信息流广告定义_信息流广告投放相关概念与技术(DSP等,OCPA)

广告相关指标:

二、广告投放生态

DSP:需求方平台

比如小米想要投放一个新机发布的广告,那么他想在各大网站如网易、新浪UC等地方投放这条新机信息,但他不可能一个一个的去谈,费时费财不说,效率非常低。

于是他就去了一个平台,把打广告的钱冲进去,也就是广告费,然后在这个平台里选择投放的媒体,比如UC、新浪、网易等,然后跟淘宝一样的完成结算。

OK,这类似于淘宝的平台就是DSP,里面有很多的ssp提供的媒体

小米把钱冲进去了,DSP平台几乎实时给他提供了曝光量、CPM(千人曝光成本)、点击量等等数据,而他啥都不用干,喝喝咖啡就行,效果好久追加费用,效果不好就暂停投放。

RTB:实时竞价

当小米把UC头条的某个广告位买下来的同时,也有好多其他的购买者也买了这个广告位,比如华为刚好也有新机发布,也买了这个广告位,那么这个广告位在展示的时候,到底展示谁的广告呢?这就是实时竞价了,谁当前给的广告位费用高,UC就展示谁的,广告计算方式有CPC、CPI、CPA等方式。

这个竞价是在100ms内完成的。

SSP:供应方平台

供应方就很简单了,比如以上的UC、网易、新浪什么的可以提供广告位的都是供应方,也就是一个个的媒体了

AD Exchange:ADX广告实时竞价交易平台

ADX很简单了,上面提到的RTB,实际上整个竞价过程就是在ADX上完成的,即就是毫秒竞价

生态图:

三、互联网广告投放相关策略 1,广告竞价策略

A、广义第一价格GFP(Generalized First Price)

和传统第一密封竞价类似,出价高者得,需要支付自己提出的报价。

互联网广告竞价(例如搜索广告位竞价)如果按照这种形式竞价,缺点是:

1)平台方收益会非常不稳定;

2)竞价效率不高;

价格的波动:

B -> 2.01(出价超过2信息流广告定义,C就会放弃出价)

A-> 2.02

B-> 2.03

A-> 2.04

A和B均会采取“微小差值策略”,直到一方放弃(此例中B会比A先放弃)。

一方放弃之后,另一方失去的竞争者,从而再次把价格拉低(A想,我没有竞争者了,为啥还出价这么高)。

放弃方得知价格被拉低后,又会开始新一轮的“微小差值策略”。广告位的价格极不稳定,Yahoo和Google初期都是采用这种策略信息流广告定义,直到2002年Google提出了GSP竞价算法

B、广义第二价格GSP(Generalized Second Price)

和传统第二密封竞价类似,出价高者得,需要支付出价第二高者提出的报价再加上一个最小值。

用上例,此时:

A的实际出价为4+0.01=4.01

B的实际出价为2+0.01=2.01

C竞价失败

GSP是一种稳定的竞价方式,可操作性很强,现阶段几乎所有的互联网广告平台都使用这一种竞价方式。

GSP的不足是,它也不是一种“鼓励讲真话”的机制,说实话不一定形成纳什均衡,竞价的结果不一定全局最优化的。于是,VCG竞价算法出现了

C、VCG(Vickrey-Clarke-Groves)竞价机制

广告主为网民的一次点击支付他对其他广告主造成的效用损失。但实际应用中,受损者的社会总效用损失难于计算,故VCG竞价机制几乎没有谁真的来使用

2,优化广告出价策略(oCPM, OCPC,oCPA)

之前是有CPM,CPA CPC的按照不同的需求使用不同的出价策略,有的也可以做这种组合。

背景:广告投放过程出价难、冲量难、转化成本不可控

所有的出价策略前加的单词“o”都是英文单词optimized的首字母,意思为“优化”,所以所有加o的广告都可叫做,按目标转化出价,比如OCPC还是按照cpc收费,但是按照广告主的效果额外做了优化,这个优化实现方式就是让广告主告诉系统你的优化目标具体是什么,你愿意为这个优化目标每一次付出多少钱。现在的今日头条广告、腾讯社交广告、百度信息流都已经具备这样的产品。

A、oCPM:Optimized Cost per Mille的缩写,即优化千次展现出价,本质还是按照cpm付费。采用更精准的点击率和转化率预估机制,将广告展现给最容易产生转化的用户,在获取流量的同时,提高转化率、降低转化成本,跑量提速更快。CPM是指每1000次的浏览成本,即只要有1000人看过你的广告,你需要支付的成本,与是否点击或与广告产生互动无关。CPM的受众覆盖人数最多,适用于提高Facebook上的曝光率和知名度,多数用于发布新产品或活动。

B、oCPC:Optimized Cost per Click的缩写,即优化点击付费,本质还是按照cpc付费。采用更科学的转化率预估机制的准确性,可帮助广告主在获取更多优质流 量的同时提高转化完成率。系统会在广告主出价基础上,基于多维度、实时反馈及历史积累的海量数据,并根据预估的转化率以及竞争环境智能化的动态调整出价,进而优化广告排序,帮助广告主竞得最适合的流量,并降低转化成本。百度信息流、今日头条在用。

C、oCPA:Optimized Cost perAction的缩写,即优化行为出价,本质还是按照cpa付费。当广告主在广告投放流程中选定特定的优化目标(例如:移动应用的激活,网站的下单),提供愿意为此投放目标而支付的平均价格,并及时、准确回传效果数据,我们将借助转化预估模型,实时预估每一次点击对广告主的转化价值,自动出价,最终按照点击扣费;同时,我们的转化预估模型会根据广告主的广告转化数据不断自动优化。腾讯社交广告和公众号在用。(CPA是有过转化行为后才付费)。

oCPA工作原理:

广告主使用oCPA出价时,需要提供您期望的平均激活成本(注:不是期望的高激活成本,比如:您期望的平均激活成本是:10元/激活,但是高的激活成本可能是12元/激活),当您的广告符合曝光要求时,广点通系统会根据您的历史投放效果来预估这次展示发生转化的可能性,并按照您期望的平均激活成本,自动计算点击出价,终按照点击扣费。

oCPA与CPC、CPA方式的区别

关于这个“O”所做的转化率预估算法,在下篇博文总结讲解

上述讲解参考相关博文:

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