计算广告与数据[五]展示广告之Non-Guarantee Delivery

来源:互联网 发布:h3c认证网络排错专家 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 22:17

      合约广告主要见于流量较大的媒体和品牌广告主之间。而另一部分的需求是长尾的中小网络媒体的流量变现以及广告主。所以,竞价广告也是一种重要的形式。

      竞价广告的第一个问题是竞价的规则,即对于一个流量,以怎样的规则售卖,能刺激得到成交价格最高,流量的收益最大化。这与线下的拍卖问题类似。所以,会复用到拍卖的理论。拍卖理论有很多,这里不一一介绍。在线广告中一般采用的是叫做维克里拍卖的方式,即投标者(广告主或dsp)密封出价,最终由出价最高的投标者获得,但实际交易价格是第二高的价格。

      解决了这个规则以后,竞价广告从广告业务上来讲就没有什么问题了。结合前面的概念,每一个流量到达supply端后,supply就将这个流量拍卖出来,demand端根据这个流量的特征结合自己的定向需求竞价,价高者得到此次展现机会而push出来自己的创意。因为对每个流量都能找到最需要的出价最高的广告主,所以对于supply端,能够得到最大化的变现。而demand端可以保证每一次展现都是reach到了营销计划的目标用户。

      那么剩下的问题就是工程问题了。这种形式的第一个问题是参与竞价广告的有大量的中小网络流量和广告主,他们之间的供需之间的联系没有办法类似品牌广告那样1对1的进行供需交易,是需要需要有一个进行流量拍卖和交易的场所。且竞价的策略、出价等,是需要大量的数据和计算的支持。

所以,在NGD中环境中,以下几种业态形式就应运而生:

        1、交易平台(Ad Exchange):广告交易的场所。主要的挑战是高qps和低rt。在高并发的情况下,能在秒级完成向所有接入的demand询价并按照rank规则返回。

        2、需求方管理平台(DSP):DSP提供给广告主创建广告推广计划(创意、目标受众选择)等,并实现程序化购买,接入不同的Ad Exchange,分析效果,用技术手段优化。由于是处在对每一个流量出价的实时竞价(RTB)的环境下,DSP的主要挑战是在一个询价到来时高rt的评估demand的需求,预估收益,以最低的价格为预估最大收益的demand营销计划获得展现机会,并且实时的反馈效果,调整投放计划

        3、供应方管理平台(SSP):帮助supply端进行流量管理的平台,接入不同的ad Exchange以实现帮助supply利益最大化。


除了效益最大化、效率高以外,这种方式还有对于广告效果还有一个好处。GD中的标签体系,是按照supply端的数据来构建的,supply端定义了标签体系将流量分类,售卖给广告主。但是,最契合demand端业务的定义,只有demand端自己知道,比如用户忠诚度,回头客这些。另一方面广告主掌握的数据是很少的,用户离开广告主域下在在全网的行为,是不能被广告主cover到的。所以,最好的方式是能将广告主的数据(第一方数据)与supply端的数据(第三方数据)结合,服务制定投放计划,并通过cookie mapping,实现全网retargeting,最大化投放效果。这部分需求就催生了数据管理平台(DMP)的产生。DMP实现了第一方、第三方数据的管理和交换(售卖)体系,并支持对audience的自定义细分和根据自定义细分人群的投放,以及效果分析。

最后,实时竞价有上述的诸多优势,但目前在中国仍然处在“看起来很美”的阶段。仍然是品牌广告的包位置包时段的形式为主。主要有几个问题,首先,supply端的环境良莠不齐是一个比较现实的情况。不能想象比如BMW的广告出现在有色小论坛上。另外,品牌广告比较注重的是曝光度,与GD相比,竞价的形式并不是优势。



      

原创粉丝点击