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互联网商业变现的市场与技术,计算广告

文章作者:母婴 上传时间:2019-09-30

在每一个用户产品成长的各个阶段,除了认真解决需求痛点、优化用户体验,也应该不断地对流量和数据的价值进行评估,并积极探讨商业变现的战略与产品。而在各种商业化产品当中,以计算机为导向的广告变现无疑是最为重要的。

这是一本讲述网络广告及技术的书。

 这是一本好书,非常详细地讲述了在线广告,尤其是计算广告的演变进程,更厉害的是作者连相关程序和编码都进行了介绍,然而我看不懂,建议文科生读到p127即可。书缺点在于章节布局比较混乱,看完花了3天,把作者的章节重新梳理重新表达,同样花了好几天,大概因为在线网络广告十分复杂,需要解释的内容太多,我自己整理的时候也是一团乱麻。

广告网络允许广告主按照已经定义好的用户划分来购买广告,但是需求方还有进行流量的自主选择以及为每次展示独立出价的需求。要满足这种需求,需要询价、出价、竞价实时发生,这就催生了以 RTB 为核心的程序化交易市场。

很多人的困惑都在于:这么多免费的服务是如何获得收入,乃至赚得盆盈钵满呢?实际上,如果把多样的互联网产品或服务看成各式硬币的正面,那么我们会发现,其中许多硬币的背面都有着一样的图案,这就是以广告为核心的后向变现体系。正面的免费服务是为了获得流量和数据,而背面的广告业务则是将这些流量和数据变成金钱,这就是互联网最关键的思维模式之一。

从本质,由因到果。

 我完整地重述了书中的知识,主要想进行经验分享,同时也便于自己加深记忆

RTB 的产生,也促进了广告市场向透明比价平台发展,即 ADX。

熟悉了计算广告业务和产品的读者会有认识,广告业务的收益只能来自于三个方面:数据、流量和品牌属性。其中后两点是媒体的专属,而大量的广告平台在做的事情,主要就是数据的加工与利用。

作者:

一、在线广告:

1.定义:即网络广告,已经形成了以人群为投放目标,以产品为导向的技术型投放模式。

根据William F.Arens《当代广告学》对广告的定义:广告是由确定的出资人,通过媒介,进行有偿的产品/服务宣传的信息传播活动。

由此,对应在广告经营中,我们有这样的称呼:广告主/出资人——需求方;广告媒介——供给方

2.在线广告变化:

(1)从用于提升品牌形象的大企业品牌广告——到中小企业的直接效果广告

(2)创意、策略被计算和数据所取代,互联网广告的灵魂就在于数据和计算 [大数据特性:4V Volume规模 Variety多样性 Velocity速度 Value价值]

3.广告的根本目的:通过媒体达到低成本的用户接触。

4.广告业务的收益来自三个方面:数据、流量和品牌属性

5.各类免费产品/服务的盈利模式:

即以广告为核心的后向变现体系,“所有能够传播信息的产品或服务,其售价都会趋向其边际成本”

6.在线广告的类型:

按形式分类:

(1)横幅广告 banner ad

(2)文字链广告 textual ad

(3)富媒体广告 rich media ad

(4)视频广告 video ad

(5)社交广告 social ad

(6)移动广告 mobile ad

(7)邮件定向营销广告 E-mai Direct Marketing EDM

按目的/效果分类:网络广告兼有品牌和效果两方面的功能

(1)品牌广告(Brand Awareness):长期投放,用于建立品牌形象、建立品牌理念,而不诉求直接销售量的广告

(2)直接效果广告/效果广告(Direct Response):短期投放,为了提升产品销售量或提高知名度而投放的广告,因此通常按效果计费(CPA或CPS)

(3)展示广告(display advertising):以图形展示为核心的广告形式,如常见的banner、视频广告等,通常以CPM、CPT为计费方式

其他泛广告商品产业:

团购:是一种按效果付费的泛广告产品,除了付推广费,还向用户让利以实现转化

游戏联运:在推广渠道和游戏开发商间分成的效果广告形式

固定位导航:网址导航、应用分发平台,按时间付费的固定位模式,不是动态竞价模式

返利购买:电商行业,以折扣、积分激励购买

7.在线广告计费方式:

CPT(Cost Per Time):按展示时长计费;可以充分发挥橱窗效应,但无法利用受众定向技术,效率较低;使用于高曝光的品牌广告

CPM(Cost Per Mille):即“千人成本”,按访问量(每千人的访问量)计费,是目前最主流的结算方法,具备受众定向能力,适用于实时竞价广告

CPC(Cost Per Click):按点击次数计费

CPA(Cost Per Action):按用户行为、实际投放效果计费,如用户的注册、购买、安装行为,供给方运营难度较大,而需求方无任何风险,适合于效果广告

CPS(Cost Per Sell) ROI(Return On Investment):同CPA,都是按实际效果计费的方式,ROI即常说的“投资回报率”

8.在线广告收入分解:

点击率:CTR(Click Through Rate) 即广告点击与广告展示的比率

到达率:(Reach Rate) 落地页打开次数与点击次数比例,落地页(landing page)即点击后所跳转的页面

转化率:CVR (Conversion Rate) 转化次数与到达次数的比例

9.在线广告交易模式:合约广告、竞价广告、实时竞价、程序化购买

10.广告交易的相关机构与平台:

广告网络 ADN(ad net-work):连接供给方与需求方,负责批量运营媒体广告位,并对流量进行售卖的平台

需求方平台DSP(demand side platform):为广告主提供跨媒介、跨平台、跨终端的的广告投放平台,通过数据整合、分析实现基于受众的精准投放

供给方平台 SSP(supply side platform):是为媒体提供服务的平台,负责管理媒体广告位库存、优化广告位的售卖,提高其广告资源价值,帮助其提升收益

广告交易平台 ADX(ad Exchange):帮助DSP与SSP通过RTB方式进行广告交易的平台

数据管理平台 DMP(data management platform):负责统合、加工第三方用户数据,并售卖给DSP的数据平台

[这些概念会在后文进行详述]

母婴 1

ADX:使用 RTB 的方式获取广告候选,并按照出价完成投放决策。

一、那些你应该知道的基础

首先,我们对互联网广告按照投放的目的进行简单的分类, 我们基本上可以成2种:品牌广告和效果广告;广告主希望借助媒体的力量来快速接触大量用户,以达到宣传品牌形象、提升中长期购买率与利润空间的目的。这种目的的广告称为品牌广告(brand awareness)。l另外是广告主希望能利用广告手段马上带来大量的购买或其他转化行为,这种目的的广告称为直接效果广告(direct response),也简称为效果广告

其次,广告有效性原理把广告的信息接收过程分为选择(selection)、解释(interpretation)与态度(attitude)三个大阶段,或者进一步分解为曝光(exposure)、关注(attention)、理解(comprehension)、接受(acceptence)、保持(retention)与决策(decision) 6个子阶段。

