计算广告（3）----广告发展趋势：合约广告、广告网络、程序化交易广告

一、广告发展的一个趋势：

传统排期采买广告（合约广告）--------广告网络（ad network)-------程序化广告（程序化广告十年变迁）

详细过程介绍：程序化广告出现的原因

以下转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/46603950

1、传统排期采买广告

由于技术的原因，广告主还要花更多的预算来采买非目标受众流量。这种事情，肯定都不乐意。

站在媒体流量方，核心的广告位置流量大，争先抢购的人很多，但是肯定会有一些看不上的流量，只是因为它的位置可能不是很显眼，但是却被认为没有多大的价值。我们称此为剩余流量。剩余流量由于广告主看不上，媒体方也只能赠送的方式。不能变现。

传统互联网展示广告都是cpt、位置及时间包段的广告合约方式售卖。

传统排期广告投放，交易模式经过长期的磨合，已经相对成熟了。买卖双方的销售沟通成本低，同时卖方媒体资源售卖也保持平衡。但买方跨媒体流量利用效率很低。没办法实现频次控制，针对同一个人没办法控制展示一次。数据反馈不及时，不能很好的积累数据。剩余流量没有办法变现，只能配送。不被买方认可。

2、广告联盟/网络（ADN， ad network）

由于上面的一些弊端，结合当时也有很多的小网站想通过流量变现，且广告主也想将自己的广告能投放在多个网站上。当时代表的广告网络有Google的Adsense，百度联盟。

其中的商业模式：采购相关广告库存，然后在卖给广告主，从中赚取差价。

针对一些非常有实力的买方，自己搭建一个广告联盟，以低价采购流量自己消耗也可以针对消耗不完的在售出。

或者降低媒体的成本来获得更多的预算。（例如自有成熟媒体，已经拥有广告主的大部分预算，但为了降低单价，可以掺杂低成本联盟媒体流量来达到目的。）

卖方搭建广告联盟平台，聚合更多的流量来提升自己的利润。同时交易模式现已相对成熟。可以针对自己聚合的流量，以媒体垂直分类打包卖出或以媒体属性分类卖流量。

但其流量质量大部分都是长尾流量，不能满足品牌广告主的需求。以及数据不能实时反馈导致很多的弊端。

3、程序化交易广告

针对如何在流量有限的情况下，流量变现收益如何成倍增长，这一直卖方媒体是思考的问题。

任何媒体所有的黄金资源都是有限的，随着网路碎片化趋势的发展，剩余流量也是在逐渐增长。这些剩余流量如何变现这变成了增长收益的突破点。

在广告主方的需求，希望能跨媒体对某个人采买流量，以及大数据的蓬勃发展，市场逐渐完善的催化下，产生了剩余流量RTB公开竞价模式。

那么RTB公开竞价到底是怎么玩的呢？

买卖双方都约定好，来到一个中心的交易平台-广告交易平台，卖方先通过程序化方式将自己的广告流量接入到广告交易平台中，卖方可以将自己的流量设置一个底价方便售卖。此时如果某个用户在玩手机时，产生了广告请求，会发给广告交易中心，由它分发本次广告竞价请求，发给已经对接好的多个买方，此时买方会根据来的本次广告曝光机会出价，发送给广告交易中心，此时会进行比价出价最高者胜。然后将胜利者的广告素材发送给媒体进行广告曝光。此时也会通知买方曝光成功。此过程在程序化方式操作下100毫秒完成。

• 流量卖方预留库存PDB模式

  前面的几种方式已经不能满足需求方的需求，尤其是品牌广告主的需求，因为流量大部分都是剩余流量。

  对于财大气粗的品牌广告主，也希望让自己包段的黄金资源流量，用程序化的手段提升效率。这样就产生了一种对传统排期采买模式的初级升级版—私有程序化购买（PDB）。保价保量模式。

