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本帖最后由 kisscssy 于 2019-1-2 11:24 编辑 5 ]5 a: z/ P$ T8 v! {! f# a* Y
5 S8 o c/ J% a( yHey, 各位新年快乐。
/ \1 x# f+ _+ |8 z/ x. U- ?/ }, K
1 ~6 {2 l8 x7 `: q5 A9 L今天我将我几个月来学到的关于 Media Buy 的知识进行总结。
& Q1 e2 g5 K' L" X' Q1 p* [# w9 j4 x& m& u2 L) z- A! P
这是一个模型,最大的做用有三:( W0 A' V: s. R" R
4 Y! b. i. l7 }2 a- F. m
1. 给没有尝试过 Media Buy 操作的朋友简单介绍和观摩一下。
g. f. n# ?% @ 2. 给正在投放的朋友参考。5 ] C5 l, Y/ w1 @6 N1 ?
3. 老司机路过能给个指点一下,大家共同学习一下。0 n7 R) U( k% c
3 u; d6 K' d( i5 H) ~丑化说前头:. |: \0 _# n2 v* a3 Z i
蛮多内容是会意,不要尽信,当个参考,不保证任何结果。
1 X! Z: f/ h( G ]: K 这是比较纯粹考虑投放技巧的文章,在 Media Buy 的操作中也只占一部分。3 \. C2 M3 L; X2 u" u5 w: C$ |6 E
很多角色行为并不完全符合每个流量源,没办法照搬照抄。% M" ^& X) E3 z7 _, F9 e
全文半英文半中文,你懂的,名词一律英文。
( v$ X+ a1 u/ f6 k
; F1 c; H5 C. ]: f. L6 o( u------------------------------------------------------------------. B9 p4 ] b$ \# j) x8 j0 s
名字解释( 接下来会用到的所有名词 ):
|4 w6 j" k P) n: I: w. a# ^) j0 ~7 n# C
Visitor: 用户,网站的浏览者。7 _7 ~' u" ?1 l' H G
Website: 网站,出租各种广告位。/ @5 G5 K2 c% d- J# E" Z
Ad-Spot: 广告位,一般是 300x100, 300x250 的大小。, U1 X# \" J0 z$ N7 w' W
Banner: 广告横幅,一般是 300x100, 300x250 的大小。
4 P, Y* e( R% R0 p Impression: 曝光,一个用户看过一次广告,就算一次。, x6 l( Z4 ^2 |6 B
Traffic Source: 流量源,打包各个网站的广告位统一出租。* |6 n" z! o. z( O# R
Target: 流量源上的各种选项,比如选择手机选择桌面什么的。
6 \0 y7 I: V" p Media Buyer: 媒体/流量购买者。4 x/ C( L+ H- X
Offer: 广告商提供的一些任务。
& o) r! c3 O; t3 T" j1 K% W* P6 d- h6 ], K8 g9 [+ o( g
------------------------------------------------------------------
8 r6 D/ r: `1 H: E, @* K' J k Q4 [大前提:1 T# s; o. q8 l4 A- E* l2 z8 M
参与的角色都是逐利的(除了用户)。2 @6 g8 L( Q/ r( G
. q. x. K) G$ Q$ t: b2 s. d: Y------------------------------------------------------------------
1 F. v0 T0 h) e" `; M7 c- f0 b整个模型参与角色:
0 }+ [; p- ^6 k4 ~
* p% C; W3 {. A3 x/ t, y- x: L2 R; Z Visitor
; X) m3 z5 |% x Traffic Source3 A9 u" G2 B6 i4 A3 c" }
Media Buyer
|6 M3 U* R3 L+ C/ { \' Z0 T( b- V
------------------------------------------------------------------/ i, g; p W' v6 w- T% I3 S
Visitor 行为:' w g4 @* \: n1 c0 s: e* g
$ f% m7 R2 ^) _9 T; p
1. 浏览各种网站,顺带能看道各种广告,看一次就产生 1 次 impression。; l& }; L" K; S- A4 X) O
2. 我们假设是 手机端,那么一个用户在大概某个网站到关闭网站结束一些行为下,会有几次 impresison?