广告有效性原理

定性地说,越靠前的阶段,其效果的改善对点击率的贡献越大;而越靠后的阶段,其效果的改善对转化率的贡献越大。但是以上各个阶段的划分绝非孤立的和绝对的,而某一项具体的广告策略或技术也往往会对几个阶段的效果同时发生影响。虽然这样的有关广告有效性模型的讨论多见于传统广告的研究中,然而其规律显然也对在线广告的产品方向有很强的指导作用。所以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。

最后,我们需要对计算广告主要的结算方式做一个简单的了解。

(1)CPM 结算,即按照千次展示结算。

(2)CPC 结算,即按点击结算。

(3)CPS(cost per sale)/CPA(cost per action)/ROI 结算,即按照销售订单数、转化行为数或投入产出比来结算。

(4)CPT(cost per time)结算,这是针对大品牌广告主特定的广告活动,将某个广告位以独占式方式交给某广告主,并按独占的时间段收取费用的方式。

结算方式比较

刘鹏,奇虎360高级总监、商业产品首席架构师,负责360变现产品及工程。清华博士、前微软亚洲研究院,人工智能研究。他讲授的《计算广告学》,作为北大计算机系、北航软件学院研究生院、清华公开课的课程。

三、在线广告简史:

在需求方,则产生了 DSP,需要有很强的对流量的选择和控制的能力。

二、在线广告产品

(1)合约广告产品:它由线下广告的交易形式衍生而来,又可以分为按照时段售卖的 CPT 广告和按照约定展示量售卖的 CPM 广告。这类广告产品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。

(2)竞价广告产品:其最重要的形式是搜索广告,其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广告流量时,演进成了对页面关键词或者用户标签竞价的产品形式,也就是 ADN。竞价广告的商业逻辑与合约广告完全不同,也是解决效果类广告需求的关键产品形式。

(3)程序化交易广告产品:竞价广告的进一步发展催生了实时竞价的交易形式。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。

(4)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。

1、合约广告

合约广告分为展示量合约和广告位合约,广告位合约是最早产生的在线广告售卖方式。它是指媒体和广告主约定在某一时间段内、在某些广告位上固定投送该广告主的广告,相应的结算方式为 CPT。此种方式如果想要获得较好的效果,需要投放人员对受众进行较为准确的定向挑选。

先对受众定向常见的方式进行一个简单的介绍:

(1)地域定向(geo-targeting)。顾名思义就是:中国、上海、徐汇这种形式的地域定向,不过在目前的线上广告投放中,通常只能到市级。

(2)人口属性定向(demographical targeting)。口属性的主要标签包括年龄、性别、教育程度、收入水平等。人口属性有一点与兴趣标签不同,那就是它是可以监测的,即可以用采样加调研的方法来判断一次人口属性定向广告活动受众中有多少比例是正确的。因此,在按CPM结算的广告中,人口属性比其他定向标签为广告主接受的程度更高。

(3)频道定向(channel targeting)。频道定向是完全按照供应方的内容分类体系将库存按照频道划分,对各频道的流量投送不同的广告。这种定向方式比较适用于那些离转化需求比较近的垂直类媒体,如汽车、母婴、购物导航等。

(4)上下文定向(contextual targeting)。将频道定向这种方法加以推广,可以根据网页的具体内容来匹配相关的广告,这就是上下文定向。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。

(5)行为定向(behaviorial targeting)。行为定向的框架是根据用户的历史访问行为了解用户兴趣,从而投送相关广告。行为定向之所以重要是因为它提供了一种一般性的思路,使得在互联网上收集到的用户行为数据可以产生变现的价值。

(6)精确位置定向(hyper-local targeting)。在移动设备上投放广告时,我们有可能获得非常精准的地理位置。例如,利用蜂窝信息或者GPS,地理定位的精度完全可以达到街区的粒度,如果进一步利用 Wi-Fi、蓝牙等设备的室内定位技术,精度可以进一步达到数米级。

(7)重定向(retargeting)。这是一种最简单的定制化标签,其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。显然,某个广告主的访客是其独有的信息,因此这属于定制化标签。重定向被公认为精准程度最高、效果最突出的定向方式,不过其人群覆盖量往往较小。

(8)新客推荐定向(look-alike targeting )。由于重定向的量太小,而且无法满足广告主接触潜在用户的需求,因此不能仅仅依靠它来投送广告。新客推荐定向的思路是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。

而展示量合约则需要对流量的预测、价格的多少、流量的分配进行一个较为准确的预估,此处几乎没有一个成文的方法可以给到大家指导,只能给出一句话:凭经验。

2、搜索竞价广告

广告网络中竞价的标的物有两种:一是上下文页面中的关键词,这是直接从搜索广告衍生而来的;二是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。

从产品设计的角度看,搜索广告有以下三方面的探索趋势。(1)丰富文字链创意的展示形式让其更富表现力以提高点击率。(2)利用东区对相关性要求稍低的特点设计一些拓展广告产品。(3)优化广告与自然结果的关系在保证相关性和广告效果的前提下提高收入。

搜索广告的整个决策过程可以分为查询扩展、检索、排序、放置、定价等几个阶段。查询扩展是搜索广告独有的策略,目的是给广告主自动地拓展相关的查询词,扩大采买流量;广告检索和将候选广告根据 eCPM 排序是广告系统较为通用的核心流程;而定价是竞价广告非常核心的策略。

3、程序化交易广告

(1)实时竞价:用定制化标签指导广告投放是实时竞价的关键产品目标。

rtb

(2)优选-PD:比实时竞价产生要早,可以看成是只有一个需求方的程序化交易,允许单个需求方按照自己的意愿来挑选流量,但是又可以避免复杂的竞价过程。

优选

(3)私有市场-PDB:私有市场可以说兼顾了优选与实时竞价的好处:首先,私有市场与优选一样,是一种邀请制而非公开的交易方式,因此广告主的质量可以由少量被邀请需求方很好地控制,这有利于确保媒体的价值不受伤害;其次,在被邀请需求方之间仍然保留了竞价了关系,有利于提升媒体的变现能力。当然,与实时竞价相比,这主要都是对媒体有利,因此往往是大型优质媒体在考虑程序化交易时的选择。另外,这也将使得更多的优质媒体加入到程序化交易市场,反过来可以促进品牌广告投放的程序化进程。

在程序化广告中,必须对重定向进行一个仔细的说明和解释。

重定向可以从信息来源和使用信息的精细程度上区分为网站重定向、个性化重定向和搜索重定向,我们将分别说明。

(1)网站重定向与个性化重定向

网站重定向(site retargeting),即将在一段时间内到达过广告主网站的用户作为重定向集合。在媒体上采买这种重定向流量时,能够得到的量有两个主要影响因素,一是广告主网站本身的独立访客量水平,二是这些访客与媒体的重合程度。前一个因素没有办法通过广告手段扩大,而后一个因素则要求尽可能多地通过各种渠道采买重定向流量,显然DSP是合适的方式。