  这种模式下并没有太大的改变，只是在广告主包段的流量进行程序化管理。

  PDB有两种类型，固定位PDB、视频PDB。其中固定位PDB不可以退量。视频PDB一般要求退量小于整体推送量的20%。

  PDB广告主可以自由设定创意投放规则，针对目标人群投放，由于数据反馈及时可以进行快速优化策略。也可以配合营销活动来制定投放规则。

  但是这种模式，普通玩家玩不转，都是年预算亿级规模的玩家。

• 优先交易PD

已经知道PDB是保价保量模式，但是不能去挑选流量，这里你也肯定想问，那有没有可以让买方不受限制随意挑选流量呢？这种模式就是优先交易（PD）模式。

为什么会有这样模式产生呢？因为优质流量已经被排期预定了，但是每日的流量是有波动的，针对有盈余的流量其质量也十分的优质。但是因为其不确定。也有买方想采买这种流量。那么卖方会提前设置底价。在有流量请求的时候，买方确定后会展示该广告素材。

此模式价格是固定的，但卖方不保量，合作的买方针对此流量拥有优先筛选权。

• 私有竞价PA

已经介绍了好几种程序化广告购买的模式，下面介绍最后一种。

目前市场上已经产生了这么多程序化广告购买方式，但卖方为了进一步提升收益 ，想把更优质的流量，卖给优质的广告主，通过竞价的方式来提升溢价。但该圈子只限定VIP俱乐部成员。

私有竞价具有价格不固定，设置的底价相对较高，VIP俱乐部成员需要提前申请。不保量的特定。

• Trading Desk （ TD）

TD是执行程序化购买，下单的一站式交易操作平台。

随着市场发展逐步完善，每个细节都分化出了不同的产品，同时也衍生出了，一些广告主为方便能一站式操作程序化广告交易，就有了Trading Desk （ TD）。

包含排期、下单、广告投放数据回收、报表展示等主要功能。

PDBPDPA更通俗一些介绍，这三种都属于PMP。

广告的优先级基本上：直采-PDB-PB-PA-RTB-网盟

二、广告类型：

<一>、合约广告

1、合约广告

按照合约的方式售卖的广告产品，由广告代理公司和媒体签订协议，确保某些广告位在某时间段为指定的广告商所占有，同时广告商按整体合同支付广告费用。（按CPT结算的广告位合约方式对技术的依赖性较小，只需用到简单的广告排期系统。）

合约广告的重点是按CPM计费的展示量合约广告。

（1）、广告位合约

广告位合约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。缺点是无法做到按受众类型投放广告。优点是在一些特定场景下，如强曝光属性的广告位上采用这种独占式广告投放，有效地给用户带来品牌冲击。

广告位合约还有一种变形的形式，即按照广告位的轮播售卖，在这种方式中，同一个用户对同一个广告位的一系列访问，被依次标上一组循环的轮播顺序号，如1,2,3。

在CPT售卖的情形下，供给方和需求方的计算需求和技术成分都不太高。广告主只要找代理公司进行媒介采买，媒体方采用广告管理工具（即广告排期系统）自动执行合同。

（2）、受众定向

考察某种定向方法时，主要有两个方面的性能需要关注：一是定向的效果，即符合该定向方式的流量上高出平均eCPM的水平;二是定向的规模，即这部分流量占整体广告库存流量的比例。

