計算廣告閱讀筆記

一、基本概念

廣告市場的參與者

出資人、媒體和受衆這三者的利益博弈關係構成了廣告活動永遠的主線。
廣告活動的兩個主動的參與方是需求方和供給方，被動的參與方是受衆。

• 需求方：這裏的需求方包括廣告主，代表廣告主利益的代理商或其他技術形態的採買方，概括來說，就是想要投放廣告的一方。
• 供給方：這裏的供給方可以是媒體，也可以是其他技術形態的變現平臺。在移動互聯網時代，媒體指一切擁有流量的電視媒體、報紙、Web網站、移動APP、H5頁面等等。概括來說就是給想要投放廣告的需求方提供廣告位的一方。
• 受衆：受衆就是我們這羣看廣告的人啦，之所以說是被動的，因爲給我們看什麼廣告並不是我們決定的，而是由需求方和供給方來決定的。

品牌廣告和效果廣告

• 品牌廣告： 希望藉助媒體的力量來快速接觸大量用戶,以達到宣傳品牌形象、提升中長期購買率與利潤空間的目的；
• 效果廣告： 希望能利用廣告手段馬上帶來大量的購買或其他轉化行爲。對短期效果的追求要求廣告精準地送達目標人羣，而這在傳統媒體上缺乏有效的技術手段。

廣告的根本目的

廣告的根本目的是廣告主通過媒體達到低成本的用戶接觸。

原生廣告(Native AD): 將內容與廣告以某種方式統一決策或排序的廣告產品——原生廣告(Native AD)

ADN， ADX和DSP

廣告網絡(ad Network,ADN)：批量地運營媒體的廣告位資源，按照人羣或上下文標籤售賣給需求方，並用競價的方式決定流量分配。

• 使得大量中小互聯網媒體有了切實可行的變現手段：這些媒體有一定的流量，但還不值得建立自己的銷售團隊面向品牌廣告商售賣,直接把自己的廣告庫存(inventory)託管給ADN,藉助ADN的銷售和代理團隊爲自己的流量變現。
• 廣告網絡中競價的標的物有兩種：一是上下文頁面中的關鍵詞，這是直接從搜索廣告衍生而來的；二是根據用戶行爲加工的興趣標籤，這是從展示廣告的定向邏輯發展而來的。

交易終端(Trading Desk, TD)：面向多個ADN或媒體按人羣一站式採買廣告並優化投入產出比的需求方產品

廣告交易平臺(ad Exchange,ADX)：聚合各媒體的剩餘流量並採用實時競價方式爲他們變現的產品形態

需求方平臺(Demand Side Platform,DSP)：通過實時競價的方式,按照定製化的人羣標籤購買廣告

程序化交易(Programmatic trade)，包括實時競價(Real time Bidding)，優選(preferred deals)和私有交易市場(Private Market Place, PMP)等。

在線廣告簡史

• 合約階段,廣告主通過代理公司從媒體方採買廣告,而媒體方的廣告投放機則負責完成和優化各個廣告主的合約
• 然後，市場進化出了競價售賣方式,從而在靠近供給方產生了ADN這樣的產品形態,而需求方的代理公司爲了適應這一市場變化,孵化除了對應的媒介採買平臺(media buying platform)
• 最後,當市場產生了實時競價方式交易時,供給方進化出了ADX, 而需求方則需要用DSP與其對接來出價和投送廣告。

計算廣告核心問題

Find the best match between a given user in a given context and a suitable advertisement.
計算廣告的核心問題，是爲一系列用戶與環境的組合找到最合適的廣告投放策略以優化整體廣告活動的利潤。

最大化$T$次廣告展示的總收入 $r$ 和總成本 $q$ 的差：
$max \sum_{i=1}^{T}(r(a_i, u_i, c_i) - q(a_i,u_i,c_i))$

• $a_i, u_i, c_i$ 爲廣告、用戶和環境，即廣告活動的三個參與主體

在線廣告結算方式

eCPM(expected Cost per Mille)：千次展示期望收益
RPM：千次展示收入
CPM：千次展示成本
$eCPM = 點擊率\mu(a,u,c) × 點擊價值 v(a,u,c)$

• CPM結算：即按照千次展示結算。在大多數互聯網品牌廣告,特別是視頻廣告中,CPM都是主流的結算方式。
• CPC結算：即按點擊結算。在這種方式結算方式下,點擊率的估計是由交給供給方(或者中間市場)完成的。點擊價值的估計則由需求方完成,並通過點擊出價的方式向市場通知自己的估價。
• CPS(cost per sale)/CPA(cost per action)/ROI結算：即按照銷售訂單數、轉化行爲數或投入產出比來結算。
• CPT(cost per time)結算：這是針對大品牌廣告主特定的廣告活動,將某個廣告位以獨佔式方式交給某廣告主,並按獨佔的時間段收取費用的方式。

