ky - 2018年总结，简单聊聊广告投放模型。

kisscssy

Hey, 各位新年快乐。

) t0 g/ N8 d! ]/ K+ t. ~0 c% C今天我将我几个月来学到的关于 Media Buy 的知识进行总结。

" _. p5 x, o9 V) \5 G7 q8 A/ C这是一个模型，最大的做用有三：

/ y' ], @7 B0 Y$ c4 Q% v( J5 o        1. 给没有尝试过 Media Buy 操作的朋友简单介绍和观摩一下。
        2. 给正在投放的朋友参考。
        3. 老司机路过能给个指点一下，大家共同学习一下。
" q$ X* _: d$ x5 e5 s
/ F0 E; y, c6 K丑化说前头：
        蛮多内容是会意，不要尽信，当个参考，不保证任何结果。
- L6 N2 m* L9 r/ a) d" t  K6 m7 J        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。
        很多角色行为并不完全符合每个流量源，没办法照搬照抄。
0 |7 i$ }3 h9 [/ |6 `; C* S3 e        全文半英文半中文，你懂的，名词一律英文。
: ~. g  V4 z7 n; s. u( u: M4 p
------------------------------------------------------------------
名字解释( 接下来会用到的所有名词 ）：
" Q  f) R- v7 ^0 \0 g5 h. v4 L; i
0 O) r3 Z4 ^( Q  h' G        Visitor:                 用户，网站的浏览者。
, f: I; y2 y: w  X9 O. N' T: e  m        Website：                 网站，出租各种广告位。
7 i1 s& T& Z0 W* v        Ad-Spot:                 广告位，一般是 300x100, 300x250 的大小。
4 Y; r+ ~# u% s% C' l: b# l& E        Banner:                 广告横幅，一般是 300x100, 300x250 的大小。
! e6 G$ ~+ D. H2 \- e- u' l        Impression:         曝光，一个用户看过一次广告，就算一次。
        Traffic Source:   流量源，打包各个网站的广告位统一出租。
3 b7 Q# h5 d. H; W! ?+ L0 O1 s! D1 ]        Target:                流量源上的各种选项，比如选择手机选择桌面什么的。
) C6 ], h/ J) ^9 G        Media Buyer:         媒体/流量购买者。
        Offer:                 广告商提供的一些任务。

------------------------------------------------------------------
大前提：
        参与的角色都是逐利的（除了用户）。

" H7 n  [  P$ A$ r; `------------------------------------------------------------------
8 B) z: d3 s- p- Y1 \整个模型参与角色：

        Visitor
        Traffic Source
0 A: I/ }' ~9 n  Z( z! I        Media Buyer
5 }( L' [: s6 q7 k" D
------------------------------------------------------------------
Visitor 行为：

$ B- e' [/ k5 ]$ |( u        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。
        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？
                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 300x100
- |6 b4 v0 y* z0 d% K1 E# R3 R                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。
3 }. {9 ~. m  g. K2 l! J6 f        3. 所以是否最早看到的广告最有可能转化？
* j( h0 Q+ e9 m" {* s1 o0 [                a) 基本是的。

------------------------------------------------------------------
Traffic Source 行为：

9 f+ i, u/ K7 C: u+ I: r+ O        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？
        2. 价高者得，所以就有 出价系统（又或者说 拍卖系统）
        3. 有出价就有预算。
        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）：
                a) 低预算，低出价： Impression 量少，排在后面展示，预算消耗慢。
/ S, ~* i$ {1 l5 J2 \                b) 低预算，高出价： Impression 量大，排在前面展示，预算消耗快。
$ N" P5 R9 L- U' \$ f* {                c) 高预算，低出价： Impression 量大，排在后面展示，预算消耗慢。
                d) 高预算，高出价： Impression 量大，排在前面展示，预算消耗快。
        
------------------------------------------------------------------
/ W% N! I" {' v* k5 j! Q. a+ U% `9 @" hMedia Buyer 行为：

. G1 }; b% A* V2 j        1. 先从各个联盟选择一下offer。
        2. 挑选一个流量源进行测试。
$ L/ X* n+ U% G8 M/ ]) ^        3. 选择好各种各样的 target，确定预算 和 bid。
        4. 开始等结果。
) N: ?) p9 M( q$ R        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。

5 }  L( i: Q& B7 s2 G5 ^------------------------------------------------------------------
* L3 |6 \1 L0 @5 \% J8 p, O- `) `执行计划：
        参与角色与数量：
                Visitor:                100万位
                Media Buyer:        3位
                Traffic Source:    1个
                Impression:          1000000 Visitor * 20 = 2千万次 (上面说了每个Visitor平均20次).