定向方法：地域定向、人口属性定向、频道定向、上下文定向、行为定向、精准位置定向、重定向、新客新推荐定向、团购

重定向：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。

（3）、展示量合约（CPM广告、担保式投送GD）

品牌广告投放方式：是按照CPM结算的展示量合约。展示量合约指的是约定某种受众条件下的展示量，然后按照事先约定好的单位展示量价格来结算。

<二>、定向广告

1、场景：

例子1：浏览一个做菜的网站，旁边有一个相关的图片广告-------上下文定向

例子2：浏览一个小说网站，旁边又有一个做菜的图片广告-------行为定向

2、上下文定向：

根据投放页面的内容，推送相关的广告。

（1）、内容提供商自定义：

　　DSP预先人工定义一些网页的类型标签（“科技”、“文学”）。

　　SSP自己从中选择自己网页属于的类型。

　　投放时，根据这些人工选定的类型标签推送广告。

　　广告库中的广告则按照竞价词进行索引。

　　因此，需要通过建立类型标签与竞价词的相似度联系，才能在检索到广告。

（2）、页面关键字提取：

　　需要爬虫抽取网页中的内容，进行一定的内容分析，从中抽取可以精确匹配（模糊匹配）上的竞价词，然后再到广告库中检索广告。

（3）、网页聚类：

　　同样需要使用爬虫抽取网页中的内容，然后对网页库进行文本聚类。然后汇总同一聚簇下的网页内容，匹配竞价词。

3、受众定向：

（1）、概念：

给当前的用户流量打标签的过程。标签的形式可以是“体育——NBA”，“连衣裙——雪纺连衣裙”等，用于区分用户的兴趣点。

展示广告中，会显式或隐式的使用到这些用户标签。

显式应用标签：按照标签售卖流量，广告主可以按照人群的标签进行加价。例如，广告主的产品主要是女装，就可以对女性用户进行加价，在这一人群上争取更多的流量。

隐式应用标签：并不按照用户标签显式售卖流量，但是在系统会按照用户标签和广告的匹配程度，动态的分配流量，提高广告系统的点击率。

（2）、受众定向的方法：用户背景资料调查和行为定向。

（a）用户背景资料调查：

用户使用系统时，系统让用户提供的各种自身信息，如性别、年龄、学历等，

可以单独用来作为显式流量售卖，

也可以用来后续的CTR预估模型中，作为重要特征提高精度。

但这种背景信息难以定位用户对于某一类广告的偏好。如，26岁的女性是否喜欢体育。

（b）行为定向：

根据用户的历史行为，给其打上兴趣点标签。

涉及的行为包括搜索的关键字，在特定类目内容上的点击、浏览行为等。

行为定向的方法可以分为：监督的行为定向算法和非监督的算法。

①监督的行为定向：

　　使用预先定义好的兴趣点，这些兴趣点的定义跟系统中已有的广告类型有关。

　　用户对于某个兴趣点的兴趣值可通过用户对该类型的预估CTR来表达。【CTR = click/show】

②非监督的行为定向：

将用户进行向量化表示，比较常见的表达方式：

基于item的向量表达法【多用于电子商务的广告系统】，根据用户的历史浏览、点击、购买等行为日志，将用户表示成item的向量。

基于query的向量表示法【多用于搜索引擎的广告系统】，根据用户的历史query进行分词，同义词归一化等操作后，将用户表示成词的向量。

向量化后，可以将用户按照其历史行为进行聚类。

聚类完成后，就可以汇总统计同类用户对广告的CTR，选择CTR高的广告投放给用户。

 

<三>、竞价广告（广告网络）

1、位置拍卖与机制设计

以搜索广告为代表的竞价广告实际上是像拍卖那样销售广告展示机会。也就是说，系统根据广告主的出价以及由此计算出的eCPM决定谁可以得到某次展示的广告位。

在竞价广告初始阶段，出价是广告主阶段性调整的; 到了广告实时交易阶段，广告主可以对每次展示实时调整出价。

竞价广告问题描述：

位置拍卖：假设有一组广告位可以被占用，将这些广告位按照其经验价值排名，分别记为s=1,2,……，S。在某次广告请求中，有一组广告a=1,2,……，A出价参与拍卖，每个广告出价记为b_a, 系统将前S个高出价的广告依次放到前面排序好的S个广告位上。当某个广告a被放在s位置上时，其期望收益即eCPM为r_as = u_sv_a-------(u_s表示s位置的点击率，V_a表示广告a的价值，即被点击后的收益）

定价问题：围绕位置拍卖最重要的机制设计是所谓的定价问题，它探讨的是在一次位置拍卖中给定各参与者的出价以及他们的期望收益，如何对最后获得某个位置的广告主收取合适的费用。

定价问题的动机：（就是为何不按照广告主出价来收取费用？）假设有某个单位置（S=1）的广告机会在竞拍，开始有两个广告主参与，甲出价1元，乙出价2元，则乙获得该次竞拍，如果按照其出价收费则市场向乙收取2元费用。但该广告位拍卖机会会不断重复，乙之后会发现2元可以获得此次机会，则会降低出价，调低到1.01元，系统稳定在甲出价1元，乙出价1.01元。此时若有丙加入竞争，它不断尝试调整后出价1.02元，市场的收入也就是在1.02元。但是，机制调整为，甲1元出价竞拍，乙2元出价竞拍，但最后向乙收取的下一名甲的出价1元。丙加入时需出价2元以上才能赢得竞价，此时市场的收入也变为2元。

(1)广义第二高价（GSP, Generalized Second Price）

第二高价：在只有一个位置的拍卖中，向赢得该位置的广告主收取下一位广告主的出价，故对于赢得每一个位置的广告主，都按照他下一位的广告位置出价来收取费用，即为广义第二高价。

