广告业务
参考书目:《计算广告:互联网商业变现的市场与技术》
- 互联网思维:
免费服务 => 数据、流量 => 变现
数据变现依赖于行为定向
(一)基础概念
广告的定义
广告是由已确定的出资人通过各种媒介进行的有关产品(商品、服务和观点)的,通常是有偿的、有组织的、综合的、劝服性的非人员的信息传播活动。
这其中包括3方博弈:
- 出资人(demand,需求方)= 广告主(advertiser) + 代表广告主利益的代理商(agent) + 其他形式的采买方
- 媒介(supply,供应方)
- 受众
广告的目的
广告的根本目的是广告主通过媒体达到低成本的用户接触。
成本的衡量指标主要是:
ROI
(Return On Investment,投入产出比) = 总产出/总投入
广告业务的收益来源、分类
- 数据、流量:使得选择广告主产品的几率增加
对应:效果广告(信息流广告),产品形式常为竞价广告
- 品牌属性:使得对广告主产品性价比的苛求度降低
对应:品牌广告(比如开屏广告、互动开屏广告),产品形式常为合约广告。
付费方式一般为CPT
(不支持标签定向)/CPM
(支持标签定向)。
计算广告
看到广告后可能的后续行为
点击行为:广告点击与广告展现的比率成为点击率(Click Through Rate,
CTR
)一般不会太高,短视频APP中开屏广告对外预估5%。
链接到广告主落地页(landing page)
从落地页开始进一步完成下单等操作,称为转化:转化次数与到达次数的比率成为转化率(Conversion Rate,
CVR
)
计算广告的核心问题:优化收入
- 计算广告的核心问题,是为一系列用户与环境的组合找到最合适的广告投放策略以优化整体广告活动的利润。
- 对一个广告产品中具体的产品形态,我们能够主动优化的是收入而非成本。
收入核心量化指标:eCPM
千次展示期望收入(eCPM
, expected Cost Per Mille)= 点击率(CTR
) x 点击价值(CVR
)。
有两个相近的概念:
RPM
:千次展示收入CPM
:千次展示成本
主要广告计费模式
CPM
结算,按照千次展示结算。supply与demand约定千次展示的计费标准,这些展示能否带来对应的收益由demand进行估计和风控。品牌广告(尤其是视频广告)由于目标是长时间收益,大多采用CPM
。CPC
结算,按照点击结算。最早产生于搜索广告,被效果广告(也称信息流广告)普遍采用。点击率的估计是由交给supply完成的。点击价值的估计则由demand完成,并通过点击出价的方式向市场通知自己的估价CPS
(cost per sale)/CPA
(cost per action)/ROI
结算,是按CVR付费的变种,只对demand有利,supply需要引入第三方监管机构对demand进行监管。CPT
(cost per time)结算,将广告位以独占形式交给某个广告主,最开始的固定位置合约交易即这种类型。
技术概览
计算广告是典型的个性化系统。
大数据管理平台(Data Management Platform,
DMP
)
个性化系统组成:
- 实时响应请求,完成决策的在线投放(online serving)引擎
- 离线的分布式计算(distributed computing)数据处理平台,如Hadoop,对每一个用户进行刻画
- 在线实时反馈的流计算(stream computing)平台,如Spark、Flink,加工短时的个性化特征
- 连接和运转以上三部分数据流的数据高速工具(data highway),如Flume
(二)在线广告
- 在线广告满足以人群为目标、以产品为导向的技术型投放模式
- 广告主、媒体和用户的体验都要被认真考虑和满足,才能保证整个市场的平衡和不断发展
在线广告创意类型
横幅广告
文字链广告:链接到广告落地页
富媒体广告:全屏、弹窗、对联……
视频广告:前插广告、暂停广告、新兴的短视频广告
视频广告一般采取
CPT
/CPM
结算模式。社交广告:原生广告的常见类型
邮件定向广告
在线广告发展史
合约广告产品:由线下广告的交易形式衍生而来,主要服务于后续效果不宜直接衡量的品牌类广告主,在门户网站和视频网站较为常见。
又可以分为:按照时段售卖的
CPT
广告、按照约定展示量售卖的CPM
广告。竞价广告产品(
CPC