在線廣告產品進化

需求放層級組織與接口

一般來說,需求方提供的廣告是分層次管理的。在市場上大多數的產品中,廣告的層次分爲廣告主、廣告(推廣)計劃(campaign)、廣告(推廣)組(adgoup)、廣告創意(creative)等幾個層級。

• 推廣計劃：對應於廣告主的一次投放合同，包括預算、時間範圍等基本信息。
• 推廣組：對應於一個具體的廣告投放策略，主要是設定受衆定向條件和出價
• 廣告創意：是最終展示出來的素材,可能在同一個組策略下有不同尺寸的創意存在

供給方管理接口

供給端的資源組織主要分媒體和廣告位兩個層次。
計算廣告系列(一)-基本概念整理！

合約廣告

合約廣告又可以分爲廣告位合約和展示量合約。

• 廣告位合約：指需求方和供給方約定，在某一段時間內、在供給方的某個廣告位上固定投放需求方的廣告。通常按照CPT進行付費。這種按CPT結算的廣告位合約方式對技術的依賴性較小,只需要用到簡單的廣告排期系統。

• 展示量合約又稱爲擔保投送廣告，它通常按照CPM進行付費，但供給方需要針對某種特定的受衆達到約定的展示量。舉個例子，某化妝品廣告主想要購買展示量合約，它與供給方約定，必須對女性受衆展示我的廣告10000次，並按照CPM=500進行付費。

搜索與競價廣告

搜索廣告是比較典型的競價廣告產品，其特點是廣告主就某標的物(在這裏是關鍵詞)的廣告展示機會展開拍賣式的競爭，並根據競爭結果依次佔據該廣告展示的若干位置。

• 量的保證不復存在，廣告主需要自行調整效果與量的平衡
• 價格的約定也被去掉,每個廣告主都可以隨時調整各關鍵詞上的出價

受衆定向

在考察某種定向方法時,主要有兩個方面的性能需要關注：一是定向的效果，即符合該定向方式的流量上高出平均eCPM的水平;二是定向的規模，即這部分流量佔整體廣告庫存流量的比例。

重定向(retargeting)：是對某個廣告主過去一段時間的訪客投放廣告以提升效果。顯然，某個廣告主的訪客是其獨有的信息，因此這屬於定製化標籤。重定向被公認爲精準程度最高、效果最突出的定向方式，不過其人羣覆蓋量往往較小。這是因爲，重定向的覆蓋投放量是由廣告主固有用戶的量和與媒體的重合比例共同決定的。

二、 位置拍賣和機制設計

位置拍賣(position auction)：

• $S$ 個廣告位 $s=1, s=2, \cdots, s=S$($S$一般爲1)
• 一次請求中，$A$ 個廣告$a=1, a=2, \cdots, a=A$參與競拍，每個廣告的出價記爲 $b_a$
• 系統將前 $S$ 個高出價的廣告依次放到前面排序好的 S 個廣告位上
• 對於放置在 $s$ 位置的廣告 $a$，其期望收益 $eCPM = \mu_s v_a$
  • 假設點擊率 $\mu$ 僅與位置 $s$ 有關
  • 點擊價值 $v$ 僅與廣告 $a$ 有關
    

對於某次位置競價，其對稱納什均衡(symmetric Nash equilibrium)可以描述爲下式：
$\begin{aligned} &\mu_s(v_s-q_s) \geq \mu_t(v_s-q_t),\quad \forall t !=s \\ \end{aligned}$

• 對於最終位置排名競價結果中的每一條廣告,其收益都比排在其他位置上要高
• $v_s$ 爲排在 $s$位置上廣告的點擊價值，並非 $s$ 位置帶來的點擊價值
• $q_s$ 爲市場向排在 $s$ 位置上的廣告收取的費用，即定價

廣義第二高價

圍繞位置拍賣最重要的機制設計是所謂的定價(Pricing)問題，它探討的是在一次位置拍賣中給定各參與者的出價以及他們的期望收益,如何對最後獲得某個位置的廣告主收取合適的費用。

• 第二高價：指的是在只有一個位置的拍賣中，向贏得該位置的廣告主收取其下一位廣告主的出價，這樣的拍賣也叫作Vickrey拍賣。
• 廣義第二高價：對贏得每一個位置的廣告主，都按照他下一位的廣告位置出價來收取費用
• 第二高價是單位置拍賣時的最優定價策略，然而廣義第二高價卻不是多位置拍賣時的最優定價策略