(2）VCG（少用）

2、市场保留价

为了控制广告的质量和保持一定的出售单价，竞价广告市场往往要设置一个赢得拍卖位置的最低价格，即市场保留价（MRP，Market Reserve Price），俗称“起价”或“底价”。广告主的出价只有高于市场保留价时才能获得竞价机会，同时在赢得某个拍卖位置后，如果根据定价策略算出的付费低于市场保留价（如GSP方式）也需要调整到市场保留价的水平上。

确定MRP 是竞价广告重要的产品策略。

3、价格挤压

在CPC结算的广告产品中，eCPM可以表示成点击率和出价的乘积，即 r = u^k * v (u为点击率，v为bid_CPC, k 为价格挤压因子)，

k趋向无穷时，相当于只根据点击率来排序而不考虑出价的作用，

当k=0时，则相当于只根据出价来排序，故随着k的增大，相当于我们在挤压出价在整个竞价体系中的作用。

其作用：

若发现市场上存在大量的出价较高但品质不高的广告主，则可以通过调高k来强调质量和用户反馈的影响;

如果发现市场的竞价激烈程度不够，则可以通过调低k来鼓励竞争，

如果存在短期的财务压力，这样就可以短期使得整体营收有所上升;

如果为了鼓励广告主提高广告质量和相关性，则可以通过提高k来降低出价的影响。

4、广告网络

广告网络的产生：对展示广告而言，合约售卖方式无法消耗所有的库存流量等，这部分流量为剩余流量（remnant inventory)。竞价交易模式的产生为这部分流量提供了变现的机会，催生了广告网络这一产品。

广告网络的产品功能：批量聚合各媒体的剩余流量，按照人群或上下文标签的流量切割方式售卖给广告主。 

 

<四>、搜索广告

http://www.jinciwei.cn/f775883.html

1、搜索广告背景：

搜索广告也就是我们常常在百度搜索时，见到的广告。

搜索广告是比较典型的竞价广告产品，其特点是广告主就某标的物（在这里是关键词）的广告展示机会展开拍卖式的竞争，并根据竞争结果依次占据该广告展示的若干位置。其与展示量合约不同的地方是：不保证曝光量，不约定价格，每个广告主都可以随时调整各关键词上的出价。

对于用户：在搜索场景下，用户在搜索栏上搜query，更多是短时的强烈的意图，所以及时满足用户的需求，对用户体验来说十分重要。

对于广告主：而搜索广告系统通过获取用户具有商业价值意图的query，展现相关广告，从而服务于广告主拉新，转化目标。

站在搜索系统平台角度来说，需要满足三方的利益，分别是广告主、用户和媒体。
用户：用户通过query来表达查询诉求，所以展示内容满足要用户的意图，展示给用户想要的，对于用户体验是很重要的。
广告主：广告主通过购买关键词，创意标题图片来表达投放诉求，广告主需要花费实打实的rmb，所以对广告主来说，满足广告主的获客量、获客成本以及收益（ROI）是十分重要的。
站在媒体平台角度，需要平衡用户和广告主2者的利益，我们可以通过两个指标来指导用户和广告主之间的平衡。分别是点击率和转化率。
点击率（CTR）：即点击/展现，点击率是衡量用户query与广告相关性以及用户体验的一个重要指标。如果点击率不好，可以认为用户对此广告不感兴趣，query与广告主的相关性较低，所以，点击率可以从侧面反映用户的兴趣。如果对一个用户来说，长期以往展示不感兴趣的内容，用户会感到反感，会去其他体验较好的媒体，从而造成平台用户数目减少，从而日活、月活会不断下降，造成流量的下降。这对媒体和广告主来说都不是好的选择。
转化率（cvr）：转化率是衡量广告主的投入产出比（流水/消耗）一个重要指标，广告主通过花钱付费把自家的广告展示在用户面前，希望通过用户点击广告，从而达到拉新，转化的目的。如果广告主长期入不敷出，谁还愿意花钱呢，所以它标志着广告主是否继续在此平台消耗预算的指标。