个性化重定向(personalized retargeting)是网站重定向的一种特例。对重定向流量进行深入加工,按照品类和购买阶段等因素进行创意上的深度个性化,就是个性化重定向。具体来说,个性化重定向可以在两个方面深入挖掘:一是对于处于不同购买阶段的用户,采用合适的创意推动他尽快完成转化行为,这里的购买阶段包括浏览、搜索、加入购物车等;二是对于已经有过一些购买记录的用户,使用推荐技术向其展示相关的商品以提升二次购买率。从这两层意义上看,这一方法与推荐有非常多的个性化重定向与传统的受众定向方式有较大的差别,其产品有以下三个关键点。

[1]动态创意。个性化重定向的核心是用推荐的思路实时决定展示什么商品。由于广告主的商品数量往往相当大,因此显然不可能为所有的商品组合预先准备好创意。

[2]推荐引擎。个性化重定向可以看作是站外推荐。不过与站内推荐相比,它有一些不同之处。首先,站内商品页上的推荐主要根据上下文信息来进行,而站外推荐则是根据用户信息来进行;另外,站内推荐由于是发生在某个特定的购买环节上的,因而往往不需要根据用户的购买阶段来调整创意,而站外推荐这么做则非常必要。

[3]广告主商品库存实时接口。对于站外的商品推荐,如果用户在点击某单品到达广告主网站时,发现该商品已经售完或下架或者是价格与创意上的宣传不符,会对该广告主的品牌形象有较严重的伤害。为了尽可能避免这种情况的发生,个性化重定向服务需要提供准实时的商品库接口,让广告主可以及时地将库存和价格信息同步过来。

(2)搜索重定向

搜索重定向(search retargeting),即将搜索过与广告主直接相关的关键词的用户群作为重定向集合。这样的方式也可以获得很精准的用户群,其绝对量也要高于网站重定向,不过对于非主要搜索引擎提供商来说,依靠搜索重定向能覆盖的人群比例未必会高于网站重定向。

4、移动互联与原生广告

迄今为止,原生广告没有一个清晰的定义。实际上,从软文、搜索广告到社交网络中的信息流广告都有一些原生广告的意味,但也都只反映了原生广告的一个侧面。应该说所有将商业化内容与非商业化内容统一生产或混合排序的产品都可以认为与原生广告有关系,这样的产品方向经常被称为内容即广告(content as ad)。原生广告得到充分的重视是在移动互联网时代到来以后。这是因为在屏幕较小的移动设备环境下,独立地展示和运营广告与内容遇到了巨大的挑战。于是,业界开始探讨将原生广告部分代替一般展示广告,提高移动环境下广告的变现能力。包括:信息流广告、软文广告、搜索广告等。

在我刚上大四的时候,思考该去互联网广告公司还是去传统广告公司的时候,我也不知道具体是因为什么选择了互联网广告,我只知道,这里好像更适合我,然而,在我大学前面的3年里所学到的东西全部都是传统广告的,从媒体到受众。想要找一本能够系统的跟我说一说互联网广告的教材,真的是一本都没有,时隔一年多,很高兴学术在进步,终于又这么一本书,可以告诉我互联网广告是什么了。只是作为在互联网广告公司从业一年多的我,这本书的知识对我来说已经比较浅了,但是真的很适合刚要步入这个行业的人,当然,对于我来说,梳理一下,也是极好的。

王超,北大硕士。曾就职百度、微博、搜狐广告变现部门。多年来专注计算广告中机器学习算法研究和实践。曾参加Criteo举办的CTR(广告点击率)预测比赛,718个参赛队排名第7。

阶段一:传统合约广告模式

合约广告的模式是一种担保式投送(Guaranteed Delivery,GD),即保证广告的投放量,确定合同总金额,未完成投放量则实行赔偿方案。它产生于在线广告的初期阶段,是最早的交易模式,那时网络流量多被大型媒体所垄断,因此它们可以将大量流量完整地打包出售,并签订合约,而那些拥有少量流量的中小媒体则往往无权交易,碎片化的流量市场暂未被开拓

产品形态:传统展示广告(display advertising)

交易模式:合约广告模式

计费方式:CPT、CPM

缺点:其实就是线下广告的投放模式,以合同方式确定广告投放总量和展示单价,交易和投放方式十分传统

dsp 可以认为是一种推荐系统,需要下列关键技术:a、点击率预测;b、点击价值估计;c、流量预测;d、站外推荐

搜狗ceo王小川评价本书:全面而富有条理,既有计算广告全线产品的介绍,又有对其商业逻辑和原理的透彻解剖,还有应对的技术架构和关键算法的深入讨论。

阶段二:定向+合约广告阶段

产生原因:供给方/媒体为了拆分流量,以获得更高的收入,因此开发了受众定向技术。这种方式将大众变为分众,同时也把过去同一份广告卖出两份的钱;最初的受众标签设定属于较粗的粒度,而后也越来越精准

产品形态:定向广告(targeted advertising),即不再把广告投给所有人,而是面向不同的受众,赋予其不同的用户标签,并投放不同的广告。由此,广告主从广告位的采买,变成了面向受众人群的采买

交易模式:合约广告模式

计费方式:CPM

技术要求:其一,受众定向(audience targeting),要求能运用技术将受众进行精准地标签化;其二,广告投放(ad serving)变为分众式投放,因此要将过去直接嵌入页面的广告,变为实时响应,广告页面随时根据前端要求改变内容。

综合以上,阶段一、阶段二都属于合约广告时代,在此对“合约广告”进行详述

合约广告类别:

1)广告位合约:直接嫁接传统线下广告投放方式,按CPT付费,在此情况下,供给方和需求方的技术成本都不高,需求方仅通过广告代理(4A等)进行媒介采卖(media buy),供给方使用广告排期系统进行管理(DoubleClick的DFP与中国的Allyes)

2)受众定向:按地域/人口属性/频道/上下文/行为/精准位置/新客推荐/团购等定向方法,还有重定向(retargeting),即对广告主过去一段时间的访客投放广告

3)展示量合约:指约定某种受众条件下的展示量,按照事先约定的单位展示价格来结算,即GD(担保式投送),在目前也是CPM广告的代称

合约广告的重要环节:

1)流量预测:预估该媒体中会产生的流量总数,便于进行售前指导/出价指导,如果低估了平台流量,可能导致售卖不足,利润无法最大化;如果高估平台流量,可能导致超售,无法满足合约

2)流量塑形(traffic shaping):通过主动影响流量来实现合约达成,综合性门户网站是典型例子,网站通过优化导流与跳转页布局,为用户点击链接提供便利,实现最大的到达率

3)在线分配:即通过设计分配策略,实现高效的流量分配。展示合约都面临的问题:在流量/广告位有限,而满足合约的人群大量重叠的情况下,要实现利益最大化,如何让各个合约都被满足?