如果是按照CPM結算，廣義第二高價可以非常直接的應用，但是在CPC的廣告場景下，需要考慮廣告的點擊率因素，即使是競價很高的廣告，如果點擊率很低也不會給廣告系統帶來很大的收益，因此不應該爲這類廣告分配展現。

因此，對於每條廣告，廣告主會預先估計該廣告在當前場景下的點擊率 $\mu_s$，結合其競價 $b_s$，計算千次展現期望收益：
$eCPM_s = \mu_sb_s$

然後將廣告集合按照 $eCPM$排序，選取排名靠前的若干條進行展現，如果第 $i$ 個廣告被點擊，從廣告主扣除的費用爲：
$q_s = \frac{\mu_{s+1}b_{s+1}}{\mu_s}+\Delta$

• $s+1$表示排名在 $s$ 後一位的廣告。
• $\Delta$ 一般爲廣告系統結算貨幣的最小單位，如1美分，這是一種歷史慣例，也在某種程度上讓廣告主心理上感覺更加公平。
• 廣告點擊率越高，每一次被點擊時，從廣告主扣除的費用越少，可以激勵廣告主優化廣告質量提高點擊率，從而提升整個廣告系統的用戶體驗。

VCG定價

• VCG定價是 Vickrey、Clarke和 Groves在研究競價系統均衡狀態時得到的一種理論上較爲優越的定價策略
• 其基本思想是：對於贏得了某個位置的廣告主，其所付出的成本應該等於他佔據這個位置給其他市場參與者帶來的價值損害，是最大化社會價值
• 在這一原則下,VCG的定價策略可以表示爲：
  $q_s = \sum_{t>s}(\mu_{t-1}-\mu_t)v_t$
  • 即如果位置 $s$ 沒有被佔據，排在這個廣告後面的所有廣告$t>s$ 都可以往前挪一個，點擊率都可以獲得相應的提升

市場保留價

市場保留價是什麼

• 爲了控制廣告的質量和保持一定的出售單價，競價廣告市場往往要設置一個贏得拍賣位置的最低價格，這一價格我們稱爲市場保留價(Market Reserve Price,MRP)，俗稱“起價”或“底價”
• 廣告主的出價只有在高於市場保留價時才能獲得競價機會
• 同時在贏得某個拍賣位置後，如果根據定價策略算出的付費低於市場保留價(以廣義第二高價爲例,很容易驗證這種情況是可能發生的)，也需要調整到市場保留價的水平上

MRP的設定

• 確定MRP是競價廣告重要的產品策略，MRP定得過低或過高都不利於整個市場的收益最大化。
• 一般來說，當競爭較充分、廣告主深度足夠時，MRP可以設置得比較高；反之則應適當降低
• 市場保留價的設置有兩種方法,一是對整個競價市場採用同樣的保留價格,二是根據不同標的物(如搜索廣告裏的關鍵詞)的特性設置不同的保留價格。如果按照後一種方法設置，顯然應該對那些競爭程度較激烈的關鍵詞設置比較高的MRP。

價格擠壓

在CPC結算的廣告產品中，eCPM可以表示成點擊率和出價的乘積，即$r=\mu\times v = \mu \times bid_{CPC}$

但是在競價的機制設計中，有時會對此公式做一些微調，把它變成下面的形式：
$r = \mu^K \times bid_{CPC}$

• 其中的$K$爲一個大於0的實數
• 當$K→ \infty$，相當於只根據點擊率來排序而不考慮出價的作用
• 反之，當$K→0$時，則相當於只根據出價來排序
• 因此，隨着 $K$ 的增大，相當於我們在擠壓出價在整個競價體系中的作用，我們把這個因子叫做價格擠壓(squashing)因子

價格擠壓因子的作用：

價格擠壓因子的作用主要是能夠根據市場情況更主動地影響競價體系向着需要的方向發展：

• 比如說，如果發現市場上存在大量的出價較高但品質不高的廣告主，則可以通過調高$K$來強調質量和用戶反饋的影響
• 如果發現市場的競價激烈程度不夠，則可以通過降低$K$來鼓勵競爭，如果存在短期的財務壓力，這樣就可以短期使得
  整體營收有所上升；如果爲了鼓勵廣告主提高廣告質量和相關性，則可以通過提高 $K$ 來降低出價的影響