2 @: \8 b8 f. W A a) 假设是个视屏站,一般视屏网站用户在浏览的时候 一般优先看到 首先的 300x100, 接下来往下滑会看到 300x250,翻页之后还有几个 300x250,然后每个视屏又有 300x1002 d( C, c& M( ^; m
b) 所以简单来说一个用户平均产生 20次 impression 应该没问题,所以我们就这么假设。
; \2 w) D) M5 D% S$ o! Z @ 3. 所以是否最早看到的广告最有可能转化?' e. {8 z$ I8 [4 g' ]3 w4 C
a) 基本是的。
. c& W1 f% g2 i( r% q8 @2 j
1 A! D' y9 H' Q+ F% A; h- ?$ d------------------------------------------------------------------* x t4 x& X& S: K, X4 K+ p
Traffic Source 行为:
" N( X- i8 t8 p- w2 W# U8 H: j
3 k( y- o' |% h* q 1. 因为流量源上有很多很多人同时购买流量,所以需要分配 impression,怎么分配?
; K6 i ?+ r5 `/ x4 I, u4 x- x) X 2. 价高者得,所以就有 出价系统(又或者说 拍卖系统)
& a. @5 v: V! _) X5 d2 ` 3. 有出价就有预算。
: _3 G4 v* `4 O8 V& i 4. 出价常见四种情况(当然不止了,随便列四种常见,注意预算消耗的快慢也和 impression的总量有关):! a6 F1 Y1 L: B6 l: G5 H/ F& D* Z
a) 低预算,低出价: Impression 量少,排在后面展示,预算消耗慢。# V* R' D" t2 G9 Y [7 u
b) 低预算,高出价: Impression 量大,排在前面展示,预算消耗快。) b5 u$ n' [2 ^" l; Y" ?
c) 高预算,低出价: Impression 量大,排在后面展示,预算消耗慢。. v8 M y4 C0 a9 W6 o3 D
d) 高预算,高出价: Impression 量大,排在前面展示,预算消耗快。
0 a6 g( R. c$ |
2 _+ `" v, d( X P$ _) ]$ t------------------------------------------------------------------5 |) h+ d/ t. t' |, S2 \
Media Buyer 行为:
% m& n- B: @9 B, n& ~
/ K. Y& s7 S; S 1. 先从各个联盟选择一下offer。; a. L8 ^* H" N& v5 L
2. 挑选一个流量源进行测试。, o; T7 E3 N/ {* p2 r3 W- n8 q/ B
3. 选择好各种各样的 target,确定预算 和 bid。
1 c& i: y7 d$ i; T" C* t 4. 开始等结果。
( j- W! E' l* O7 N- h. t 5. 分析各种各样的数据,开始进行调整,targe 也好, bid 也好,budget 也好。
+ _9 B' F$ n. S1 Y: u" }3 a4 @* ?. Z
------------------------------------------------------------------- B$ A# y( q2 U2 Z& T4 X
执行计划:: H4 r3 k/ Q( z: q/ d& V
参与角色与数量:
1 B9 l6 @# H5 l' ?* o" l! f Visitor: 100万位
! H% L8 p9 Z1 V9 ]6 x4 ? Media Buyer: 3位
* N0 V$ {) @6 r9 q, w Traffic Source: 1个
: L) V$ y% W1 g+ R7 Z+ g Impression: 1000000 Visitor * 20 = 2千万次 (上面说了每个Visitor平均20次).
