计算广告笔记02-计算广告基础

广告中的计算是为了解决什么问题，以及解决这些问题需要什么样的业务描述框架。

可衡量的效果以及相应的计算优化，是在线广告区别于线下广告的主要特点。

在大多数广告产品中，可以通过计算优化的主要是收入部分，而千次展示期望收入（expected Cost per Mille，eCPM）正是计算广告最为核心的量化指标之一。与广告的信息传达过程相关，eCPM可以分解为点击率和点击价值的乘积，这两个指标是各种广告产品在计算过程中经常遇到的。

广告有效性原理

广告转化的有效性模型如图所示。

广告的信息接收过程分为3个大阶段：选择、解释与态度；或者进一步分解为6个子阶段，即曝光、关注、理解、接受、保持与决策。

1. 曝光阶段。指广告物理上展现出来的过程，其有效程度往往与广告位的物理属性有关，没有太多可以通过技术优化的空间。在互联网广告中，位置的影响有时会更加显著，如何从算法上消除由此带来的点击率的偏差是一个重要的实际问题。

2. 关注阶段。指受众从物理上接触到广告，到意识上关注到它的过程。对广告而言，曝光并不一定意味着关注。

   如何提高关注阶段的效率？1.尽量不要打断用户的任务。当用户明确辨识出某个固定的广告位，并认为它与当前页面的任务没有关联时，他会下意识地屏蔽其内容；2.明确传达向用户推送此广告的原因；3.内容符合用户的兴趣或需求。

3. 理解阶段。用户关注到了广告的内容不意味着他一定能理解广告传达的信息。

   如何提高理解阶段的效率？1.广告内容要在用户能理解的具体兴趣范围内（精准定向的必要性）；2.要注意设定与关注程度相匹配的理解门槛。

4. 接收阶段。受众理解了广告传达的信息，并不表示他认可这些信息。

   广告的上下文环境对广告的接受程度有着很大的影响。在定向广告越来越普遍的今天，如何让合适的广告出现在合适的媒体上，即广告安全的问题，正引起越来越多的关注。

5. 保持阶段。对弈追求长期效果的品牌广告商，希望广告传达的信息能给用户留下鲜明的记忆，以长时间影响他的选择。

6. 决策阶段。成功广告的最终作用是带来用户的转化行为。

定性地说，越靠前的阶段，其效果对点击率的影响越大；越靠后的阶段，其效果对转换率的影响越大。此外，各个阶段的划分不是孤立和绝对的，某一项具体的广告策略或技术，往往会对几个阶段的效果同时发生影响。

互联网广告的技术特点

1. 技术和计算导向。数字媒体的特点使在线广告可以进行精细化的受众定向，技术又使得广告决策和交易朝着计算驱动的方向发展。
2. 效果的可衡量性。以展示和点击的形式直接记录和优化在线广告的广告效果。
3. 创意和投放方式的标准化。标准化的驱动力来自于受众定向与程序化交易。需求方关心的是人群而非广告位，创意尺寸的统一化与一些关键接口的标准化非常重要。
4. 媒体概念的多样化。
5. 数据驱动的投放决策。互联网化的根本驱动力可以认为是数据的深入加工和利用。

计算广告的核心问题

计算广告的核心问题：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。

计算广告核心挑战可以用一个最优化问题来表达：

i表示从第1次到第T次之间的某一次广告展示。优化的目标是在这T次展示上的总收入（r）与总成本（q）的差，即总体的利润。对于某一个具体的广告主k，有时存在预算的限制，有时存在投放量的保证，这也是广告作为一项商业活动的关键特征之一，构成了式子的约束，即需求方约束。

当总体预算一定，即$\sum_{i=1}^T q_i$是一个常数，容易验证式子与另一个更常见的目标$ROI=\sum_r r_i/\sum_i q_i$是一致的。进一步考虑收入与成本具体依赖的因素，优化问题可以写成：

表达式中a、u、c分别表示广告、用户和上下文，即广告活动的3个参与主体。在约束中，每次约束产生的成本d除了与a、u、c有关，还与具体某个广告主k有关。

这里的一个隐含假设：整体的收入或成本可以被分解到每次展示上。这一假设并不合理，但考虑到实际线上决策，必须对每次展示马上完成计算，从实用角度出发仍然采用这一假设。在实际系统中，可以采用频次控制、点击反馈等方法来解决多次展示之间效果相关性的问题。

广告收入的分解

对一个广告市场中的具体的产品形态，能够主动优化的往往是收入而非成本，因此，主要关注收入的优化。

当用户在媒体的广告位上看到广告后，如果产生兴趣，会产生点击行为，广告点击与广告展现的比率为点击率（CTR）；点击行为成功后，将会打开广告主的落地页，落地页成功打开的次数与点击次数的比例为达到率，这是在广告主网站上发生的；如果用户从落地页开始，进一步完成下单等操作，则称为转化，转化次数与到达次数的比例为转化率（CVR），这是在广告主网站上或线下。按媒体网站和广告主网站上的行为对收入r进行分解，是实践中比较合理且容易操作的方式：
$eCPM = r(a,u,c)=\mu(a,u,c) * v(a,u,c)$
$\mu$表示点击率，v表示点击价值，即单次点击为广告主带来的收益。前者描述的是发生在媒体上的行为，后者为广告主站内的行为。

eCPM一般指的是估计的千次展示收益,有两个很相近的概念：千次展示收入RPM，千次展示成本CPM。

根据之前的图展示的流程，点击价值可以进一步分解为到达率、转换率和客单价的乘积。这部分与行业密切相关，更多地属于站内运营而非广告的范畴。

结算方式与eCPM估计的关系

对于大多数广告产品来说，需要计算给定（a,u,c）三元组的eCPM以进行决策。但广告市场的协作关系复杂，并非每个广告产品都可以对eCPM分解后的两个变量作出合理的估计。根据eCPM的分解决定哪部分由谁来估计是广告市场各种计费模式产生的根本原因，也是广告市场中商业逻辑与产品架构衔接的关键一环。

市场上主要的几种计费模式。

• CPT（Cost Per Time）结算。将某个广告位以独占方式交给广告主，并按独占的时间段收取费用的方式。严格讲属于销售方式而非计算模式，因为价格是双方事先约定，无须计量。
• CPM（Cost per Mille）结算。按照千次展示结算。这种方式是供给方与需求方约定好千次展示的计费标准，至于这些展示是否能带来相应的收益，由需求方估计和控制其中的风险。
• CPC（Cost per Click）结算。按点击结算。在CPC结算方式下，点击率的估计是由供给方（或中间市场）完成的。点击价值的估计由需求方完成，并通过出价的方式向市场通知自己的估计。供给方通过收集大量的用户行为数据，可以相对准确地估计点击率；转换效果是广告主站内的行为，其数据分析体系也能更准确地对其作出评估。
• CPS（Cost per Sale）/ CPA(Cost per Action)结算。按照销售订单、转化行为或投入产出比来结算。这是一种比较极端的结算方式，需求方只按照最后的转化收益来结算，在最大程度上规避了风险。供给方或中间市场除了估计点击率，还要对点击价值作出估计，这样才能合理地决定流量分配。
• oCPM（optimized CPM）结算。oCPM指广告平台仍然按照CPM结算费用，但会根据转化率进行优化。虽然结算方式是CPM，但供给方会承担点击率和点击价值估计的任务。实践中，oCPM往往是向某个广告主提供CPA结算之前的一种过渡方式。

广告有计费需求，同时产生了第三方检测的需求。对曝光量、点击量、转化数等进行统计核实。

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Reference

计算广告第二版