三、廣告網絡

廣告網絡的產品功能是批量聚合各媒體的剩餘流量，按照人羣或上下文標籤的流量切割方式售賣給廣告主。

• 售賣的標的主要是人羣，而廣告位被淡化了
• 當流量滿足多個廣告活動要求時,簡單地採用競價模式而不用考慮量的合約
• 由於是按人羣售賣,廣告網絡會極力淡化媒體和廣告位的概念。由於淡化了媒體的概念，廣告網絡中很難拿到品牌溢價高的廣告位，一般來說也不適合廣告主的品牌類需求。
• 聯盟模式：對於一些有特殊業務需求或者特殊數據來源的媒體或媒體組合來說，有時候希望能夠直接從廣告網絡的廣告庫中挑選廣告，並能夠創造比廣告網絡自動挑選更多的價值。因此,某些廣告網絡也會對一部分合作供給方開放廣告庫供其自行挑選，廣告網絡的這種運營模式可以稱爲聯盟(affiliate)模式

四、競價廣告需求方產品

• 競價廣告市場的產生對需求方的技術也提出了新的要求：原來通過直接與媒體簽訂保量合約的採買方式變成通過競價爲廣告主完成量與質需求的採買產品。
• 具體地說，這樣的產品需要具備一項基本功能，即按照廣告主預算跨媒體一站式採買人羣的功能。另外，還可以具備一項高級功能，即機器決策的ROI優化功能。

搜索引擎營銷：搜索廣告對應的需求方產品，即通過競價採買搜索引擎關鍵詞來做推廣，這就
是搜索引擎營銷，即SEM。
媒體採買平臺：面向展示廣告網絡的一站式採買平臺稱爲媒介採買平臺，與之類似的概念還有
交易終端(Trading Desk,TD)，可以認爲是同一類的產品。

五、程序化交易廣告

5.1 實時競價(RTB)

定製化用戶標籤：我們在加工人羣標籤的過程中需要利用到廣告主的數據。這樣的標籤稱爲定製化用戶標籤(customized audience segmentation)。

• 採用廣告網絡這樣的封閉式競價方案是無法規模化和精細化地針對定製化標籤進行投放的。
• 什麼樣的解決方案才能夠規模化呢？其實很簡單，只要把競價過程開放，在廣告展示時由需求方來判斷是否需要並出價，就可以解決上面的問題，這樣的思路就產生了實時競價。
• 因此，我們認爲：用定製化標籤指導廣告投放是實時競價的關鍵產品目標。

RTB過程：

• cookie映射：
  • 步驟1.1:從廣告主網站向DSP服務器發起cookie映射請求。
  • 步驟1.2:DSP與ADX服務器之間通信完成cookie映射。
• 廣告請求(ad call)。以Web投放環境爲例，RTB的廣告請求可以分爲以下三個步驟。
  • 步驟 2.1:用戶瀏覽媒體網站。
  • 步驟 2.2:媒體網站通過JavaScript或SDK向ADX發起廣告請求。
  • 步驟 2.3:ADX 向各 DSP 傳送 URL 和本域名 cookie，發起詢價請求。DSP根據預先做好的cookie映射查出對應的已方cookie，決策是否參與競價，如果參與，則返回自己的出價。在等待一個固定的時間片後，ADX選出出價最高的DSP返回給媒體網站。
  • 步驟 2.4:媒體網站從勝出的DSP拿到廣告創意並展示。
    其中步驟 2.2 和步驟 2.3 可以合併爲一步，即 DSP 同時返回出價和廣告創意地址，由ADX返回給媒體。

實時競價中的“實時”這一限定，特指的是需求方實時地，也就是在每一次展示時參與廣告競價，而供給方對不同廣告實時比價的過程在前面講到的一般競價廣告中也存在。因此，不要把搜索廣告、廣告網絡等也理解成實時競價產品。

5.2 優選

• 優選比實時競價產生要早，可以看成是隻有一個需求方的程序化交易
• 需求方如果不需要此次展示機會，則通知媒體廣告投放機，由供給方廣告投放機從自有廣告庫中選擇合適的創意返回
• 由於只有一個需求方參與，媒體可以比較容易地對廣告的質量和來源進行控制。這種交易一般按照CPM方式結算，由於沒有了多方競價，又有選擇流量的便利，往往要約定一個比市場價格更高的 CPM單價