展示广告产品策略：查询扩展、检索、排序、放置、定价等几个阶段

2、搜索广告步骤：

作为平台，那么如何识别用户的意图，召回和排序用户感兴趣的广告呈现在用户面前呢？
在搜索广告系统上，一共经过6个步骤，分别是召回、粗排、精排、竞价、截断、展示。
召回：简单来说就是从广告库中粗选就几百个和用户query相关的广告。那么如何取召回广告与query是否相关呢？
这就搜索广告平台比较重要事情了，和算法有关。算法一共经历3个步骤：切词算法、匹配算法、相关性算法。

切词算法：把query和关键词切成一个一个的term。
匹配算法：目前有4种匹配方法，分别是精确匹配、短语匹配、前缀匹配。其中精确匹配是query=关键词，短语匹配是query组成的term是否包含关键词组成的term。
相关性算法：计算query和关键词的相关性。通过抽取广告主上传物料、用户query等一系列特征去计算相关性。
相关性算法会抽取以下几个特征：

• • 用户属性特征：年龄、性别、兴趣、职业等
  • 用户历史行为：点击日志
  • query特征：一段时间的query，session分析
  • 广告主特征：行业属性
  • 落地页特征
  • 商品特征

　　通过这几个特征计算相关性达到一个粗排过程。

精排：

对于一个query，可能有多个广告主去竞争，那么我们要取哪个广告展示在用户面前呢？这就是设计到精排了。
这个时候就引入一个叫点击率预估的算法，简单来说，就是把粗排的广告找到一个既满足用户意图、满足广告主和平台变现价值的最好的广告展示在用户面前。
这就是整个搜索广告系统整体逻辑了。

<五>、程序化交易广告

合约广告（类似计划经济）------->竞价广告（类似于市场经济）------->程序化交易广告（RTB实时竞价为核心）

RTB的产生，使得广告市场向着透明的比价平台的方向发展，这样的平台就是广告交易平台，即ADX，其主要特征即是RTB的方式实时得到广告候选，并按照其出价简单完成投放决策。

与广告交易平台对应的采买方，为需求方平台（DSP）。需要进行点击率预估、点击价值估计、流量预测、站外推荐等运算。

媒体方变现，对应一个SSP（供给方平台）：合约售卖、自营广告网络、托管给其他广告网络、通过RTB变现。

RTB的产生和发展还催生了另外一个更为重要的市场：数据加工和交易市场。

程序化交易：在实时竞价产生以后，广告交易越来越多地依赖机器间的协商而非事先约定或人工操作完成，这样的交易方式称为程序化交易。 

程序化交易的核心目的：让需求方能够自由地选择流量和出价。

程序化广告的参与者：

• Advertiser，中文名为广告主。
• Agency，通常也叫Advertising Agency，中文名为广告代理商或广告公司，知名的如4A。
• TD，全称Trading Desk，中文叫程序化广告购买交易桌面或采购交易平台。
• DSP，全称Demand Side Platform，中文叫需求方平台。
• ADX，全称Ad-Exchange，中文名叫广告交易市场。
• SSP，全称Supply Side Platform，中文名叫供应方平台。
• Ad-Network，中文名叫广告网络。
• Media，中文名叫媒体方，包含网站和APP。
• DMP，全称Data Manager Platform，中文名叫数据管理平台。
• CDP，全程Customer Data Platform， 中文名叫客户数据平台。
• MAP，全称Measurement & Analytics Platform，中文名为监测分析平台，包含广告监测和网站/APP监测。
• AVP，全称Ad Verification Platform，中文名为广告验证平台，包含品牌保护、可视化和反作弊。
• PCP，全称Programmatic Creative Platform，中文名为程序化创意平台
• TMS，全称，Tag Manager System，中文标签管理系统或标签管理工具

所有的这些都需要在云服务上运行，所以还有云服务这个角色，云服务平台主要为相关企业SaaS平台提供服务，主要企业有阿里云、腾讯云、百度云等。

按照参与者的不同可以分为广告需求方、需求服务平台、交易市场、供应服务平台、供应方和广告服务方，结构如下：

 1、实时竞价（RTB）

https://www.jianshu.com/p/05f1725b5711

实时竞标 (RTB) ：用户在访问媒体产生曝光机会时，众多家DSP根据曝光的上下文以及用户属性实时地评估曝光价值并给出报价，经过ADX竞价后最终出价最高的广告主赢得此次曝光机会。

