域广告网络，比如google play，apple store。

总结一下，CPT这样独占式的售卖，不利于受众定向和程序化交易的发展，因而长期来看其占比会有下降的趋势；对于效果广告，CPC最有利于发挥供给方和需求方长处，因此被广泛采用；对于品牌广告，有时候效果和目的不方便直接衡量，可以采用CPM的方式计费；而CPS在特定环境下使用才比较合理。

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我们现在在做的请答到是用户产品，用户产品的演进根本驱动是人们追求方便的天性。

然而良好的用户体验，并不会给商业产品带来好的口碑，商业产品一般都有一个明确的商业目标，只要能给商业目标带来提升，即使在流程上引入不便也是可以接受的。

在优化既定商业目标这一原则下，

商业产品设计有一些关键点：

1.策略本身是商业产品非常关键的环节，以广告为例，竞价中的机制设计，冷启动时的数据探索，受众定向的标签体系都是产品策略需要考虑的内容。

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这本书的第二部分对在线广告一些主要的产品形态和相应的商业逻辑展开了讨论。主要分为合约广告，搜索与竞价广告，程序化交易广告，以及移动与原生广告四个部分。今天我对每个部分涉及到的主要问题，做简单的介绍。

首先，在合约广告中，以CPT方式结算的广告位合约对技术依赖性较小，不做过多讨论。

以CPM结算的展示量合约，主要面临两个挑战，一，受众定向，一些很典型的方法我在PPT中列了出来，地域直觉上很好理解；人口属性指男女，年龄，教育程度，收入水平等；频道是指按照供给方内容分类体系将广告库存按照频道划分，比如汽车，母婴，美妆等；上下文定向，将频道定向的方法加以推广，就可以联想到根据网页的具体内容匹配相关广告，比如在携程的游记中，看到对应景点的酒店；行为定向，根据用户的历史访问行为了解用户兴趣，从而投递相关广告，如果把上下文看作用户单次行为的定向，那么行为定向可以认为是一系列上下文定向的融合效果；精确位置定向，得益于移动设备上LBS的应用，获取用户的精确位置成为可能，使得大量区域性非常强的小广告主（比如餐饮，美容等）有机会投放精准定位的广告，这也是移动广告最重要的机会之一；重定向，是一种最简单的定制化标签，原理是对某个广告主过去一段时间的访客投放广告以提升效果，精准程度最高效果最突出，然而覆盖量小；新客推荐定向，由于重定向量小，无法接触潜在客户，因此新客推荐的思路被提出，其原理是根据广告主提供的种子访客信息，结合广告平台丰富的数据，为广告主找到行为上相似的潜在客户。

第二个挑战是展示量合约，指约定某种受众下的展示量，按照事先约定好的单价结算，如果没能按照投放量完成展示，则媒体要给广告主赔偿。这一商业模式需要一系列技术支持，包括受众定向，流量预测，流量塑性，在线分配等。

流量预测，是要尽可能准确地预测不同标签人群地流量，一般的方法是根据历史数据来拟合未来的流量趋势，预测的结果可以用于售前指导，出价指导以及在线分配。

流量塑形，主动的影响流量，用一个例子来解释，假如在车展期间，汽车频道上的展示广告需求旺盛，那么首页上的链接应更多地给汽车频道导流以利于收入的增加。

在线分配，广告位和广告需要在每一次曝光时实时做出分配决策，不可能等到流量情况全部已知后再做决策，这一策略问题称为在线分配。一般的解决思路是，根据历史数据和某种策略离线得到一个分配方案，线上则按照此方案执行。

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搜索广告在整个在线广告中都有着旗舰产品的地位，它是以上下文查询词为粒度进行受众定向，并按照竞价方式售卖和CPC结算的广告产品。具有鲜明的特点：

1.变现能力远高于一般展示广告，最关键的原因是搜索关键词直接地反应了用户地意图

2.搜索广告地受众定向标签为关键词，而根据用户历史行为得到的兴趣标签不是很重要，因为其信号不如关键词强烈，另外搜A，出现并不相关的结果，对用户体验是有影响的。

3.搜索广告的展示结果与自然结果相似，有原生广告的意味。

4.由搜索广告发展而来的竞价交易模式已逐渐成为互联网广告最主流的交易模式。

产品策略

1.查询扩展。关键词的常用匹配策略有4种：精确匹配，即不做任何形式的扩展；短语匹配，当用户查询包含广告主的关键词、关键词的近义词或关键词的颠倒形态，比如英语培训，能匹配到英语培训，英语培训署其班6，哪个英语培训好，英文培训等；广泛匹配，查询词与关键词高度相关，仍以英语培训为例，可能会出发外语学习班，四级证书这样的查询，一般是用数据挖掘算法自动获得的匹配关系；4.否定匹配，广告主可以明确指出哪些词不能匹配，可以灵活地关掉一些低效流量。

2.广告检索是将候选广告按照期望CPM值排序；

3.放置是广告候选完成排序后，系统需要分别确定北区和东区的广告条数，主要基于用户体验和收益考虑。（解释一下，北区东区指的是搜索结果页的位置）

4.定价，是竞价广告非常核心的策略，就是接下来要讲的

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以搜索广告为代表的竞价广告实际上是像拍卖那样销售广告展示机会，系统会根据广告主的出价，以及由此计算出的eCPM决定谁可以获得某次展示的广告位。在线广告竞价市场最常见的定价策略是GSP方案，另外有一种VCG定价策略，虽然理论比GSP更合理，但是由于原理复杂，向广告主解释起来有难度，因此在实际中采用的并不多。

先介绍一下GSP，中文是广义第二高价。所谓第二高价，是指在只有一个位置的拍卖中，向赢得该位置的广告主收取其下一位广告主的出价，而广义第二高价，则是在有多个位置时类推一下，第二名收及三名的出价。而关于为什么要对第一名收第二名的出价，我概括一下，总的来说就是，第二高价原则，由于竞价是个动态的过程，如果第一名赢得了拍卖，其他人退出竞拍，那么第一名可能调低价格，这是又会有参与者进来参与竞拍，导致竞拍过程波动，而第二高价原则可以让参与竞价的各方达到纳什均衡，可以促进参与方给出符合自身实际的报价。感兴趣的可以看看卫夕指北公众号中的《从央视到谷歌：聊一聊竞价广告的机制设计》这篇文章。

实际上，第二高价是单位置拍卖的最优定价策略，而广义第二高价却不是多位置拍卖时的最优定价策略。最优策略是VCG，其基本思想是，对于赢得某个位置的广告主，其所付出的成本应该等于他占据这个位置给其他市场参与者带来的价值损害。难理解吧？对我们的难理解，对广告主难说更是难理解了，所以这也使得VCG没能成为主流的定价方式。不过其优点是，在这种机制下，每个广告主达到帕累托最优，而且相对于其他的定价策略，这种定价向广告主收取的费用是最少的。

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程序化交易，向移动端转移，向原生的方向发展是目前在线广告的大趋势。而这里面有着复杂的生态关系和一个个技术挑战，一次讲完这些对我来说有一定压力，对大家来说接收起来也费劲，因此程序化交易和移动互联与原生广告部分内容我将在《计算广告-下》的分享中给出。谢谢！