5.3 私有市場

• 有時媒體爲了保證廣告主的質量，希望將拍賣限制在一些被邀請需求方的小範圍內。這種程序化交易叫作私有市場。
• 私有市場與優選一樣，是一種邀請制而非公開的交易方式，因此廣告主的質量可以由少量被邀請需求方很好地控制，這有利於確保媒體的價值不受傷害。
• 在被邀請需求方之間仍然保留了競價了關係，有利於提升媒體的變現能力。
• 往往是大型優質媒體在考慮程序化交易時的選擇。另外,這也將使得更多的優質媒體加入到程序化交易市場，反過來可以促進品牌廣告投放的程序化進程。

5.4 廣告交易平臺(ADX)

• 廣告交易平臺，即ADX，是程序化交易時代的關鍵產品，它負責將媒體流量以拍賣的方式售賣給DSP
• 廣告交易平臺中需要注意的產品策略，主要是如何解決給多個DSP發廣告請求帶來的帶寬和機器成本的上升。這一問題，我們稱爲詢價優化(call out optimization)
• ADX 一般爲 CPM 結算方式

5.5 需求方平臺(DSP)

與 ADX相對應，以 RTB方式購買廣告的產品形態就是需求方平臺,即 DSP。這一產品的核心特徵有兩個：一個是RTB方式的流量購買，另一個是需要支持需求方定製化的用戶劃分。

5.6 重定向

重定向是在線廣告中最早產生，也最廣泛使用的一種定製化標籤。它的概念很簡單，即把那些曾經對廣告主服務發生明確興趣的用戶找出來，向他們投放該廣告主的廣告。在不同的廣告類型上，重定向主要有兩種目的。

• 用於品牌廣告。當用戶已經選擇過某品牌的服務或產品後，如果在比較高質量的媒體上看到該品牌的廣告,他會進一步肯定自己決策的正確性，從而對該品牌的認知度也大大加強。這種用途下，應當以宣傳品牌而不是具體產品爲主要訴求。
• 用於效果廣告。當用戶曾經考慮過某種產品，但沒有完成最終轉化，通過在線廣告將這個用戶找回,點擊率和轉化率都會明顯高於平均水平。如果用戶已經選擇了該產品，那麼可以利用推薦技術爲他推送相關的產品廣告。

5.7 供給方平臺(SSP)

供給方平臺產品策略：

• 從自有廣告庫中根據當前受衆標籤檢索合適的廣告候選，並估計每個廣告候選的eCPM。
• 排序得到eCPM最高的廣告候選以及相應的eCPM值 $r_{max}$
• 同樣根據環境信息和受衆標籤估算出各個合作的廣告網絡大致的eCPM。
• 排序得到eCPM最高的廣告網絡以及相應的eCPM值 $r^{\prime}_{max}$
• 以$max(r_{max}, r^{\prime}_{max})$爲底價，通過RTB接口向各個合作的DSP查詢更高變現價值的廣告。

先進行本地廣告檢索和 eCPM 估計再進行 RTB 的好處是可以根據當前展示的情況動態調整 RTB 的底價，而當底價高到一定程度時，即可以略去 RTB 的過程，從而減輕服務器的負擔。這樣一來,此過程既可以利用RTB帶來的大量廣告主和市場流動性，又充分利用了本地廣告庫擡高競價水平。

六、數據加工與交易

6.1 有價值的數據

• 用戶標識
  • 對於瀏覽器行爲，我們最常使用的用戶標識是cookie，但是由於存在同時使用多個瀏覽器、cookie過期或用戶主動清除cookie的情況，這種用戶標識的長期一致性並不算太好。不過好在對廣告來說，起關鍵作用的還是用戶近期內的行爲，所以用 cookie 作爲用戶標識還是有效且爲業界廣泛採用的基礎方案。
  • 在移動互聯的情形下，iOS與Android在應用內廣告使用的用戶ID有所不同：前者是蘋果公司設計的廣告專用用戶標識符(Identifier for Advertising, IDFA)，其性質與cookie類似；而後者沒有專門的廣告用戶ID,一般採用Android ID或IMEI(international mobile equipment identity)號等標識信息。
• 用戶行爲
  • 決策行爲主要包括轉化和預轉化。這些都是在廣告主的網站中發生的行爲，往往對應着非常明確的用戶興趣。例如在電商網站上，轉化就對應着最後的下單，而預轉化對應下單前的搜索、瀏覽、比價、加入購物車等多種準備工作。
  • 主動行爲主要包括廣告點擊、搜索和搜索點擊。
  • 半主動行爲主要包括分享和網頁瀏覽。這兩類行爲都是用戶在目的比較弱的網上衝浪過程中產生的，因此，其所涉及的興趣領域對把握用戶信息有價值，但是非常細節的內容其精準程度有限。半主動行爲的指導意義雖然有限，但是其數據量卻是各種行爲中最大的。
  • 被動行爲主要是指廣告瀏覽。
• 人口屬性、地理位置、社交關係