定制化用户标签：广告主希望对自己的流失用户进行再一次广告投放，故在加工人群标签的过程中需要利用到广告主的数据，这样的标签为定制化用户标签。

实时竞价的关键产品目标：用定制化标签指导广告投放。

品牌广告的核心在于其人群触及策略，但无论在展示量合约广告还是竞价广告网络中，人群定义方式都是广告平台决定，需求方基本没有加工的自由。然而，在实时竞价交易中，服务于品牌广告主的DSP可以根据市场上采买的各种数据为某个特定的广告主加工特有的人群，完成更加符合其市场策略的人群触及。

实时竞价流程：

其接口分为两个过程：预先进行的将ADX与DSP的用户标识对应起来的cookie映射（cookie mapping)过程和线上广告请求时的竞价和投放过程。

接口对接方有两个：在ADX方实现的部分为RTBD（RTB for Demand），在DSP方实现的部分为RTBS（RTB for Supply）。

（1）cookie映射：当供给和需求双方用户标识不一致时，需进行cookie mapping，1,1步骤是广告主向DSP方发起cookie映射请求，1.2步骤是DSP和ADX之间通信完成cookie映射。

（2）广告请求：

2.1：用户浏览媒体网站

2.2：媒体网站通过JS或SDK向ADK发起广告请求

2.3：ADX向各个DSP传送URL和cookie，发起询价请求。DSP根据预先做好的cookie映射查出对应的己方cookie，决策是否参与竞价，若参与则返回自己的出价。最后，ADX选出出价最高的DSP返回给媒体网站。

2.4：媒体从胜出的DSP拿到广告创意并展示。

 

 2、其他程序化交易方式

（1）优选（PD）

（2）私有市场

3、广告交易平台（ADX）

https://zhuanlan.zhihu.com/p/73767300

概念：负责将媒体流量以拍卖的方式售卖给DSP。ADX一般按CPM与DSP进行结算，（PS：DSP 一般以CPC与广告主进行结算）

• 展示量合约一般按照CPM结算，但是无法把多个广告位放进同一合约;

• 广告网络一般只能按照CPC结算，原因是广告位复杂;

• RTB一般是按照CPM进行广告结算;

广告网络主流的结算方式是按照CPC，原因是：

广告网络的产品特点是批量聚合各个媒体的剩余流量，按照人群或者上下文标签的流量切割方式售卖给广告主。

从需求方来说，既然是各种媒体的不同广告位聚合在一次售卖的，广告主无法知道每个媒体上广告的具体位置。而位置对于广告的曝光效果影响巨大，因此实际上广告主根本无法评估每次展示的出价，而针对点击出价，这个问题就没那么严重了。

从供给方看，由于淡化了广告位的感念，并且聚合了多个媒体的流量，广告网络可以接触到同一个用户比较丰富的网络行为，并且知道每次展示所在的媒体与广告位位置，所以比广告主更容易估计点击率。

由广告网络负责估计点击率，需求方格局对点击价值的估计来出价，是最合理的市场分工。

 

RTB实时竞价中，为什么从竞价的CPC变成了CPM结算？

相对于（广告网络中的）竞价广告而言，实时竞价中广告决策是由DSP完成的，而且对每次展示都可以得到广告位信息。

因此，虽然各个广告位的点击率差别很大，DSP还是可以自行精细估计点击率，并实时计算出当前展示的合理eCPM。

并且，由于第一方数据在程序化交易中的广泛使用，DSP对于人群在特定广告上产生的效果往往能够估计得更加精细。因此，按照CPM结算，将eCPM整体的估计都交给需求方是比较合适的市场分工。

（需要特别说明的是，实时竞价中的“实时”特指需求方实时地，也就是在每一次展示时参与广告竞价。而供给方对不同广告实时比价的过程在一般竞价广告中也存在。）

4、需求方平台（DSP )

与ADX向对应，以RTB方式购买广告的产品形态是DSP。

DSP的核心特征是：一个是RTB方式的流量购买，另一个需要支持需求方定制化的用户划分。

定制化用户划分：与广告主相关的定向方式为定制化用户划分，如：1、假设某电商网站准备进行一次面向其老客户的广告投放，这里的老客户就是一种定制化用户划分，显然只有该电商自己才能找到这个用户群。2、某银行希望通过广告接触到自己信用卡的潜在客户。要找到这些潜在客户，需以银行现有的客户作为基础，分析其行为和人口属性等特征，再据此去拓展可能的潜在客户。这个过程需要需求方的数据，也需要媒体或者第三方数据，而加工出来的人群与广告主相关。