(在线分配:大家可以理解为数学中的分配问题:现在有A名学生,B辆大车,C辆小车,如何选取成本最小;在线分配则是,现在有多个合约,分别要求触达A名上海居民,B名男性,而我的数据库如何对上海居民、男性的用户数量进行分配,才能尽可能满足多个合约,实现利益最大化)

RTB 需要完善的数据作为流量选择和控制的依据,也催生了数据加工和交易市场的发展,产生了 data exchange 和 DMP。

第一部分 在线广告市场与背景

1、广告定义(源自《当代广告学》):

有确定的出资人通过媒介进行有关产品的,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。

2、广告活动中,三个利益博弈者:

需求方(广告主、代理商或其他采买方);

供给方(媒体,或其他变现平台);

受众。

3、就目的性,广告分为两类:品牌广告和效果广告。

广告的根本目的:广告主通过媒体,低成本达到用户接触。

4、广告的展现类型

banner广告;

文字链;

富媒体广告;

视频广告;

母婴,社交广告;

移动广告;

EDM;

等。

5、关键术语及缩写

GSP(Generalized Second Price)-广义第二高价:竞价的计价方式;

RTB(Real Time Bidding)-实时竞价:需求方按自己的人群定义,实时竞价挑选流量;

ADX(ad Exchange)-广告交易平台;

DSP(Demand Side Platform)-需求方平台:点击预测、点击价值估计、流量预测、站外推荐。

DMP(Data Management Platform)-数据管理平台;

6、计算广告的核心指标:eCPM(expected Cost Per Mille)千次展示期望收入

两个主要影响因素,点击率CTR(Click Though Rate)和点击价值(click value或者理解为效果转化)

7、互联网广告的技术特点

1)技术和计算导向;

2)效果的可衡量性;

3)创意和投放方式标准化;

4)投放媒体多样;

5)数据驱动投放决策。

8、付费结算方式

1)CPM,千次展示结算;

2)CPC,点击结算;

3)CPS/CPA,效果结算;

4)CPT,时间段结算。

阶段三:定向+竞价广告阶段

产生原因:供给方/媒体的目的在于追求利益最大化,而合约交易模式面临一个问题:在广告位有限的情况下,同一个展示往往能同时满足多个合约,如果继续进行在线分配,就浪费了很多本来可以卖的更贵的流量(合约交易意味着固定的价格,以及有限的交易对象,而广告主相互竞价则可以抬高价格,供给方获得更多利润),因此出现竞价广告,是在线广告发展的里程碑

产品形态:受众定向投放

交易模式:竞价交易替代合约交易。它将量的约束从交易过程中去除(不再保证固定投放量与规定合约总价),仅采用“价高者得”的方式来实现利益最大化

竞价方式:类似于国外的拍卖制度,买家轮番“举牌叫价”,产品最终由价高者获得。

值得注意的是,在线广告的竞价逻辑多采用GSP,即广义第二高价理论(Generalized Second Price, GSP),指在只有一个位置的拍卖中,出价最高的广告主赢得广告位后,只需要支付其下一位广告主的出价(排名第二的广告主),而不用按自己的出价来购买。这是一种最合理的竞价逻辑

举例说明:竞价的目的是为了卖家利润最大化,因此往往收取最高的竞价,但在网络环境中,这里存在一个悖论。比如A B C三方同时竞争一个广告位,分别出价1 2 3元钱,因此广告主C直接胜出,A、B则被淘汰。在支付以前,C则会想到:既然高于B的2元则可以获取广告位,我为什么要出3块呢?于是C进而不断调低价格,到2.01元,倘若此时有竞争者D加入,出价2.02元,则成交,那么市场收入就只有2.02元,这样波动的折价方式,会让广告位的价格十分不稳定。

但如果采用GSP,则广告主C出价3元后,实际只用支付B的2元,这时它并没有继续降低价格的动力。而一旦有新的竞争者想加入竞争,如竞争者D,则要出3元以上的价格,比如它出3.5元,那么它则支付C的3元,这时市场的收入变成了3元,高于前一种计价方式

因此,这是一种最优定价策略,可使整个竞价系统处于纳什均衡(Nash equilibrium)状态

VCG是Vickrey、Clarke、Groves在研究中发现的新定价方法,即对于赢得某个位置的广告主,其付出的成本应等同于它占据广告位对其他市场参与者带来的价值损害,但因为十分复杂、难以验证与解释,在实际应用中使用较少

市场保留价:MRP Market Reserve Price 俗称底价或起价,广告主只有在出价高于底价时才能获得竞价机会。起价仅与竞价和质量度有关

实际上,竞价广告最早产生于搜索广告(search ad),最初搜索引擎的变现模式为付费搜索(paid search),实际上也是一种根据用户即时兴趣投放的定向广告,这套方法被转换到其他网络媒体中,但是不再根据即时搜索词,而是根据浏览页面的关键词进行投放,即上下文广告(contextual advertising)

1)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。搜索广告的变现能力eCPM(千人收益)远高于一般展示广告,其形式具有原生广告特性,搜索广告目前已经成为互联网广告的主流模式,占广告市场半数以上

2)广告投放机制:采用位置拍卖(position auction)即我们常说的竞价排名,假设有一组广告位可使用,则将广告位按价值排序,并将广告主出价排序,并依次对应投放,价高者将得到更好的广告位

以上仅介绍竞价广告时代中的各种产品形态和竞价逻辑。但是竞价过程谁来进行呢?还是广告主和媒体进行对接吗?另一方面,受众定向技术,让那些分众的小流量也有了买卖空间,这些闲置流量谁来开发?

由此,催生了一种市场模式:广告网络

广告网络 (ad Net-work,ADN)

ADN概念:是最早的广告交易代理形态,负责批量运作广告位资源,也负责广告位的售卖与广告精准投放

ADN产生原因:

1)传统的广告主-媒体的交易形式耗费大量时间精力,且面临信息沟通不畅的问题

2)随着用户定向技术的出现,分众投放成为可能(以前粗糙的大众投放方式,并不需要那些粒度较细的分众流量)但许多拥有少量流量的媒体,无法自己变现(因为流量太少而无法出售,就像你拿着两颗玉米,去农产品批发市场卖东西一样),这就需要一个平台,对“散户”的流量进行聚合

[合约广告售卖方式无法消耗所有库存,很多企业流量不够庞大,难以通过合约方式进行售卖,这部分流量被称为剩余流量(remnant inventory),ADN则通过批量聚合剩余流量,进行用户定向的流量切割方式售卖给广告主,对中小网站而言,甚至没有可以按合约售卖的流量,则直接交给广告网络实现变现]

ADN优势:

1)广告交易更便捷迅速

2)使大中小媒体都有了流量变现的方法

ADN缺点:ADN的本质是一个中间商,并不是一个自主、透明、实时的交易平台,其目的在于聚合剩余流量,出售并赚取分成,因此有以下弊端

1)无法达成自主交易:它并不是淘宝一样的“平台”,而是中介/中间商,竞价逻辑、竞价结果、投放方式都是由它来决定的,买主和卖主无法看见,也不无法选择自己的买卖对象,只能将一切进行托管,实际上牺牲了双方的利益,交易自主性也受到束缚