隨着用戶主動意圖的提升，相應的行爲數據信息價值也隨之增大；其次，越接近轉化的行爲，對效果廣告的精準指導作用越強。

6.2 數據管理平臺DMP

第一方數據的收集和加工是廣告市場上非常重要的環節。不過對於沒有這方面技術積累的廣告主而言,專門設團隊進行數據加工是沒有必要的。因此,市場上也產生了專從事此業務的產品,稱爲數據管理平臺即DMP。

6.3 數據交易平臺

• 數據交易平臺(data exchange)的主要產品功能是聚合各種來源的在線的用戶行爲數據，加工成有價值的用戶標籤，然後在廣告市場上通過售賣這些標籤來變現。
• 可以認爲DMP是站在第一方數據的角度提供產品，而數據交易平臺主要是站在第三方數據的角度提供產品。

6.4 在線廣告產品交互關係

從媒體角度來看，有以下三種產品可以幫助其變現流量。

• 可以將廣告位託管給廣告網絡，由廣告網絡決策廣告投放，賺取分成，如上圖中的“媒體1”。
• 可以將廣告位對接到廣告交易平臺，以實時競價的方式變現,如圖中的“媒體2 ”。
• 也可以將廣告位託管給 SSP，這樣可以同時對接多個廣告網絡和 PMP 接口，並按照動態分配的邏輯選擇變現最高的需求方

對於廣告網絡來說，有以下兩種需求方對接方式。

• 可以直接與需求方產品TD對接，通過後者將廣告流量售賣給廣告主，也可以讓廣告主自行投放。
• 將其剩餘流量再導入廣告交易市場，以實時競價的方式變現，此種方式中的廣告網絡充當了廣告交易市場的供給方。

SSP是徹底代表媒體利益的產品，因此，它將廣告網絡、廣告交易市場和DSP等都視爲提供預算的需求方，並通過統一的網絡優化功能來管理收入和確保媒體的用戶體驗。

廣告交易平臺是相對比較中立的，在供給方和需求方之間提供公開、公平的流量交換能力的平臺產品。廣告交易平臺的流量可以來自於媒體、廣告網絡或SSP，而需求方主要對接DSP進行變現。某些情況下也可以讓某些廣告網絡以優先或者打底的方式接入。

從需求端來看，無論是廣告主還是代理公司，主要通過兩類產品來採買流量:
一是面向實時競價的 DSP 產品二是面向非實時競價的 ATD 產品。採用什麼樣的產品是由供給方的產品接口確定的。一般來說，實時競價比較適合於採買定製化的人羣，並進行深入的流量優化；非實時競價則適合於簡單、低成本的一些通用人羣的採買。

七、移動互聯與原生廣告

7.1 原生廣告相關產品

• 信息流廣告
• 搜索廣告
• 軟文廣告
• 聯盟：聯盟(affiliate)模式，即由媒體從廣告庫中自由選擇要推廣的對象，並按照自己控制的展現方式進行推廣。雖然說這是比較原始的廣告產品形式，但也對原生的思路有一定啓發：只有給媒體一定的選擇廣告的權限,才能比較容易地做到廣告與內容在主題上的和諧，也纔會產生像淘寶客那樣可以將廣告自由地嵌入博客和各種網站。

7.2 原生廣告平臺

”原生“這一概念實際上有兩種不同的訴求：

• 表現原生：一種訴求是將廣告的展示風格和樣式變得與內容相一致，從而做到產品形式上的“原生”
• 意圖原生：另一種訴求是將廣告的投放決策邏輯與內容生產相一致，從而做到用戶意圖上的“原生”。

社交網絡信息流廣告側重於表現的原生性，而搜索廣告在表現和意圖兩個方面都是原生的。

• 大體而言，對於那些用戶直接意圖比較模糊的用戶產品，如社交網絡、新聞列表等，表現原生的廣告產品就足夠了
• 而對於用戶直接提供明確意圖的用戶產品，如搜索，則最好要做到意圖上的原生性。
• 除了這兩類產品，互聯網上還有大量的用戶產品在實際上有比較明確的用戶意圖，但是並未以查詢等方式直接提供，並且表現形式上也不是規整的信息流模式，聯盟或軟文適用於這樣場景的原生廣告形式，這實際上也是兼顧了表現和意圖上的原生性。但是，聯盟和軟文並不能像其他廣告產品那樣以計算的方式來優化效果，並且通過廣告市場規模化地交易，因此在這方面存在着探索空間。