7 X) k$ _/ l. r- U2 P1 H& e, Z0 d' f; _: g5 }6 b& x
Media_Buyer_A:
& D, [- M. G6 V 出价: 0.1 CPM5 F, N& c$ ?4 ?- L% k: O. V
预算: 200$
: E5 @$ Y9 L! E0 F0 N! L( G- D- _8 H' T7 v; A3 L, \
Media_Buyer_B:- M2 o6 V- u; Y' P# r0 p3 [' N& o3 c
出价: 0.3 CPM- `( s% p7 U! w
预算: 100$
% {1 Y# E* f& d5 s; b& \) d3 U
0 \0 O' m$ L9 P3 N; J$ u, n# S Media_Buyer_C:
' @& |# d5 _' a# U4 I 出价: 0.2 CPM0 k) P5 w6 s3 e* y4 o# y/ s' H# Q' i
预算: 1000$4 \; i/ z) ~1 ^, {* C) ]
8 `3 L* P' ]" j& q) S 前提假设:& H i4 X' T, \! h+ w) T
这里只有一种广告位。# Q* n, D+ b$ x* {7 o9 F
出价高低决定广告位的曝光排位
6 Z( j! \3 b6 j- o1 k$ F; ` 预算的高低决定广告展示的数量。
0 f9 x; g# l! i" {1 L1 G 越前面展示越容易进行转化。
3 t- n% L9 G+ L- m9 ? 流量源目的是尽量保证消耗完所有人的预算(因为它也要赚钱,花的多赚的多)。
4 n. d$ w {# f 所有人都只投放 3 个 Banners。
) z2 L8 y; k( u2 }/ ]6 j6 C6 G 所有人的 Frequency Cap 都是 1/24( 24 小时内只给一个人看一次Banner, 但是你有3张Banner,所以是3次).
9 R7 G8 j7 V* `# P1 Z
8 r& _% ]1 w+ Q( | u0 [ 模型开始执行:/ O" y8 v, W4 t$ n
1. 首先第一个 Visitor 进入网站,那么现在要开始计算广告位展示谁的广告。# A8 ~7 |4 O. i! r, v
肯定是出价高的,预算大的先展示,不然怎么花完人家的钱?* ?0 t( u# m* C+ B. W% J* c
Media_Buyer_B 优先的到 第一次 展示。3 N/ y+ m8 i( m) Z. x
那么按规矩
% J" z9 c* L I( S* ] Media_Buyer_A 应该获得了用户 第7 ~ 第9 的 impression
) l1 O9 Y' \& I) y# x Media_Buyer_B 应该获得了用户 第1 ~ 第3 的 impression* n! P. {( j' K# g& d% P' d
Media_Buyer_C 应该获得了用户 第4 ~ 第6 的 impression. R. l) E3 d1 c. x
7 |4 V% X1 [- H$ r# P( j$ M 2. 继续第二位,第三位,第 N 位 。。。。。/ L" M, T. ?/ K/ Z% [+ Z( [* p6 N. _
0 g2 x" O0 L* c% r0 P 3. 我们来到了 第 111111 位 Visitor, 为什么?) I# C& t- c" [3 m: i9 I1 ~
因为到这里 Media_Buyer_B 没有预算了 100 / 0.0003 / 3 = 111111
- I) u5 b% D; J4 e( Q& H 所以到现在为止:
( v, W% _$ d! J5 |1 W6 z Media_Buyer_A 得到了 111111 * 3 = 约11万人的33万位置 第7 ~ 第9 位的 impression。. e$ ~6 A9 u. O$ g" W5 o1 M3 v2 z" m
Media_Buyer_B 得到了 111111 * 3 = 约11万人的33万位置 第1 ~ 第3 位的 impression。8 A- Z: w6 x. m; `
Media_Buyer_C 得到了 111111 * 3 = 月11万人的33万位置 第4 ~ 第6 位的 impression。8 Q! I2 p0 l; n5 C
2 E/ W/ w, }0 b3 l
4.现在开始,第 111112 位开始就没有 Media_Buyer_B 什么事情了,因为他没钱了。
* h0 ~/ G' t2 k6 ~% C o$ X! N# v& w8 h$ d% ?' J* s$ y
