计算广告 - 初步

在线广告，也称网络广告、互联网广告，顾名思义是在在线媒体上投放的广告。
与传统广告不同的是，在线广告在短短十几年的发展过程中，已经形成了以人群为投放目标，以广告为导向的技术型投放模式。
在线广告不仅为广告主带来了以准确接触目标受众为方法论的全新的营销渠道，也为互联网免费产品和媒体提供商找到了规模化变现的手段。

广告系统概念

当互联网的应用和内容提供商慢慢意识到，提供广告可以作为一种重要的盈利手段。这以后，一个新型的行业就此诞生了。

发布商（Publisher）

从最简单的场景来说，一个互联网内容服务商，例如一个新闻网站或一个社交媒体网站，希望在自己的服务里插入广告，这基本就是一个内容匹配问题，我们把在自己的内容服务里提供广告的内容服务商叫：“发布商”（Publisher）

受众（Audience）

发布商的目的是匹配广告和目标人群，使得目标人群能够对目标产生兴趣并点击，然后最终产生行动。这里的行动，可以是购买了广告里的商品，订阅了广告里的服务，也可以是非常广义下的行动，比如对某个品牌有了更加深刻的好印象等。

搜索广告

搜索广告是发布商提供某种形式的搜索服务，然后将广告展示在搜索结果页面上。在这样的情况下，广告需要和查询关键词的语义有关系。从本质上说，这种广告是搜索结果的自然延伸。

展示广告

对于展示广告而言，往往显示在发布商的普通页面上，一般并不直接和任何查询关键词相关。这又和经典的推荐系统的场景非常类似，也可以看作一个推荐的自然延伸。

广告商（Advertiser）

广告商是那些愿意把自己的广告放到发布商上来显示给受众观看的服务提供商。广告商对于自己的目标往往有明确的定位，比如希望能够通过广告来增加销售，提高服务订阅数量，提高自己的品牌效应等等。因此，广告商自然希望能够在以下这一系列的决策上有更多的发言权，比如发布商究竟如何显示广告，在什么情况下显示广告，针对什么人群显示广告等，从而能够让自己的利益最大化。

供应侧平台（SSP）、需求侧平台（DSP）、广告交换平台（ADX）

随着发布商和广告商数目的增多，众多的发布商发现，如果都需要依靠自己的力量来构建大型广告管理系统，那无疑是非常耗时也是很多中小发布商所不具备的能力。同样，对于广告商来说，如果希望自己的广告能够投放到众多发布商中，逐一研究发布商的工具以及各个发布商用户的区别，就会为广告投放增加不小的难度。

因此，针对发布商以及针对广告商的中间平台很快就应运而生。对于发布商的中间平台而言，整合众多发布机会，从而能够让发布商接触到更多的机会，成为了“供应侧平台”（Supply Side Platform）。而对于广告商的中间平台而言，整合众多广告商机会，从而能够让广告商接触更广的发布机会，成为了“需求侧平台”（Demand-side Platform）。而连接这两大平台的则是“广告交换平台”（Ads Exchange Platform）。

总之，现在你可以了解到，广告系统的重要场景是涉及广告商、发布商以及受众“三种角色”的复杂系统之间的平衡以及利益的最大化。

计算广告的交易模式

• 程序化合约 （PDB）

保证库存量级的同时，双方也约定好固定时间/位置/价格，由此广告主独占，双方事先达成约定完成后，由广告平台技术方完成不同流量的不同展示工作即可；

• 优先交易（PD）

不保证量级，但是依旧提前约好时间/价格/位置，由此广告主独占，事先达成交易后才开始进行广告曝光；

• 私有交易（PA）

不保证量级，采取 RTB（实时竞价交易）模式，媒体流量到来后会让各个受邀而来的优质广告主进行实时竞价，价高者得到曝光，广告位/时间 并非某个广告主独占；

• 公开竞价（OA）

不保证量级，采取 RTB（实时竞价交易）模式，媒体流量到来后会让各个受邀而来的优质广告主进行实时竞价，价高者得到曝光，广告位/时间 并非某个广告主独占；

计算广告的计费方式

• 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；上方四种交易模式都易使用的计费方式；
• CPC（Cost Per Click）按点击次数计费；适用场景一般看广告主要求；
• 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；用于高曝光的品牌广告；一般适用于排期广告，如上方 PDB 和 PD 交易模式；
• 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；适用场景一般看广告主要求；
• CPD（CostPer Download）每次下载成本
• CPI（Cost Per Install）每次安装成本
• CPS（Cost Per Sales）每次销售成本都可以被称作 CPA