八、在線廣告產品實踐

8.1 媒體實戰

這裏所說的媒體指的是一切擁有流量的 Web 網站、WAP 網站、HTML5 網站、PC 或移動應用程序等。

8.2 廣告主實戰

廣告主指的是所有以付費方式推廣自己的品牌、產品或內容的組織。

8.3 數據提供方實戰

九、計算廣告技術概覽

9.1 廣告投放引擎

• 廣告投放機(adserver)。
  • 這是接受廣告前端Web服務器發來的請求，完成廣告投放決策並返回最後頁面片段的主邏輯。
  • 廣告投放機的主要任務是與其他各個功能模塊打交道，並將它們串聯起來完成在線廣告投放決策。一般來說，爲了擴展性的考慮，我們都採用類搜索的投放機架構，即先通過倒排索引從大量的廣告候選中得到少量符合條件的或相關的候選，再在這個小的候選集上應用複雜而精確的排序方法找到綜合收益最高的若干個廣告。
  • 對廣告投放機來說，最重要的指標是每秒查詢數(Query per Second,QPS)以及廣告決策的延遲(latency)。

9.2 一些開源工具

分佈式配置和集羣管理工具 ZooKeeper

• 由於廣告系統的流量很大，單臺廣告投放機往往不能滿足需要。在使用多臺服務器的時候，會遇到很多諸如配置文件更新、集羣上下線管理等分佈式環境下的同步問題。
  ZooKeeper(http://zookeeper.apache.org)是解決這些問題非常有用的開源工具。

• ZooKeeper 是爲分佈式應用建立更高層次的同步(synchronization)、配置管理(con-figuration maintenance)、羣組(groups)以及名稱服務(naming)的通用工具。

• 在編程上，ZooKeeper的設計很簡單。所使用的數據模型非常類似於文件系統的目錄樹結構，簡單來說,有點類似於Windows中註冊表的結構，有名稱、樹節點、鍵/值對等，可以看作一個樹形結構的數據庫，可以分佈在不同的機器上做名稱管理。

十、基礎知識

倒排索引

• 倒排索引(inverted index) 是現代搜索引擎的核心技術之一，其核心目的是將從大量文檔中查找包含某些詞的文檔集合這一任務用 $O(1)$ 或 $O(log n)$ 的時間複雜度完成，其中 $n$ 爲索引中的文檔數目。
• 也就是說,利用倒排索引技術，可以實現與文檔集大小基本無關的檢索複雜度。這一點對於海量內容的檢索來說至關重要。正是有了倒排索引技術的支撐，互聯網纔在實時檢索大規模數據方面取得了質的飛躍。

十一、合約廣告核心技術

流量預測

流量預測的問題可以描述爲：給定一組受衆標籤組合以及一個 eCPM 的閾值，估算在將來某個時間段內符合這些受衆標籤組合的條件、並且市場價在該 eCPM閾值以下的廣告展示量。這裏的 eCPM 閾值主要是用於競價廣告系統中，目的是瞭解在某出價水平下的流量情形。對於展示量合約式廣告來說，這個閾值是不需要的，或者爲了工程上一致,將該閾值設爲一個很大的常數。

頻次控制

頻次，指的是某個用戶在一段時間內看到某個或某組廣告的曝光次數。

一般來說，隨着某個用戶看到同一個創意頻次的上升，點擊率呈下降的趨勢。

因此，在按照CPM採買流量時，廣告主有時會要求根據頻次控制某個用戶接觸到某創意的次數，以達到提高性價比的目的。特別是在視頻廣告這樣有效曝光程度較高的廣告產品中，頻次控制(frequency capping)的意義和重要性尤爲顯著。

在線分配

在線分配問題指的是在通過對每一次廣告展示進行實時在線決策，從而達到在滿足某些量的約束的前提下，優化廣告產品整體收益的過程。

十二、程序化交易核心技術

12.1 廣告交易平臺

廣告交易平臺的優化目標：
$max_{a_1,\cdots,a_T}\sum_{i=1}^Tbid_{CPM}(a_i)$
$a$ 代表的是某DSP而非某具體的廣告。

