计算广告读书笔记(总体介绍+产品逻辑)

2020-08-27 | Tags: 读书 计算广告

总体介绍

在线广告介绍
变现核心资产
流量:转化为付费功能/广告
数据:提高流量的转化效率
影响力:获得更高水准的关注与信任--为转化提供溢价
广告参与方
需求方(出资人)
供给方(媒体)
被动参与方(受众)
广告类型
传统媒体广告
品牌广告
宣传品牌,提升中长期购买率和利润
效果广告
马上带来购买和转化
在线广告
展示广告(合约广告)
定向广告
竞价广告
更进一步--实时竞价
广告转化过程
曝光--关注
理解--接受
保持--决策
计算广告核心问题
为一系列用户与上下文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
广告收入eCPM=r(a,u,c)=U(a,u,c) * V(a,u,c)
eCPM:预估千次展示收益
a:广告,u:用户,c:上下文
U(a,u,c):点击率,V(a,u,c):点击价值
广告计费模式
CPT(按时间结算)
CPM(按千次展示结算)
CPC(按点击结算)
由上到下依次可以将受众人群划分的越来越细

产品逻辑

在线广告产品
在线广告产品
合约广告
CPT广告
展示量合约广告(CPM结算)
竞价广告
精准定向广告
一般竞价广告
程序化交易广告
合约广告
CPT广告
广告排期系统
适合品牌广告
展示量合约广告(以CPM计费)
售卖对象:广告位+人群
定义在加入人群定向之后,广告对展示量的保证合约
挑战:如何满足多喝合约对投放系统量的要求(在线分配问题)
技术
受众定向
定向方法:
上下文/重定向/行为/新客推荐/地域/频道/精确位置/人口属性/团购/场景定向
标签体系
当标签作为广告投放的直接标的时:使用结构化的标签(层级)更容易被广告主理解
当标签作为CTR预估时:使用非结构化标签作为效果驱动方式更为合适
目标:受众的定向效果好,定向的覆盖高
流量预测
主要用途:1售前指导2流量分配3出价指导
第8章
在线分配(流量担保)
第11章
在线实时分配需要通过历史数据进行决策
特点
广告投放的量和质由供给方完成
适合品牌性质较强的广告
竞价广告
定义:将量的约束从交易过程中去除,使用各个广告主的出价来决策投放广告
生成流程
查询(u,c)
检索广告
排序(根据需求方出价,预估点击率,计算eCPM,按eCPM排序)
定价(GSP第二广义高价)
竞价广告网络
批量聚合个媒体的剩余流量,按照人群或者上下文标签切割售卖给广告主
售卖标的即查询中的(u,c)条件
u对应用户兴趣标签--来源于受众定向
c对应上下文页面中的关键词
淡化了广告位,因为网络中的广告位大小不一,难以评估价值
关键技术
计算eCPM(最主流结算方式是CPC =>点击率估计)
由广告网络估计点击率
由广告主提供每次点击出价
搜索广告
在搜索结果中插入广告
特别技术
搜索意图强烈,查询退化为(c)与u关系不大
查询扩展
广告放置
特点
广告投放以市场竞争的方式来完成,市场只负责指定竞价和收费的规则
广告主先确保广告成本
精细的受众定向,提升了市场效率
大量中小广告主可以容易加入,提升市场规模
以数据为核心来组织和运营广告产品
程序化竞价广告
竞价方式--实时竞价(RTB)
竞价市场彻底向需求方开放,需求方可以自主定制广告的目标人群(标签)定义方式,而不是使用广告网络中已经定义好的标签
RTB市场提供展示页面和用户参数,需求方可以在每一次展示上实时进行独立出价
广告交易平台(ADX)
用RTB的方式实时得到广告的候选,并按竞价模式完成广告投放决策
多按CPM结算,因为DSP可以拿到所有展示信息(广告位和用户),所以将eCPM的整体估计交给DSP进行预估是比较合适的
ADX向DSP收费,DSP向广告主收费
需求方平台(DSP)
提供广告主自身候选广告的出价决策
因为可以拿到每次展示的用户信息,可以做到类似推荐系统的千人千面广告展示,对不同用户提供精细的广告创意及出价选择,大大提升广告展示效果。
过程与广告网络类似,关键在于排序与出价策略
供给方平台(SSP)
对供给方(媒体)收益优化,将流量通过四种变现方式(展示量合约,自建竞价广告网络, 接入其他竞价广告网络,RTB市场)综合出售
在没有合约需求的情况下,通过比较广告网络和RTB市场的收益决定具体广告展示
数据交易平台,数据管理平台
为RTB市场提供有价值的数据,换取利润
流程:
1.用户接触媒体广告位,前端向ADX发起广告请求
2.ADX向各个DSP传送URL和用户标识,发起询价请求。由DSP决定是否参与竞价。ADX将出价最高的DSP返回给媒体网站
3.媒体网站从胜出的DSP拿到广告创意并展示