5.然后我们到了 第 666666 位 Visitor,因为 Media_Buyer_A 没钱了。4 C, u0 b# L! x
所以到现在为止:
) f. i9 E$ u" z. t ]$ f G Media_Buyer_A 得到了 111111 * 3 = 约11万人的33万位置 第7 ~ 第9 位的 impression。
3 V5 n8 v' x4 Y+ J. J. N( { Media_Buyer_A 得到了 (666666 - 111111) * 3 = 约55万人的166万位置 第4 ~ 第6 位的 impression。$ |8 g' ?6 [- [3 j( @& S3 b# l4 j
M ^# L* @9 _9 o- G+ f" o Media_Buyer_B 得到了 111111 * 3 = 约11万人的33万位置 第1 ~ 第3 位的 impression。, t8 E3 j& j% r7 i0 j$ D+ r+ J( H
T' G6 D+ B! \, ^, u
Media_Buyer_C 得到了 111111 * 3 = 约11万人的33万位置 第4 ~ 第6 位的 impression。
9 e. f' d5 p: |" p5 K Media_Buyer_C 得到了 (1666666 - 111111) * 3 = 约166万人的467万位置 第1 ~ 第3 位的 impression。+ c- `8 \& I3 s" E. ]
3 Y: O; Z4 @ m1 j5 H8 H
总结:
- g- R9 ^! w% e, t% ?3 Q 想同的设定居然能拿到好量也能拿到差量,变化真的是很多。* u6 U0 G5 F) M( q& j, g
* \# y' D3 Q. l$ y4 B" H----------------------------------------------------------+ |5 F1 ~* F, B2 n
接下来说说根据这个模型我们能做什么事情。
' L+ w+ I/ d5 i7 z0 u4 R* q! F8 d' N6 @( D) E
实际在投放广告的时候我们一般想得到什么效果?7 J' g/ c' Y, H3 X
当然是 低出价,得到大量 排名靠前的 Impression!
" \; i& ?& a5 c% S: W) N4 k+ t! p说白了物美价廉。
6 N: e& f7 ~+ I V! D( _) V. Q( t8 O4 i" b" ^
所以我们根据这个效果进行假设。
' z9 B: a: H: U1 z) D: r假设1: Visitor 减少。
; u3 u5 e& A4 h/ X) m! B& ] 结果: 如果你的 bid 很高,你也许会的到排名 1 ~ 12 位的 Impression
& _5 G( w# v. S3 p( Y* ~ 为什么:因为总 impression 不够了,但是为了吃完你的钱,只能给你安排点排名后面的位置。
, j8 i* c$ ~8 N 解决方法: 控制 Frequency Cap 的数量,控制 Banner 的数量
' M6 P) }$ ~3 ~ f c1 ?/ N) p) ^
6 ^! _5 L+ X! n5 M6 Y假设2: Media Buyer 数量超多。# U4 w4 E; m0 O9 c2 Z! n* m
结果: 你可能会间歇性的到当前的 Visitor,意思就是你得到 第1个Visitor, 第2个得不到,安排给别人了,然后第三个又是你。
3 n3 ~: D: w* ` 为什么: 就因为超多啊,平台要赚钱,当然多少要雨露均沾。 S9 s0 y' e& _7 i1 E
解决方法: 大开大合,提高出价,提高预算: P! x. m4 ^! q) M
% O% ^* Z( Y4 A4 W 当然你也可以尝试纯粹捡尾量。" b7 W5 {5 z* z0 P' ^: s# Y
为什么: 有那么多人买量,网站质量肯定还不错,捡尾量也是一种选择。
' Y8 S7 J: Z9 p/ p8 h
! ^) Y- S1 n( d假设N... 你们可以自己想想 & j: M) K+ g$ u# J- o* ]3 x! z
* P/ p) D, y6 J# C; B* c
解释某些说法:一个 Campaign 一但盈利了,就不要去动它。/ w8 S4 B0 K5 I( L9 h# y
! N) y O: I& V. t9 j
这是正确的,现实的投放活动,肯定比这个模型更加复杂,随便一动,系统肯定要重新给你排位置,所以你会发现你的流量立马开始不稳定了。2 `' A1 d2 f# \8 B& s