12.2 cookie映射

在 Web 環境下投送的廣告，用戶身份標識可以用 HTTP 協議提供的 cookie機制來完成。

cookie機制在安全性方面有很多好處，比如每個域名下的服務只能訪問本域名下的cookie，這實際上是由瀏覽器保證了不同 Web 應用之間用戶數據的隔離。

不過 cookie 在用戶跟蹤的有效性方面受到一些限制：首先，用戶可以主動清除cookie，於是廣告系統對該用戶的跟蹤就中斷了；另外，由於廣告網絡往往是在其他域名的網站上跟蹤用戶和投放廣告，其種植的cookie是第三方cookie。而對於第三方cookie，瀏覽器一般有更爲嚴格的限制，有的瀏覽器甚至會在默認情況下禁止，這也成爲行爲定向的障礙。

cookie的跟蹤方式還有一個問題，那就是當某臺電腦的用戶使用多個瀏覽器時，其cookie 無法直接統一起來。

cookie映射

• 與其他身份標識不同，cookie由於具有域名之間的隔離性，在 RTB這種服務器間的廣告請求中，DSP無法直接得到自己域名下的cookie。因此，必須要通過某種技術手段來完成身份對應，這稱爲cookie映射。
• cookie映射應用的範圍很廣，除了上面提到的ADX與DSP之間的身份對應，典型的應用還例如媒體與DMP之間的身份對應以及某具有永久用戶標識的服務向其他域名提供cookie找回的服務等。

媒體與DMP間cookie映射示例：

• 用戶到達媒體頁面。
• 向媒體的cookie映射服務請求一段負責此功能的JavaScript代碼。
• 媒體的cookie映射服務返回該段JavaScript代碼。
• 該JavaScript代碼判斷需要映射的話(如果最近已經做過則可以不做)，向DMP發起cookie映射請求，並傳送兩個參數：媒體的標識(mid)以及媒體方的cookie(mck)。
• DMP返回一個1×1的beacon,並記錄下媒體方cookie(mck)與己方cookie(dck)的對應關係。

DSP與Ad Exchange間cookie映射:

這次是由DSP在廣告主頁面上發動映射,並由DSP保存映射關係。
這樣做也是符合業務邏輯的：DSP主要需要廣告主的人羣做深入加工並對這部分人羣在ADX中出價，因此從廣告主頁面發動；而 RTB 是 cookie 的對應，由各 DSP 分別自行完成比在 ADX 中集中時完成顯然更加合理，因此這一映射表保存在DSP方。

12.3 詢價優化

廣告交易平臺需要在帶寬或服務成本的約束下，優化整體市場的eCPM水平。

要考慮帶寬或服務成本的約束，顯然就需要對每次展示中詢價的 DSP數目做精簡，這個問題稱爲詢價優化。

十三、

13.1 創意優化

創意優化的一個重要原則是：爲了提高用戶的關注程度，需要將向用戶推送此廣告的關鍵原因在創意中明確表達出來。

13.2 反作弊

廣告中的作弊行爲主要有以下三種情況：

• 媒體作弊。媒體是廣告活動的主要受益者，因而作弊的動力也最強。
  由於大多數廣告網絡與媒體之間是按照點擊的價格來結算，因此點擊作弊是最爲常見的，當然也存在爲了滿足CPM訂單量的需求而對展示進行作弊的情形。這種作弊的花樣繁多，既有將廣告展示和點擊代碼放在非約定位置上或非用戶自然行爲產生的流量上的方式，也有通過將廣告位與內容靠得很近甚至相互重疊來騙取點擊的方式。

• 廣告平臺作弊。
  廣告網絡或廣告交易市場這樣的廣告平臺也有製造虛假點擊，以獲取更多分成的目的。而DSP這樣的需求方廣告產品，除了混入劣質流量的廣告展示、製造虛假點擊以外，還會通過一些作弊手段爲廣告主帶來虛假轉化，以滿足效果考覈的要求。

• 廣告主競爭對手作弊。
  某些廣告主的競爭對手,會通過技術手段大量消耗該廣告主的預算,達到降低其廣告效果的非正常競爭目的。與媒體作弊不同,廣告主的競爭對手很難通過控制廣告展示的方式來作弊，而是通過多次重複點擊廣告的形式來作弊。
  由於通過單一IP或 cookie大量點擊廣告很容易被發現，作弊方往往會通過頻繁清除 cookie，改變 IP，甚至通過木馬控制多臺用戶電腦來達到作弊的目的，當然，這樣的作弊手段也被媒體或廣告平臺所採用。

計算廣告：定價問題
我們的底價是如何設定的？固定值嗎
是按照cpc還是cpm結算？

召回 -》 ocpc -> 粗排 -》 精排
3. ocpc 召回和粗排之間，爲什麼放在這裏？
4. 模型預估cvr, bid = cvr* target-cpa, 會排序進行篩選嗎？
5. ctr模型預估ctr, 出價 ctr * bid

dmp是我們自己的嗎？是不是生成cookielabel就是dmp做的
cookielabel如何生成