2)无法提供定制化标签:ADN的定位并非成为优质的服务平台,它仅仅是流量聚合平台和交易代理。因此,这里就出现一个问题:如果XX银行想把广告投给自己的潜在客户/忠实客户,这种用户标签谁来制作?——这就是“定制化标签”,ADN只能根据第二方数据提供显性标签(如性别 兴趣)它无法、也不会设法满足广告主“定制化标签”的精准投放需求。

ADN案例:Google Display Network;淘宝客

竞价广告除了ADN,还有各种需求方产品,与之前不同的是,这是需求方、广告主方面的产品,旨在维护其利益并提供服务,需要为广告主解决两个基本问题:其一,如何挑选合适的目标人群,其二,如果对不同人群给出合适的定价。具体有以下两种:

A.搜索引擎营销SEM(Search Engine Marketing):搜索广告对应的需求方产品,即通过竞价采买搜索引擎关键词来做推广,这就是SEM。主要是对关键词的选取,以及出价问题,由此产生许多SEM公司,负责处理这类定向、出价事宜。

B 媒介购买平台:与交易终端(Trading Desk,TD)是类似产品,主要负责ROI的优化,保证对定向的有效性,以及出价的合理性,以实现广告主利益最大化

相关案例:EfficientFrontier 是专门从事SEM优化的技术公司,通过在一定预算的限制下分配各关键词上的投入以达到整体ROI的最优,类似于投资组合的问题

1 RTB

按照标签选择人群不能够充分的利用广告主自身的数据,例如下面的需求无法实现:

  1. 对流失用户进行促销
  2. 通过广告平台找到与现有用户类似的用户

RTB 最大的好处就是 DSP 可以通过数据为特定广告主加工特定人群,更好的完成符合其市场策略的人群触及。

第二部分 在线广告产品逻辑

1、合约广告,主要是以展示CPM为主的广告形式,对广告主缺乏透明性。

2、搜索广告,典型的竞价广告产品,售卖的标的是关键字,以竞价方式售卖和cpc结算的广告产品。

搜索广告会关注广告的质量度,如落地页等,避免恶意行为、促进长远发展。

质量度这个参数,在广告系统中可调节:

当出现大量出价高但品质不高广告主,可以调高质量权重,强调质量和用户反馈的影响;如果竞价激烈不够,可以适当降低质量权重,鼓励竞争,同时也可用来提升短期财务收入。

3、广告网络(网盟)

售卖的标的是人群。

广告网络两个展现形式:信息流广告,标签化的展示广告。

广告网络,分为广泛对象的水平广告网络,和细分人群的垂直广告网络。

4、SEM优化

EF是一家专门从事SEM优化公司,4亿美元被Adobe收购,能提供搜索关键词投资组合,每年管理6亿美元4000万搜索关键词的优化。

5、程序化交易广告

实时竞价RTB,催生数据加工和交易市场,用定制化标签指导广告投放是实时竞价的关键目标。

6、实时竞价流程

1)广告主向DSP服务器发起cookie映射,需要用户;

2)DSP与ADX(广告交易)服务器发起完成cookie映射;

3)用户访问网站,DSP匹配用户cookie,ADX选出最高价的DSP给到网站。

其中ADX询价的过程时长约100ms,如广告有计算延迟,对CTR点击有明显不良影响。

理论上DSP可以极低的价格参与竞价,虽不获得流量,但可极低成本获得网站上的用户行为数据。

7、广告交易方式(程序、人的参与度)

程序化:RTB

半程序化:网络优化 广告网络

优先销售:CPM CPT

8、定制化用户划分:从受众定向角度,与广告主相关的定向方式,就是定制化用户划分。

例如:电商网站希望对老用户,做一次广告投放,这里“老用户”就是定制化用户划分,显然只有电商自己才能定义这个老用户。

又如,银行希望通过广告,接触到信用卡潜在用户,我们需要银行现有用户,分析他们的共同特征,再去拓展潜在用户。这一过程需要需求方数据,以及第三方或媒体数据,加工出来的依然是真对这个客户需求的用户,因此也属于定制化用户划分。

9、DSP的出价策略

1)通过历史的观察和预测,得到市场的曲线;

2)预算分配到市价较低的时间段。

10、重定向

在线广告中常用的定制化标签。

重定向广告作用:

1)用于品牌广告:

用户在高质量媒体看到已经选择的服务,会加强肯定自己决策正确性;

2)用于效果广告:

考虑过广告主服务,但未完全转化,此类用户找回,点击率和转化会高于平均水平。

11、重定向广告分类:

1)网站重定向

经一定时间内,到达广告主网站的用户作为重定向集合

2)个性化重定向

根据品类和购买阶段等因素,进行创意上的深度个性化。

推荐引擎,站内推荐主要根据上下文信息进行,而站外推荐根据用户信息来进行。站内推荐由于发生在某个特定购买环节上,因而不需根据用户购买的阶段来调节,而站外推荐这么做却非常必要。

对站外推荐,发现商品下架或是与创意上不符,对效果和形象有很不好影响。个性化重定向,需要广告主提供准确实时商品库接口,让广告主将库存和价格信息同步过来。

3)搜索重定向:对搜索过与广告主相关关键字的用户作为重定向集合,获得很精准的用户群。

12、新客推荐

大部分广告主除了对老用户深耕细作,更希望有办法接触那些“有可能”的潜在用户。

广告主根据自己第一方数据提供一部分种子用户,由拥有丰富第二方数据的广告平台分析这些用户行为特征。很显然也属于定制化用户标签。这样的标签加工策略,称为新客推荐,即look-like。但在中国市场,look-like成为了效果不明、原理解释不清的定向方式遮羞布。几乎所有广告产品声称拥有此项能力,成为中国look-like乱象。

13、公司案例:“聚效”国内最大的效果类DSP之一。不过目前,内部进行流量RTB化改造,预计未来会演变成ADX承接广告网络流量,需求方则完全以DSP为接口的模式。

14、数据加工与交易

提高定向准确度和人群覆盖率,技术永远不是唯一重要的因素,数据的来源和质量,同样是非常重要的。

15、有价值的数据来源

1)用户标识

浏览器行为,常用的是cookie,

ios是苹果设计的专用广告标识符idfa,安卓用ID或IMEI

2)用户行为

转化、预转化、搜索广告点击、展示广告点击、搜索点击、搜索、分享、页面浏览、广告浏览等行为,被广泛采集。

3)人口属性

4)地理位置

5)社交关系

16、移动广告特点(对比PC)

1)情景广告的可能性

移动设备与PC最大的不同,是可以对用户行为模式进行全天候的监测和分析,有可能做到从情景和意图出发,而不仅仅是根据兴趣推送;