DSP一般有四大系统模块：竞价系统、策略系统、预警监控系统和资源管理系统，每个系统下面有多个子系统，具体的结构关系如下图：

 

（1）出价策略：

DSP每次展示都要按CPM向ADX报价，因此准确估计eCPM是DSP出价策略的基础。

DSP出价策略：只要eCPM估计足够精准，并按照这个值出价即可。但ADX一般按照GSP（第二高价）来计费。

（2）重定向：

目的：

1、用于品牌广告。当用户已经选择过某品牌的服务或产品后，如果在比较高质量的媒体上看到该品牌的广告，该用户会进一步肯定自己决策的正确性，从而对该品牌的认知度大大加强。

2、用于效果广告。当用户曾经考虑过某种产品，但没有完成最终的转化，通过在线广告将这个用户找回，点击率和转化率都会明显高于平均水平。如果这个用户已经选择了该产品，那可以利用推荐技术为他推送相关的产品广告。

分类：

1、网站重定向（site retargeting)：在一段时间内到达过广告主网站的用户作为重定向集合。

2、个性化重定向（personalized retargeting, 也叫站外推荐）：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，即为个性化重定向。三个关键点：动态创意、推荐引擎、广告主商品库存实时接口。

3、搜索重定向(search retargeting) ：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。

（3）新客推荐（look-alike)

5、供给方平台（SSP）

6、数据管理平台（DMP）

广告主用到的用户数据，根据其来源可分为第一方数据（广告主）、第二方数据（广告平台）、第三方数据（不直接参与广告交易的其他数据提供方）。

广告主拥有数据，但是没有对数据进行加工处理的团队，故DMP就是从事此业务的产品，其主要的核心功能：

（1）为网站提供受众定向功能，将得到的用户标签应用于网站业务。

（2）如果媒体网站授权，DMP可提供接口对加工出来的用户标签进行变现，与网站分成。

（3）广告主网站可通过DMP于广告采买渠道进行更方便的数据对接。如：广告主若要通过DSP做重定向，则需要将自己的用户数据通知各个DSP，DSP对该网站布置自己的跟踪代码来收集用户，这样会导致网站页面太重，而且重定向效率变低。若由DMP唯一负责广告主网站的用户收集，并通过数据接口出纳送给DSP，则可很大程度上解决上述问题。

 7、广告变现方式

（1）媒体方

媒体流量变现：

• • 媒体可以在其网站页面加入广告位，
  • 媒体可以以原生方式混入付费内容。
  • 媒体还可以直接收费或者内置订阅或付费等。

RPM：即时的单位流量变现能力，针对媒体方来说的概念，CPM是针对广告主来说的概念。

RPM (Revenue Per Mile): 千次展示收入，一个页面上如果有多个广告位，那么RPM评价的是这个页面上所有广告位上千次展示收入的总和。

CPM （Cost Per Mile）：千次展示费用，一般指的是广告主投放一个广告千次曝光所花的费用。

媒体采用一般广告形式变现：

1、首先考虑媒体是否具有比较有价值的品牌属性，如果考虑通过合约方式售卖品牌广告：

在一些强曝光的广告位（如门户首页的特型广告位）上，采用CPT结算的广告位合约。

在其他一些通用的横幅位置上，应该采用CPM结算的展示量合约，售卖的是定向以后的人群标签。（在中国，这种也是以CPT方式为主）

2、合约广告未能变现的剩余流量就需要采用其他竞价广告，对于广告质量高或媒体流量足够大时，可以考虑自建广告网络或将流量卖给市场上较大的广告网络。

3、除了广告网络，还需考虑新的程序化交易，其有两种选择：公开的交易市场和私有的交易市场。对广告主类型、质量有较高要求时，最好采用私有交易的模式，控制DSP的准入门槛，特别是一些依赖品牌广告的媒体。而对于广告主质量没有特殊要求时，可以选择公开交易的市场。