):最重要的形式是搜索广告,产品形式为对搜索关键词的竞价。这种广告在拓展到站外展示流量时,演进成了对页面关键词/用户标签竞价的产品形式(ADN
)。竞价广告的商业逻辑和合约广告完全不同,也是解决效果类广告的关键产品形式。程序化交易广告产品:竞价广告进一步催生了实时竞价(
RTB
)的交易形式。实时竞价使得需求方可以更灵活地划分和选择自己的目标受众,也使得更广泛的数据使用和交易迅速发展起来。以实时竞价为核心的一系列交易方式逐渐演变为机器之间以程序化的方式完成广告交易决策,因此,这类产品称为程序化交易广告产品。RTB
的实时特指的是对demand实时,促使了ADX
和DSP
的产生。原生广告产品:广告的产品体系除了自身的演进,另一个重要课题是如何处理与非商业化内容的关系,让广告与内容尽可能以“原生”的方式共存。
(三)在线广告发展主线
1.定向技术 + 交易模式
(1)固定位置合约交易
采用合同约定的方式确定某一广告位在某一时间段为某特定广告主所独占,并且根据双方的要求,确定广告创意和投放策略。
- 付费方式:
CPT
(Cost per Time),不支持标签定向
(2)受众定向、按展示量结算的合约交易
比如:Porsche买断了一个广告位,它不是给所有人都推送同一款车,而是给年轻小伙子推送便宜花哨的Cayman,给成功人士推送成熟稳重的Cayene,这样广告点击率(
CTR
)显然更高。
付费方式:
CPM
(Cost per Mille,按千次展示付费)在下文中我们可以得到广告的收入由
eCPM
确定,受众定向、标签体系使得CTR
的预测成为可能,所以根据展示量付费更加合理。定向广告(target advertising) = 受众定向(audience targeting) + 广告投放(ad serving)
① 受众定向(标定用户标签)
受众定向依赖于DMP
的能力:
地域定向:比如相亲广告”人在杭州,希望找个男朋友宠我……”
人口属性定向:年龄、性别、收入水平、教育程度……
频道定向:比如汽车网站推送买车广告
上下文定向:上下文定向的粒度可以是关键词、主题,也可以是根据广告主需求确定的分类。上下文定向的效果在不同类别的内容上有很大的区别,但是这种方式有一个非常大的好处,那就是覆盖率比较高。对大多数广告展示,不论对当前访问用户的信息了解有多少,往往都可以根据当前浏览的页面推测用户的即时兴趣,从而推送相关广告。由于覆盖率高,上下文定向也是
ADN
中首选的定向方法之一。行为定向:从上下文定向发展而来,数据变现的主要途径
上下文定向、行为定向促使了标签体系的产生,将每个用户映射到一个或多个标签上。
精确位置定向:如外卖
重定向:对某个广告主过去一段时间内的访客重新投放广告以提升效果,比如去过的健身房给你打电话卖课
新客推荐系统(Look-alike):根据广告主提供的种子访客信息,结合广告平台更丰富的数据,为广告主找到行为上相似的潜在客户
团购
② 广告投放
将广告投送由直接嵌入页面变为实时响应前端请求,并根据用户标签自动决策和返回合适的广告创意。
(3)竞价交易(auction-based advertising)
- 付费方式:
CPC
(Cost per Click,按点击付费) - 竞价广告从搜索引擎广告兴起(关键字排名),推广到上下文广告(contextual advertising)中,所以
CPC
的付费方式很好理解 - 竞价交易模式的本质是将量的约束从交易过程中去除,仅仅采用价高者得的简单决策方案来投放每一次广告。竞价顺应了定向广告向精细化发展的趋势要求,也为大量无法用合约售卖的剩余流量找到了可能的变现渠道,使得大量中小广告主参与在线广告的可能性和积极性大大增强(从而促使了
ADN
的产生),也使得在线广告的商业环境与传统广告产生了本质区别
【广告网络中竞价的标的物】
- 上下文页面中的关键词,这是直接从搜索广告衍生而来的
- 根据用户行为加工的兴趣标签,这是从展示广告的定向逻辑发展而来的
【ADN(服务于supply)】
广告网络(ad network, ADN
):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。
注意ADN是封闭竞价,而非实时竞价。
这种模式下人群、标签的定义都是supply决定的(即采用的都是结构化用户标签),demand没有加工的自由(无法满足定制化用户标签)。
【第二高价(second price)】
先来思考一个问题,每次竞价时收取最高价可以吗?