2)大量潜在的本地广告主

PC只能定位到城市级别,移动广告可以精确到区域这种更小的颗粒。

17、移动广告的形式

1、横幅与插屏

2、开屏

3、推荐墙与积分墙

18、原生广告

软文、信息流广告有一些原生广告的意味,但只是一个侧面。所有商业化内容和非商业内容混合在一切生产或排序的产品,都可认识是原生广告。内容即广告。

原生广告得到充分重视,因为移动互联网时代的到来。屏幕较小的情况下,独立展示和运营广告遇到挑战。

19、广告主营销决策过程(图)

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20、数据提供方变现决策流程(图)

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阶段四:实时竞价模式(Real Time Bidding,RTB)

产生原因:如上所述,传统竞价方式依赖于ADN来完成,实际上是ADN盈利的“黑盒子”,而实时竞价的产生,让交易过程公开透明,也满足了广告主对定制化标签的需求

交易模式:实时竞价(RTB)

一方面,实时竞价将交易过程开放,在广告展示时由需求方来判断是否需要出价。

另一方面,用定制化标签指导广告投放是实时竞价的关键产品目标,只需DSP根据采买数据为广告主加工定制标签,就能完成更精准的触达

RTB的产生,让广告市场向透明的比价平台方向发展,这类交易平台即ADX(ad Exchange/广告交易平台),你可以理解为ADN的进阶形态:它用RTB的方式实时得到广告候选,并按照出价简单完成投放决策。在这个平台上,买卖双方均公开透明,双方可自主决策,同时这种透明性也使数据流通,借助需求方与供给方的数据,ADX很容易加工出广告主想要的定制标签(如“潜在客户”)

与ADX对应的采买方,即需求方平台DSP。由此,需求方对流量的控制能力达到了极致,它的技术和算法难度也很大,而供给方则变成了简单的比较平台。

ADX交易过程:由广告主向DSP发起cookie映射,DSP与ADX完成cookie映射,媒体网站向ADX发起广告请求并传送地址,DSP根据双方映射是否符合,来决定是否参与竞价,进而完成交易

ADX弊端:

(1)对ADX、DSP的数据分析、带宽成本提出了高要求

(2)DSP可以用低价参与竞价,虽然不能竞价成功,但可以低成本获取到用户行为数据,存在信息泄露的风险

ADX案例:RightMedia;DoubleClick ADX

1.1 流程

RTB 的流程分为两步:

  1. ADX 与 DSP 之间的 cookie mapping,将其用户标识对应起来。这个步骤一般是从广告主自己的网站向 DSP 发起的,然后通过重定向等手段完成和 ADX 之间的 mapping
  2. 竞价和投放

广告投放分为4步:

  1. 用户浏览网站
  2. 通过 js 或 sdk 向 ADX 发起广告请求
  3. ADX 向 DSP 们发送 URL 和 ADX 域名下的 cookie,DSP 反查到自己的 cookie ,决策是否出价,出价多少,ADX 拿到 DPS 们的请求后决定哪个 DPS 胜出,将其返回给媒体网站
  4. 媒体网站从胜出的 DSP 获取广告

目前 IAB 为 RTB 制定了统一的接口: openRTB,解决不同 ADX 间接口不统一的问题,部分 ADX 已经采用了该接口标准。

第三部分 计算广告关键技术

1、计算广告技术概述

一般采用检索加排序的架构。

2、个性化系统框架,由四部分组成:

完成决策的在线投放引擎,

离线分布式计算数据处理平台,

在线实时反馈的流计算平台,

连接和转运以上三部分的数据流的数据高速公路。

3、计算广告系统架构

1)广告投放引擎,又包含:

a、广告投放机(ad sever):串联功能模块,完成投放决策;

b、广告检索(ad retrieval):用户标签和页面标签;

c、广告排序(ad ranking):高效计算eCPM回报,依赖于CTR点击模型;

d、收益管理(yield management):全局收益最优,做调整。

2)数据高速公路;

3)离线数据处理,包含:

a、用户会话日志生成:以用户ID存活存储的会话日志;

b、行为定向(behaviour targeting):挖掘用户日志,打上结构化标签库中的某些标签;

c、上下文定向(contextual targeting):给上下文打上标签,并在使用时进行抓去;

d、点击率建模(click modeling):训练得到点击率模型参数和特征;

e、分配规则(planning):为在线收益管理模块服务,得出合适上线的分配方案;

f、商业智能(business intelligence,BI):数据处理和分析流程;

g、广告管理系统:这里是广告操作者,客户执行(AE)与广告系统的接口。

4)在线数据处理

a、在线反作弊(anti-spam)

b、计费(billing)

c、在线行为反馈,包括受众实时定向(real-time targeting)和实时点击反馈(real-time click feedback):短时间将用户行为和广告日志及时的加工成实时用户标签及实时点击率模型。

d、实时索引(real-time indexing):实时接收广告投放数据。

阶段五:程序化交易:

实时竞价还是靠人工进行询价和购买,效率仍有待提高。而在程序化交易中,机器在线协商取代了人工操作,买卖双方不再需要亲自交易。狭义上来说,机器购买出现后,程序化交易才正式形成

广义上而言,实时竞价是划分在线广告的里程碑,实时竞价出现以后,RTB、ADX、DSP、SSP、DMP等平台,一同构成了完整的“程序化购买/交易”,RTB是其核心内容

根据IAB总结,程序化交易方式分为四类:

(1)自动化担保(automated guaranteed)

(2)非预留定价交易(unreserved fixed rate)

(3)邀请制竞价交易(invitation-only auction)

(4)公开竞价交易(open auction)

总结:在线广告的发展史,实际上存在两条主线

主线一:即定向技术和交易形式的变化。从固定位置的合约交易,到受众定向且按展示量结算的合约交易,再到传统竞价交易,发展到最终的实时竞价和程序化购买的交易模式

主线二:即广告位与媒体内容的结合。在过去,广告位与内容是两个相互独立的单元,广告主仅对前者进行运营和决策,而搜索与社交广告,让人们意识到内容与广告并非对立关系,产生了新的广告产品即原生广告(Native Advertising)


目前的在线广告市场,主要是以RTB为核心的程序化购买,因此需要详述与之有关的几个概念:DSP、SSP、DMP

1.2 其他程序化交易方式

优选:
与 RTB 不同的是只询问某一家需求方是否需要向该用户投放广告,如果不投放,则从自己的广告创意中选择一个投放。

私有市场:
和 RTB 流程一样,只不过不再是公开的,可以认为是 VIP 版的 RTB。

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程序化广告分类

总结

计算广告的技术基础知识,主要有三方面:信息检索、最优化、机器学习。

较多数学公式、代码和核心方法,没能力深入和阐述了。

行行皆有技术。

四、需求方平台(demand side platform,DSP)

概念:与ADX对应,采用RTB方式购买广告的产品形态就是需求方平台 DSP

特征:

