十堰竞价广告基础理论,广告投放基本指标及计算公式

作者:小易整编 来源:小易整编 2019-08-06 10:28

首先别问我为什么这么久没更新,因为最近实在是太忙了.....废话就不说了直奔主题吧!

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回溯一下上期内容,在互联网广告生态中,主要的参与者有广告平台、用户、广告主,平台为用户提供服务,为广告主提供流量,同时对广告主收取对应的广告费用。对于平台而言,提升商业变现效率尤为重要:对广告主优化投放效率提高促转化能力,对用户提高广告质量,增加转化交易机会。

一、基本指标及计算公式

1、填充率=广告返回量/广告请求量

填充率情况可以反映资源的销售售卖情况,影响填充率因子有竞争环境、在线广告数量等;

2、曝光率=有效曝光量/广告返回量

曝光率与系统拉取逻辑及拉取方式均有关系,曝光率越高,广告展示比例越高;

3、eCPM=CPC×CTR×1000

eCPM又可分解为点击率和点击价值的乘积,可以反映平台单位资源的盈利能力。eCPM=r(a,u,c)=CTR(a,u,c)×CPC(a,u,c),a、u、c三个变量,分别代表广告、用户与环境:

-r:回报

-CTR:点击率,描述的是发生在媒体上的行为

-CPC:点击价值,即单次点击为广告产品带来的收益

4、库存=有效曝光/填充率

库存反映可展示广告的储备能力,影响库存的因子有平台用户DUA、可出广告资源场景拓展等;

5、消耗(收入)=有效曝光×eCPM/1000

根据公式:

消耗

=有效曝光×eCPM/1000

=库存×填充率×CPC×CTR

=(库存×广告返回量×CPC×CTR)/广告请求量

因此若消耗出现异动,可根据此公式进行简单单因子控制变量排查;

 

二、竞价广告基础理论

对于广告主而言,投放一条广告想要获得曝光,就必须了解广告胜出机制。一般而言,流量按照广告竞争力分配,竞争力越强越容易胜出。竞争力与广告出价、广告质量成正相关。

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1、广告出价:目前市面上信息流广告多以CPC计费(单次点击),视频播放类广告主要按CPM(千次曝光)计费,在此基础上可能同时支持oCPA出价,出价越高,竞争力越强。

2、广告质量:主要取决于广告点击率,影响点击率的因子有:人群定向选择、广告创意、创意工具等。广告创意与素材制作强相关,比如代入感场景感,突出推广物的卖点利益点,热门IP授权结合等。若使用oCPA出价,则广告质量还会整个转化链路有关(点击广告-跳转落地页-落地页转化),优化转化环节同样可以优化广告质量得分,最后关于人群定向,需要结合圈层理论进行综合选择(如下图):

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每一个推广商品物都具有种子人群、精准人群、相似人群这三类人群,其中种子人群由广告主自行定义并且通过上传号码包、DMP包等形式进行人群用户特征定义,在广告初期,尽可能精准选择种子人群,方便oCPA机器学习进行人群识别;广告中期,可以拓宽定向范围;而广告拿量期,可以开启自动扩量功能找寻相似人群,系统会根据该广告历史投放效果,在广告定向范围外,在保持广告原有的点击、转化质量下,主动寻找符合优化目标和出价要求的目标用户,扩展更多用户。

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在2016年之前,互联网广告常见的竞价计费方式有CPC、CPM、及CPA,而智能竞价模式oCPA(optimized CPA)的出现,使得出价方式与计费方式解耦,广告主获得转化最大化,流量方也可规避广告主转化作弊风险;

1、在CPM/CPC模式下:广告主因缺乏有效途径控制成本,只能根据转化目标反向估算单次曝光/单次点击出价,广告主承担点击/曝光转化后价值不均带来的效果风险:

①转化成本可控性较差;

②无法针对不同流量精细化出价,人工成本高;

2、在CPA模式下:流量方承担pCTR及pCVR预估失误带来的风险,以及广告主转化作弊(不报/少报数据)带来的风险;

3、在oCPA模式下:流量方可以规避广告主转化作弊带来的风险,同时保证广告主成本较可控;

对于一条oCPA广告:eCPM=bid-conversion×pCTR×pCVR×1000,核心任务是智能出价(bid-conversion)、点击率预估(pCTR)、转化率预估(pCVR),其中转化率预估是oCPA的灵魂所在。

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计算后台通过对日志数据、用户画像、商品数据、落地页数据、转化数据等维度进行超大规模的数据训练,针对不同用户进行pcvr模型预估,pcvr较低的用户自然出价较低,pcvr较高的用户出价较高,最终通过用户的转化效果反哺pcvrm预估精度,广告效果的持续优化,体现了“optimized”

目前ocpa普遍面临的三大问题:

1、海量/稀疏数据:日志规模百亿级别、用户过亿级别,加大计算难度;

2、数据噪音大:因为转化数据由广告主上报,可能存在错误及延迟(回流达数日,影响ocpa预估准确度);

3、预估精度要求高:预估偏差导致广告成本跑超,达成率低,需要提升精细化特征挖掘;


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