                Media_Buyer_A:
9 }  j( H1 B7 g5 }* ~; e. F                        出价: 0.1 CPM
4 P/ T9 d5 N) Q. S                        预算: 200$
, E) r% C! u" Q$ [& [& x" f
& r% Z. u. {5 o                Media_Buyer_B:
/ Q( n: b% c: L" d                        出价: 0.3 CPM
! B- B, B, |4 ?" x* m4 X                        预算: 100$

                Media_Buyer_C:
4 j' J8 w# W6 F$ ]                        出价: 0.2 CPM
                        预算: 1000$
, ^2 f/ E* z# v' N1 k* g, C7 c
7 D3 ~9 p: Z% V! k9 K3 }, x0 V7 J        前提假设：
                这里只有一种广告位。
                出价高低决定广告位的曝光排位
                预算的高低决定广告展示的数量。
3 p9 s6 }# [0 p& h! R! }                越前面展示越容易进行转化。
                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）。
                所有人都只投放 3 个 Banners。
                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).
               
& e" f! j$ ]2 ]& S        模型开始执行：
' W! ]& U4 ?+ L9 Y  |( H                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。
3 h" c+ e$ n6 B0 z% q                        肯定是出价高的，预算大的先展示，不然怎么花完人家的钱？
! l* e) y& ?6 s; T                        Media_Buyer_B 优先的到 第一次 展示。
7 f5 |( ?( s) P( D# C/ u                        那么按规矩
                                Media_Buyer_A 应该获得了用户 第7 ～ 第9 的 impression
                                Media_Buyer_B 应该获得了用户 第1 ～ 第3 的 impression
: K9 V1 K& n! @; N) k9 G: b                                Media_Buyer_C 应该获得了用户 第4 ～ 第6 的 impression

- h* S2 e1 ?2 G! z                2. 继续第二位，第三位，第 N 位 。。。。。
' z: a9 R' {7 j) G2 L
                3. 我们来到了 第 111111 位 Visitor， 为什么？
% u4 S  H& U, W- M  T. D6 T                        因为到这里 Media_Buyer_B 没有预算了 100 / 0.0003 / 3 = 111111
, x9 s0 }, X  L% i                        所以到现在为止：
: `2 e: r$ Q2 O: j                                Media_Buyer_A 得到了 111111 * 3 = 约11万人的33万位置 第7 ～ 第9 位的 impression。
                                Media_Buyer_B 得到了 111111 * 3 = 约11万人的33万位置 第1 ～ 第3 位的 impression。
: j% Y" j& |5 w                                Media_Buyer_C 得到了 111111 * 3 = 月11万人的33万位置 第4 ～ 第6 位的 impression。
7 T3 ~( |# o- z4 B
                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。

5 g) ?% f8 j& ?* V                5.然后我们到了 第 666666 位 Visitor，因为 Media_Buyer_A 没钱了。
' @; ?4 M# m% J/ d                        所以到现在为止：
+ F7 r0 N, A1 U5 R% n5 P/ M                                Media_Buyer_A 得到了 111111 * 3                           = 约11万人的33万位置 第7 ～ 第9 位的 impression。
5 m1 V2 ?9 a4 o                                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。
) ^- k  i- D- [3 U
& p% F/ E2 t; }( o& X2 w                                Media_Buyer_B 得到了 111111 * 3                           = 约11万人的33万位置 第1 ～ 第3 位的 impression。

                                Media_Buyer_C 得到了 111111 * 3                           = 约11万人的33万位置 第4 ～ 第6 位的 impression。
                                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。
5 B/ \4 ^8 c0 z% t, M
总结：
        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。
/ Y( U& y/ v7 J
: p6 i! q+ N( q0 X* w2 y----------------------------------------------------------
0 T; R; E+ j! ?' V接下来说说根据这个模型我们能做什么事情。