1)用RTB实现流量采买

2)负责需求方定制化的用户划分

现在是需求方/广告主自己设计用户标签,然后给DSP和ADX来制作、加工,明显有别于前文所述的实时竞价之前的时代。现在广告主只用说:投放给我的老客户、重度用户,那么由DSP将这些目标用户标签化,并选取ADX平台上符合自己标签的流量

在广告网络ADN中,主流的定向方式是根据第二方数据生成的标签,进行定向;而DSP中,以第一方数据为核心,结合二三方数据,根据广告主需求定制标签。

DSP实施流程:检索、排序、定价、出价

DSP产品策略:

1)重定向:

是在线广告中最早产生、最广泛使用的定制化标签,即将曾经对广告主产品或服务发生过兴趣的用户重新挖掘,并向其投放广告,用于品牌广告、效果广告。

重定向分类:网站重定向(根据一段时间内访问网站的用户来定向)、个性化重定向(根据不同购买阶段的用户重定向来提高购买率;或对已有购买记录的用户重定向,促进二次购买)、搜索重定向(对搜索过关于广告主的关键词的用户群进行重定向) 举例:大家网购后源源不断的产品推荐

2)新客推荐:重定向是对老用户的深耕,但新用户的开放往往采取look-alike的方式,在有相似特征的人群间进行拓展

DSP案例:Criteo、InviteMedia、聚效

2 ADX (广告交易平台)

类似于证券交易所,技术比较简单。ADX 一般用 CPM 作结算方式,因为流量较为精细,所以将 CTR 和 点击价值的估计都交给了需求方,即 DSP 来进行。

案例有 RightMedia 和 DoubleClick。

五、供给方平台(Supply Side Platform,SSP)

概念:是供给方根据不同的收益对比,进行动态分配(dynamic allocation)的产品形态,即供给方平台(Supply Side Platform,SSP)SSP的主要任务在于,准确估计不同广告的eCPM以优化收益

SSP实施流程:

(1)从自有广告库中根据当前受众标签进行合适的广告候选,并估计不用广告候选的eCPM;排序得到eCPM最高的广告候选

(2)从广告网络中找出eCPM最高的广告,得到最高eCPM广告候选

(3)比较二者,选取最高的最为底价

(4)以底价为基准,通过RTB接口向接入的各DSP实时询价

*注:CPM是对广告主说的词,千人成本;eCPM是对媒介的用语,千人收益(effective cost per mille)*

SSP案例:Admeld、Rubicon

到现在为止,有三种变现方式:担保式投送的合约售卖,广告网络ADN,RTB

它还催生了另一个重要市场:数据加工和交易市场,即数据交易平台(data exchange)和DMP,依赖这些第三方平台提供的数据和渠道,实现更好的定位效果。详述见下:

3 DSP(需求方平台)

特征有:

  1. RTB 式的流量购买
  2. 支持需求方定制化的用户划分

所谓定制化的用户划分,可以举2个例子:

  1. 电商对自己的老用户进行广告投放,只有电商自己知道谁是自己的老用户
  2. 银行以自己现有客户为基础,寻找行为习惯相似的潜在客户,只有银行自己知道自己客户的行为习惯

结合了推荐和广告两种行为。

六、数据加工与交易

1.数据来源:DSP、ADX等平台,仅是广告生产中的“加工环节”,定向广告质量如何,也取决于“原材料”的好坏,即数据。如何进行好对原材料的加工,让他们成为优质的产品?在这里重点关注以下几个问题:

(1)用户标识:即如何识别并记录用户身份,对于浏览行为,最常使用的用户标识是cookie,但面临用户主动清除的问题,若能获取用户的电子邮件或SNS,则可找回被删除的cookie;移动端,IOS和安卓的定向不同,前者采用苹果专用的标识符IDFA,与cookie类似;后者没有专门的用户ID,一般采用IMEI号作为标识

(2)用户行为:大量用户行为是可以被采集,且用于受众定向的,分类如下

a.决策行为:包括转化(conversion)、预转化(pre-conversion),对应这非常明确的用户兴趣,如电商网站中,转化就是最终下单,而预转化就是下单前的搜索、浏览和比价

b.主动行为:包括广告点击(ad click)、搜索和搜索点击(search click)等,着也是用户明确意图后的行为,广告点击量太少,很难作为定向依据,而搜索行为被广泛采用

c.半主动行为:包括分享、网页浏览(share and page view)

d.被动行为:即广告浏览(ad view)

(3)人口属性:人口属性相关变量,如年龄、地域、性别

(4)地理位置:通过IP映射或GPS定位获取用户位置

(5)社交关系:挖掘兴趣相似者,也可通过其好友社群属性来判断

以上是作者的分类,我在刚完成的论文中有提到,关系强度其实也是定向投放的重要指标,这于(5)社交关系是不同的,目前多数广告公司把兴趣相似、属性同类作为投放的重要指标,即我与你兴趣相似,那么你也将成为广告主的目标人群。但在社交网络中,投放和定向方式可以进行修正,如QQ、微信等平台中,即使我与你都对XX事物有兴趣,但是因为我和你交情浅、双方不熟或没什么交集,则我对你发布的信息不一定会产生关注;相对的,即使我对你发布的信息毫无兴趣或毫不了解,但是因为我们的密友关系、亲子关系和师生关系,则我一定会查看或点赞该信息,因此“关系强度”应该成为非常重要的依据,以强连接关系来投放广告是可行的。

2.数据划分:广告中用到的用户数据,可以分为第一方数据、第二方数据和第三方数据

第一方数据即广告主数据;第二方数据即广告平台数据;第三方数据即不直接参与广告交易的其他数据提供方

在实时竞价以前(广告网络中),主要使用第二方数据,这就是为什么无法完成买主所需求的“定制化标签”;在实时竞价以后,以第一方数据为基础,综合运用三方数据

3.数据管理平台:即DMP(data management platform)

DMP功能如下:

(1)为网站(包括媒体和广告主网站)提供受众定向功能,也可帮助加工定制化的用户标签

(2)授权后,可提供接口对用户标签进行变现

(3)广告主网站可以通过DMP与广告采买渠道进行方便的数据对接

4.数据交易平台:

data exchange,与DMP功能几乎类似,但它更多按照自己的逻辑而非媒体的需求进行数据加工,可以认为,DMP是站在第一方数据的角度提供产品,而数据交易平台是站在第三方数据的角度提供产品

相关案例:BlueKai、Audience Science

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3.1 出价策略

DSP 每次展示都要靠 CPM 向 ADX 报价,因此需要准确的估计 eCPM。因为 ADX 的收费是按照 GSP 来收费的,这样肯定是有利润空间的。

但是,eCPM 和流量的市价都是会随着时间变化的,因此做好时间轴上的出价策略很关键。

七、移动互联与原生广告

如上前文所述,内容与媒体的融合,也是广告发展的主线之一,而这一过程主要在移动端完成。因此,以下分别介绍原生广告、移动广告

1.原生广告:(Native advertising)