当媒体同时通过销售品牌广告、多个广告网络、程序化交易市场等产品形式进行变现时，可以使用统一的SSP来分配流量。

（2）广告主方

广告主指的是所有以付费方式推广自己的品牌、产品或内容的组织。

DSP赚钱的一个方式：（个人简单的理解）

广告主 --- > DSP ---- > ADX ----> SSP ---->媒体流量

DSP以CPC结算方式向广告主收费，以CPM结算方式向ADX付费，赚取其中的差价。

CPM  = CTR × CPC

假如CPC由广告主给定（实际上若采取广告主采取OCPC方式竞价，则给定的是CPA，CPC是要计算的），若DSP在预估CTR时是准的，则DSP以不低于 CTR × CPC的价格给ADX报价，即可不亏本。

假如模型在预测CTR时高估了，则向广告主收费少于实际报价，那么长期下来DSP会亏损。

假如模型在预测CTR时低估了，则给ADX竞价过低，那么损失很多流量展示机会，留不住广告主，也会亏损。

https://blog.csdn.net/cpongo4/article/details/89031317

CTR预估模型在计算广告领域的关键地位来源于计算广告利润增长的需求。CTR预估的准确与否，直接影响计算广告公司的收入。

假设我们是一个DSP（Demand side platform）公司，需要对接第三方的流量资源，通过出价的方式竞得该流量，从而赢得这个广告曝光（impression）机会。

对于一个以效果为核心目标的中小广告主来说，往往会选择CPC的结算方式，也就是每带来一次点击，我为你支付x元。那么这时，CTR模型的关键就体现出来了，因为只有拥有了准确的CTR模型，DSP公司才能够正确的估计某次流量的成本价。

例如CTR预估模型预测某流量投放某广告的点击率是0.5%（即CTR=0.5%），广告主愿意为一次点击支付1元（即CPC=1），那么我只有用少于 CPC*CTR = 1 * 0.5% = 0.005元的价格竞得该流量，我才不会亏钱。如果CTR模型预测的CTR偏高，我将极可能以高于成本价的价格竞得该流量，这样的情况下，竞得越多这样的流量，公司的亏损也越大。另一方面，如果CTR模型预测的CTR过低，进而出价过低，很有可能损失大量竞得机会，导致客户的广告预算花不完，从而无法获得后续订单，也使公司利润受损。

因此，精准的CTR预估模型是计算广告系统的基础和核心，也是计算广告公司进行利润最大化的核心模块，所以说CTR预估模型是计算广告利润的增长之心丝毫不为过。

<六>、原生广告

原生广告：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。

1、信息流广告

最初信息流广告是出现在社交网络上的（Twitter），后来也出现在非社交媒体上，如今日头条。

https://www.zhihu.com/question/21561004

信息流广告就是与内容混排在一起的广告，又叫原生广告：又叫最不像广告的广告，又叫长得最像内容的广告，如果你不留意在它们周围出现的“推广”、“广告”字样，可能你都不会发现这是一条广告。比如：

1）微博信息流中，长得像内容的广告

 2）微信朋友圈中，长得像朋友发的动态的广告

你把它们和传统的广告对比，就可以看出信息流广告的好处:

1）不在用户操作和阅读的时候强插广告，对平台来说，商业和用户体验之间可以有比较好的平衡

2）对广告主来说，这种投用户所好的形式，同时根据平台的特性可以自发产生二次传播（比如微博的转发，朋友圈的点赞），这就决定了它是容易被用户所接受的，效果也是最好的

3）由于信息流广告的特性，广告效果越好，内容性就要越强，也因此这要求投放者必须不断优化广告，让广告真正的成为内容的一部分，从而促进行业的整体升级，而不是像现在充斥各种粗鲁的广告！

2、搜索广告

搜索广告与内容混合方式：将广告在固定位置展现（按eCPM排序），或者将广告和内容混合排列在一起（按相关性排序）。

3、软文广告

把产品放到文章中去，让别人在阅读文章时了解到你的产品，这样的广告方式阅读者不会太抵触。像这样的文章，可以找推一手，他们的软文可以把阅读者很好的带入到软文中，达到情感的共鸣，然后乘机宣传商品，刺激消费者购买。

4、联盟

 广告网络中的联盟模式：由媒体从广告库中自由选择要推广的对象，并按照自己控制的展现方式进行推广。

<七>、移动广告 

特点：

1、可对用户行为全天候的监测和分析

2、精确的地理位置（本地化广告）

挑战：

1、应用之间相对独立，没有像那种Web超链接这么方便。

2、……

 

 

主要参考文献：

《计算广告》书籍