这里强行科普一下:
) d( d4 R1 n0 i* Y6 o' B 在编程设计某些软件的时候,如果对这种情况设定,我不会每时每刻都动态检查全部的 Campaign,来确定当前要给谁展示广告的!!!!; i: b4 ]' C/ a7 V7 _+ C6 z
为什么?' g9 G# ?4 q/ e- B4 [" r2 a6 o0 Q
1. 计算量太多了,服务器爆炸,效率低都很有可能发生的。* A l) G- p* Z- b
2. 编程设计复杂,没必要,反正花你们的钱,搞那么复杂完美干嘛,差不多就好。. Z8 V5 Y6 f# U2 W+ G
3. 每时每刻动态设定事情做多了容易出错。' ^: z& m6 u. H6 m( w& S# H
% O! R6 ~* V# C5 d1 H( c* G8 P
所以一般怎么设计的?9 W2 w+ R. M4 O7 t
当你 Campaign 确定好后,服务器进行计算,然后给你排在一张表的某个位置,当前的条件符合你,就给你上8 P7 O7 C3 O) _3 f* g2 s
但是你要注意,进入表之前就给你计算好了的,不会每次都给你计算的。# B- p" p0 e5 E/ `
但是如果你这时候能盈利,你修改了某些 Target,那么你就要退出这张盈利的排位了,你被从新计算。
) w3 q2 [- {7 [4 V+ _ 那么你可能就排在另外某个位置了,然后你的上面一个和下面一个 Campaign 可能竞争力就和之前完全不一样了。$ B0 I% ^; B- s; f$ R$ p7 s
当然也不是说你再也回不去了,来回调整几次说不定能回去,但是好几次我都失败了。
/ b2 b( `" y6 g9 L$ c& J6 @. Y
另外:毕竟我没有做过流量源,只能说凭着自己的编程感觉来解释这个事情,我感觉有可能会这么设计,但不一定每个流量源都这么设计,也不可能设计都这么简单,但是万一你就刚好碰到呢?: [1 Y+ a% I) _
8 ], f7 E4 e1 R/ r/ Z: F& Q7 l
Sweet-spot:字译就是“甜蜜的点”,简单来说就是平衡点" c C& }. h4 c3 \0 y
; U, a7 ]$ K+ v V9 X2 R 你的任何投放策略都有最合适的点,这个合适的点能够最大限度的提高你的盈利。
: ]0 f+ d1 z& a4 [3 p5 }# Q) m4 ? 有时候是低出价盈利,有时候是高出价盈利3 |- f3 M ]: D$ X- P H! ]
有时候你拍前面能盈利,有时候排后面盈利4 O2 q* O& H% L9 S0 y
所以你如果能知道整个投放模型会在你进行 target 的时候,改变了你什么,那么你就能得到你想要的位置。
. y" d6 }" f& a 最差也能理解一下这个流量源的出价策略。
s; P4 q5 `5 a! A9 f' x' N---------------------------------------------------------------------------------9 c, x# @, i9 [1 _: c7 ?
好了,模型基本解释完毕,描述了整个投放过程在流量源上大概经过了什么决策。/ F* A, J- s0 X. X& J. s: o, ^ L8 x
我甚至都懒得检查这个模型的细节,写这个也确实累。: s6 M( V1 a- i' Y( `: ^, N
这个模型其实压根没办法直接套用在现实的广告投放当中,为什么?" b% l1 R5 M6 z
因为我还有很多角色没有加入,比如各种 offer, 各种 network。
- {& `5 _+ N8 p1 r# J甚至我都没有写第二种模型的执行模式,比如各种高低价发生的可能。
! _# O" Y7 b+ l) H5 z+ y但是个人觉得大前提逐利的情况下,这个模型能够提供很多参考。
" L% y# v$ r; |% @" C4 f$ @! D: C2 S- p0 e( B. e: `
写那么多就是总结一下,给自己一年来的努力留个纪念,未来万一我赚钱了,我可以回头来看看我曾经在这里发现的一切。6 d: B( n6 F# c. X
感慨,今年更努力赚钱。' l$ M2 ~6 N/ J
9 {! X0 J' ~8 M9 K$ p2 D
另外祝大家新年快乐,大赚钱,赚大钱。
, N# Z$ \; E) y. C7 \2 \; {# @2 { j# _6 B4 |
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