原生广告概念:总体来说,广告内容与媒介信息形式高度吻合的广告,都可以称为原生广告,“广告即内容、内容即广告”。原生广告,是相对于过去的非原生式广告而言的,比如弹出广告,或页面违和感很高的广告,这类广告都会对你的页面浏览造成极大干扰。原生广告的典型即微博、微信朋友圈中推广广告,它们的字体大小、页面大小、配色和布局,都和你收到的其他微信、微博信息保持高度一致,甚至到达以假乱真的地步,刚接触网络的人很可能把它当作一则好友动态。

原生广告起源:该概念是舶来品,早在2011年就被提出,真正受到重视是在移动网络时代之后,因为在屏幕较小的移动端,很难独立、完整地展示原有广告内容(如果继续按电脑上的弹窗、横幅广告比例进行投放,那几乎小到看不见了,如果增大比例,又会妨碍用户浏览)因此,才开始探讨,将原生广告部分替代传统的展示广告,提高变现能力

原生类别:表现原生、意图原生

表现原生:即展示风格和样式与内容保持一致,从而做到产品形式上的原生,比如微信朋友圈广告

意图原生:即广告内容生产与用户意图保持一致,比如游戏页面中的游戏广告,搜索引擎中出现的相关搜索内容的广告

原生广告相关产品:信息流广告、搜索广告、软文广告、联盟

案例:InMobi、OutBrain

2.移动广告:移动端已经成为广告植入的热点入口,故对此进行讨论

移动广告的创意形式:

(1)横屏与插屏

(2)开屏与锁屏

(3)推荐墙与积分墙(类似APP推荐等)

移动广告面临的挑战:

(1)应用生态造成的行为数据割裂:即很难获取用户信息,进行用户定向。移动网络并未形成PC端那样以Web为核心的生态,而是以应用为主的生态体系,每个APP之间相对割裂独立,使用户数据获取十分困难。PC端的Web生态常用数据交换接口,如JavaScript等代码,即可解决数据获取问题,但在移动端更为复杂,可行性大打折扣

(2)广告主移动化程度不够,难以充分消化广告带来的流量:移动端的落地页展示和交互模式,与PC端存在巨大差别,移动端的用户习惯、用户体验,版面格式都大有不同,因此,PC端广告如果要移植到移动端,几乎都面临重新设计、包装,或采取更新颖的表现形式(H5等),需要让广告主后续的转化流程更符合移动环境用户的使用习惯。

(3)移动广告的产品形态需要新革命:原生广告即新的产品革命,但是目前运营原生广告的多为媒体本身(多是一些大企业如腾讯等),如何以独立平台/第三方的身份进行原生广告经营,仍是一个问题

移动广告获得的新机遇:

(1)情境广告的可能性:移动设备容易进行全天候的检测和分析,可以根据用户的行为轨迹判断其是在上班还是在休息,并投放不同的广告(上班就不会投游戏广告)

(2)大量潜在的本地化广告主:即为小广告主的推广提供了机会,在主流媒体盛行的时代,广告权几乎被资本和大广告主垄断,但是现在,本地的小区理发店也可以在微信上投放原生广告。(微信上你应该经常看到同城的面包店、茶点餐厅的推广,许多并不是什么大品牌)

3.2 重定向(retargeting)

两种目的:

  1. 通过品牌广告强化品牌的认知度
  2. 通过效果广告,CTR 和 CVR 都会高于平均水平,也可以推送相关产品的广告

重定向有下面的方式:

  1. 网站重定向:即给访问过网站的用户投放广告
  2. 个性化重定向:对重定向流量进行深度个性化,比如关注过手机、某种书籍的给他推送手机或对应书籍的,这种广告创意一般要动态生成,并且需要与广告主库存实时相关
  3. 搜索重定向:将搜索过于广告主相关的关键词的用户作为重定向的集合

3.3 新客推荐(look-alike)

比较有挑战性,在中国比较混乱

DSP 的产品案例

criteo:法国公司,主要产品为个性化重定向。初期拓展比较难,因为需要在广告主网站植入跟踪代码(不然不知道广告主的行为数据)

InviteMedia:被 google 收购,现在名字叫 doubleClick Bid Manager

聚效:国内规模较大的效果类 DSP

4 SSP(供给方平台)

供给方的流量可以有多种分配方式,如溢价较高的品牌广告或各种程序化交易广告。

4.1 供给方平台产品策略

  1. 根据受众标签计算自有广告库中的 eCPM,选出最高的 eCPM
  2. 估算合作 adn 的 eCPM,选出最高的
  3. 以 1、2 中计算的 eCPM 中最高的为底价,通过 RTB 接口向 DSP 查询有更高价值的广告

产品案例有

  • Admeld:被 google 收购,被整合进了 DoubleClick 的 Double Click For Publisher
  • Rubicon

5 数据加工与交易

5.1 用户标识:

  1. 对于 WEB 通常使用 cookie
  2. 对于 IOS 使用苹果专用的 IDFA(identifier for advertising)
  3. 对于 android 一般使用 Android ID 或 IMEI

这些标识如果丢掉了,可以尝试通过电子邮件或 SNS 账户等来寻回。

5.2 用户行为

主要有 转化、预转化、搜索广告点击、展示广告点击、搜索点击、搜索、pv、广告浏览等

5.3 人口属性

这个其实比较难,一般只有需要实名的服务才有比较准确的数据

5.4 地理位置

大到省份城市,小到精确的范围,对一些地理位置限制较大的餐饮类线下业务很重要

5.5 社交关系

可以用与用户有社交关系的人群的行为推断用户行为

5.6 三方数据划分

  • 广告主数据:第一方数据
  • 广告平台数据:第二方数据
  • 其他来源数据:第三方数据

5.7 数据管理平台 DMP

第一方数据非常重要,对没有自己数据管理团队的广告主而言,可以使用 DMP。其作用有:

  1. 提供网站受众定向功能
  2. 使用网站数据变现,与网站分成
  3. 通过 DMP 与 广告采买渠道进行数据对接,不用一家一家对接广告采买渠道,也可以使用一些现成的数据

5.8 数据交易平台

DMP 是站在第一方的角度提供产品,数据交易平台 data exchange 则是主要为第三方数据。
数据的交易一般都是以 ADX 或 SSP 作为中转完成的,即在向 DSP 请求时,带上数据交易平台的数据,最终按 DSP 成交的展示量来计费。这样的好处是不论数据平台还是 DSP,只需要与 ADX 进行 cookie mapping 即可,是一种以 ADX 为中心的星型结构,拓扑关系比较简单。

6 在线广告产品之间的交互关系

上面提到了很多种在线广告产品,他们之间的交互关系如下:

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交互关系

SSP 代表媒体利益,优化其收入。

ADX 提供较为公平、公开的流量交换能力。

在需求端,DSP 提供实时竞价产品; TD 提供 非实时竞价的产品。

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