试想A出价1元,B出价2元,这时B赢得了这次竞拍,市场向B收取2元;
然后下一次竞拍,B当然会尝试压价,不断尝试后发现压价到1.01元以下就拿不到广告位了,所以此时A出价1元,B出价稳定在1.01元,市场收入在1.01元;
这时再有一个新的广告主C加入竞拍,多次尝试后压价到1.02元,市场收入也就只有1.02元……
但是如果我们采用第二高价(second price,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每次收取最高价下一名)呢?
B出价2元时,我们收取A的1元,这时候A和B都不会降价;这时候新加入的C至少需要2元才能抢到广告位!
【底价】
市场保留价(Market Reserve Price,MRP
),俗称“起价”或“底价”,用于防止第二高价达不到底价。
(4)实时竞价(Real Time Bidding, RTB)交易系统
所谓 实时 ,特指对demand实时。
定制化用户标签(customized audience segmentation):在加工人群标签的过程中需要用到广告主的数据。
与之相反的是:结构化用户标签。
采用
ADN
是无法规模化和精细化对定制化用户标签进行投放的。解决方案是:把竞价过程开放,在广告展示时由需求方判断是否出价,这种思路就是“实时竞价”。
实时竞价流程
- cookie映射:预先将
ADX
与DSP
的用户标识对应起来。①从广告主网站向DSP
服务器发起cookie映射请求;②DSP
服务器与ADX
服务器之间通信完成cookie映射。 - 线上广告请求时的竞价与投放。①用户浏览媒体网站;②媒体网站通过JavaScript或SDK向
ADX
发起广告请求;③ADX
向各DSP
传送URL和本域名cookie,发起询价请求,DSP
根据预先做好的cookie映射查出对应的己方cookie,通过估计eCPM
决策是否参与竞价,如果参与则返回自己的出价,在等待一个固定时间片后,ADX
选出出价最高的DSP
返回给媒体网站;④媒体网站从胜出的DSP
拿到广告创意并展示
打底广告:无买家竞价时,为了避免”开天窗”(即广告位出现空白),一般需要媒体方设置打底广告,打底广告会相对便宜些。
实时竞价存在的问题
- 每次展示都有
ADX
服务器和DSP
服务器的参与,使得服务器与带宽成本大大增加。 - 在询价过程中,
ADX
需要等待一个时间片,用户看到广告有延迟,对CTR
有负面影响。 - 原理上
DSP
可以以极低的出价参与竞价,这样虽不能获得流量,却可以低成本得到在媒体网站上的用户行为数据,这里存在着潜在的信息泄露风险。
【ADX、DSP】(demand侧)
- 广告交易平台(ad Exchange,
ADX
):聚合各媒体的剩余流量并采用实时竞价方式为他们变现(比如售卖给DSP
),可以类比于证券市场中的交易所 - 与
ADX
对应的采买方就是需求方平台(Demand Side Platform,DSP
):从需求方来看,定制化的用户划分能力使得广告主可以像优化自己的推荐系统那样优化广告购买,唯一的区别是这个推荐系统是放在站外的。出价需求的存在和广告主预算范围内的套利要求DSP
具备点击率预测、点击价值估计、流量预测、站外推荐等多方面的运算能力。除了站外推荐,广告市场新的发展趋势是根据广告主提供的种子用户,利用海量的媒体数据为广告主找到行为相似的潜在用户
DSP
广告层次
- 广告主
- 广告(推广)计划(
campaign
):对应广告主的一次投放合同,包括预算、时间范围等基本信息,以及需要投放的产品、预算分配(pacing); - 广告(推广)组(
group
):对应一个具体的广告投放策略,主要是设定受众定向条件(地域、人群、媒体选择……)和出价; - 广告创意(
creative
):最终展示的素材
2.原生广告
将内容与广告以某种方式统一决策或排序,而非对立。