实际在投放广告的时候我们一般想得到什么效果？
当然是 低出价，得到大量 排名靠前的 Impression！
说白了物美价廉。
7 s7 d# v1 c3 e' i( p$ Z
8 P" j* P, d" |! Z; R! p所以我们根据这个效果进行假设。
" D) {7 Y5 N9 {2 l  j假设1: Visitor 减少。
9 h- {2 _( S& N        结果： 如果你的 bid 很高，你也许会的到排名 1 ～ 12 位的 Impression
        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。
' p4 \" C' t& K4 `        解决方法： 控制 Frequency Cap 的数量，控制 Banner 的数量
% ~4 k) b3 k: n7 E7 v+ ]: v8 l
9 i+ `2 w- y' }9 a" t' p假设2: Media Buyer 数量超多。
        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。
        为什么： 就因为超多啊，平台要赚钱，当然多少要雨露均沾。
        解决方法： 大开大合，提高出价，提高预算

! T) V% B1 U5 X# _7 _% @6 r        当然你也可以尝试纯粹捡尾量。
        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。

# Q5 t/ M$ P9 w& q3 ~* Z假设N... 你们可以自己想想
) O5 |  X3 z: l4 \8 O
/ i, }9 }4 `5 F解释某些说法：一个 Campaign 一但盈利了，就不要去动它。

  e2 L- @4 a5 y1 c' O        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。
        这里强行科普一下：
                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！！！！
9 k, y* X) {+ {; u& c: m                为什么？
                1. 计算量太多了，服务器爆炸，效率低都很有可能发生的。
                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。
                3. 每时每刻动态设定事情做多了容易出错。
7 x- e4 J' v# m  Y! b6 {
                所以一般怎么设计的？
                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
                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。
                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。
: F1 o, G# `% p  m4 Q2 D                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。
                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。

        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？
$ z6 o! a" B3 y, w
$ @5 J) ^+ ~: CSweet-spot：字译就是“甜蜜的点”，简单来说就是平衡点

        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。
5 r0 V: r/ v+ L3 Z2 [. e* |& E        有时候是低出价盈利，有时候是高出价盈利
        有时候你拍前面能盈利，有时候排后面盈利
6 `; G6 c! y  ^1 n' P2 M! a1 ?        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。
( I, A0 E* b' K* X' `$ Z4 e' W        最差也能理解一下这个流量源的出价策略。
# e; a3 \  e8 n* ^) \4 @' a---------------------------------------------------------------------------------
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。
8 t5 f8 U7 k4 Z$ @% ^/ d- B我甚至都懒得检查这个模型的细节，写这个也确实累。
# @5 R5 s( U0 z' [: z. O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？
因为我还有很多角色没有加入，比如各种 offer， 各种 network。
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。
, S) \1 s. |7 T$ |7 u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。

0 g3 s6 b. J3 Y( e" H9 M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。
感慨，今年更努力赚钱。

  Z5 `+ _3 Z5 o* }. h0 R另外祝大家新年快乐，大赚钱，赚大钱。
  e0 l. \2 E, S& {4 k5 C" {
  v+ T0 O$ @7 T) l; R2 R

kisscssy

billy 发表于 2019-1-2 23:42
; b( r6 W6 k3 n5 j* D现在玩付费流量真的不容易

, d8 _3 ?; G5 w 已经上路了，退不了了，头疼

newcb

楼主辛苦。。。。。。。。。。。

billy

现在玩付费流量真的不容易

zbm920723

在路上，一起吧楼主

yidabang

这是近期学习到最有诚意的内容，跟随楼主脚步，深入研究，谢谢

小炸

实际上每个平台的算法都不太一样，先把算法摸清楚了，确实投放起来容易多了。

alibaba

楼主辛苦了，感谢分享

wellskyll

楼主幸苦

abbey0812

辛苦楼主了~期待更多分享~

92551455

辛苦了 找盈利点不容易 找到盈利点坚持住更不容易。 新的一年，大家都加油整。

豆芽菜

楼主威武

kisscssy

小炸 发表于 2019-1-4 00:33
实际上每个平台的算法都不太一样，先把算法摸清楚了，确实投放起来容易多了。 ...

炸总翻牌啊

我在各种平台投放的时候确实能真切的感受到需要不一算法。

* z9 }3 _1 g9 C! k( Y2 g只有先理解再实行，成功的机率才会提升

donglaidongwang

楼主厉害，加油~

coaching

码字不容易码的还是干货