实时竞价（Real-Time-Bidding）

在实时竞价系统中有四个重要的角色：广告商、发布商、广告交换商和用户。在此基础上，产生了一些重要的中间平台：

• 供应侧平台：简称 SSP，负责管理众多发布商的展示机会，接受来自需求侧平台的竞价，同时自动的展示广告。
• 广告交易平台：简称 ADX，是负责多个 SSP 和需求侧平台进行匹配的中间平台。
• 需求侧平台：简称 DSP，是负责管理众多众多广告商诸多广告的平台。
• 数据处理平台：简称 DMP，是为 SSP，ADX，DSP 提供数据服务的中间商。

以上的这种区别仅仅是一种概念上的区分，目的是为了让从业人员能够更加清晰地理解各个系统的目标和作用。在实际的运作中，不少平台都充当了多个角色，甚至有比较大的互联网广告平台在这几个子系统中都有所涉及。

RTB 竞价竞价过程

1. 用户来到某个网站，网站产生了一个对实时竞价系统广告网络的请求。
2. 实时竞价系统广告网络向某个 DSP 发送请求，这个请求里包含了用户是谁，当前页面是什么，以及一些上下文的数据。
3. DSP 收到请求以后，就向 DMP 发送一个数据请求，用于收集用户更多的信息，包括用户的年龄、性别以及喜好。
4. DSP 收到 DMP 的信息以后，会向实时竞价系统发出一个自己认为合适的广告以及竞价的价格。
5. 实时竞价系统广告网络收集到所有的广告竞价以后，会举行一个拍卖（Auction）。每个实时竞价系统的拍卖规则可以不同。
6. 实时竞价系统会向赢得广告位的 DSP 发送最后的收款价格，这个价格是根据某种拍卖规则决定的。
7. 广告显示给了用户。
8. 用户对广告的反馈，例如是否点击，是否购买广告相应的产品，是否订阅广告对应的服务等，这些信息会返回给 DSP。

注意，这里提到的实时竞价系统广告网络既可以是一个 SSP，也可以是一个 ADX。

通过这个流程可以看出，在广告生态系统中，几乎所有的角色，都要在每一个广告请求中参与其中。每一个流程的不精确都有可能让最后现实的广告不符合用户的喜好。

从上面这个广告请求的流程中，我们可以看到，在整个广告生态系统中，对用户的追踪是一种非常重要的能力。如果广告平台的任何一个部件无法对用户信息进行有效的管理，那么，我们就无法显示相关的广告。

广告生态群对用户信息的追踪有一个基本的技术，那就是存储用户的 Cookie。实际上，在广告生态圈里，就是用 Cookie 来对用户的身份进行识别的。当用户第一次访问一个网站的时候，一段 Cookie 就会被建立并且存储在用户的浏览器里。当用户下一次再访问的时候，这段 Cookie 就会被重新访问并且可能被更改。

广告回馈预估

我们说过计算广告有两大应用领域：搜索广告和展示广告，以及围绕这些广告的生态系统。这些系统或者领域都希望达到一个最终的目的，那就是用户和广告进行交互，并且能够对广告所代表的服务或者产品产生印象，从而达成某种程度的交易。

这里的“交互”包括对传统广告的点击，也包括对视频广告的观看。而在和广告交互之后，用户对于广告所代表的服务或商品达成的“交易”，包括购买、订阅甚至是改变印象等等。那么，这一切和广告本身的交互以及和广告所代表的服务或者商品达成的交易，我们都通通称为“回馈”（Feedback）。

而我们所说的“回馈预估”，就是要预测用户这种行为的可能性，或者说是概率。也就是说，我们希望了解用户是不是有可能点击这个广告；有多大概率观看完这段视频广告；有多大可能去购买这个广告所代表的商品。

对广告的回馈概率进行有效估计是很多广告生态系统组件的一个核心需求。对于发布商来说，显示广告，不管是通过搜索结果还是通常的页面，都希望能够有用户交互从而带来收入。很多广告系统的收入模式就是依靠用户的点击从而让广告商为此支付一定费用给发布商。

因此，对于发布商来说，越是能准确估计这部分的点击率，就越能保证自己的收入。相应地，对于广告商来说，很有必要知道某一种类型的广告在哪个发布商能够带来更多的点击，从而能够有针对性地对于某个发布商进行投放。由此看来，广告回馈预估是一个非常重要的有待解决的技术问题。

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