ky - 2018年总结，简单聊聊广告投放模型。

kisscssy

: i# Q0 B5 G1 Z9 \Hey, 各位新年快乐。
0 L- b2 @( j! ~$ W+ g1 l# C
' D8 O9 Y- L% c; K  o今天我将我几个月来学到的关于 Media Buy 的知识进行总结。
. u- ^- h( O7 k- j
0 b, `7 o8 J2 l/ q% j6 W这是一个模型，最大的做用有三：
) G1 K' U7 {4 G, B9 y" G4 s; c
        1. 给没有尝试过 Media Buy 操作的朋友简单介绍和观摩一下。
% G6 d# ]/ q7 w, _        2. 给正在投放的朋友参考。
* O6 R0 o0 e5 v        3. 老司机路过能给个指点一下，大家共同学习一下。
" }7 q) w3 u. _# G2 b7 F
丑化说前头：
& [5 B4 E! e. o$ e; x        蛮多内容是会意，不要尽信，当个参考，不保证任何结果。
        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。
" a5 K  L  i5 d  r& O9 Q7 Y7 X        很多角色行为并不完全符合每个流量源，没办法照搬照抄。
- }: @9 s4 r- D4 l        全文半英文半中文，你懂的，名词一律英文。

------------------------------------------------------------------
名字解释( 接下来会用到的所有名词 ）：

        Visitor:                 用户，网站的浏览者。
        Website：                 网站，出租各种广告位。
* M: h! D" A, j- q+ u! d, ~' v0 E        Ad-Spot:                 广告位，一般是 300x100, 300x250 的大小。
; u3 _$ ~1 ]+ \' _        Banner:                 广告横幅，一般是 300x100, 300x250 的大小。
2 N, B8 V5 N% @* x. P, O        Impression:         曝光，一个用户看过一次广告，就算一次。
) V1 B0 c+ M5 o3 b- U% Y        Traffic Source:   流量源，打包各个网站的广告位统一出租。
0 L2 Y& ~' D( K( o3 {        Target:                流量源上的各种选项，比如选择手机选择桌面什么的。
        Media Buyer:         媒体/流量购买者。
( I* X  I* f. E7 A7 \        Offer:                 广告商提供的一些任务。
4 z9 W( l, e  j) o1 k; t% g
  M/ x* E6 m8 d9 _- R------------------------------------------------------------------
大前提：
        参与的角色都是逐利的（除了用户）。

" K; |2 k4 N5 v$ s- D+ Q% O4 O$ y/ B) o------------------------------------------------------------------
整个模型参与角色：

% e; ?$ B7 X' R" q- R        Visitor
* _8 L, n) ~: m% O        Traffic Source
        Media Buyer
2 d, d% l/ \3 Y3 S* S$ a1 ^* V
------------------------------------------------------------------
Visitor 行为：

        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
2 I; N4 s! M3 X                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. 所以是否最早看到的广告最有可能转化？
                a) 基本是的。

------------------------------------------------------------------
/ d3 o/ s" M2 M/ bTraffic Source 行为：
( e+ Q0 f4 p' X, T  d
        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？
  B) w0 m. Y# q' V* X6 ^& |3 B+ [        2. 价高者得，所以就有 出价系统（又或者说 拍卖系统）
- x# A, S! Z, p+ W        3. 有出价就有预算。
  @' S% w9 s1 C! A        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）：
% l& }6 [  X& W! K' o: {                a) 低预算，低出价： Impression 量少，排在后面展示，预算消耗慢。
2 ^# l$ r6 |% u0 k                b) 低预算，高出价： Impression 量大，排在前面展示，预算消耗快。
                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。
        
------------------------------------------------------------------
Media Buyer 行为：

        1. 先从各个联盟选择一下offer。
1 {8 \2 e8 |& j) Q$ b, u& D        2. 挑选一个流量源进行测试。
, z  R) u; g9 O. U% [' ?        3. 选择好各种各样的 target，确定预算 和 bid。
        4. 开始等结果。
9 _& A/ U4 H' N2 [. W# O( q        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。
' v9 f) ^8 c1 |; W1 _( p# m
------------------------------------------------------------------
$ Z! Q* i1 g. C2 r8 E9 Y, I执行计划：
        参与角色与数量：
' _6 j2 H4 J% k2 Q                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).
) N* l4 ^9 U/ \4 c8 l
                Media_Buyer_A:
                        出价: 0.1 CPM
                        预算: 200$

" c; a- k$ w0 ?                Media_Buyer_B:
! l% r; V  ^, d! c( W" k2 O6 s                        出价: 0.3 CPM
                        预算: 100$
& c0 S/ ~1 I) r4 x
# A6 J% V+ g/ ]                Media_Buyer_C:
6 _/ N  h; |/ g. c                        出价: 0.2 CPM
" _( C& ~6 Q0 C                        预算: 1000$

7 D9 o. N  |4 J' j+ k2 M+ c        前提假设：
1 ?1 u' ~, J& w+ l( g% h9 O  w                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。
                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。
4 y8 ]  K7 l- a) T% [5 n                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).
' f4 F% P+ A" [7 ~6 u               
' s0 `( n4 j" ^5 C" Z        模型开始执行：
                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。
) M' a7 d; c  ^3 F/ o& K0 w+ _* S                        肯定是出价高的，预算大的先展示，不然怎么花完人家的钱？
& ?3 I! s: X) C2 [6 ?9 b3 W- b                        Media_Buyer_B 优先的到 第一次 展示。
$ E' y9 ^4 x9 g                        那么按规矩
                                Media_Buyer_A 应该获得了用户 第7 ～ 第9 的 impression
3 d. c6 t9 G) X1 \( v, g) _) f                                Media_Buyer_B 应该获得了用户 第1 ～ 第3 的 impression
                                Media_Buyer_C 应该获得了用户 第4 ～ 第6 的 impression

                2. 继续第二位，第三位，第 N 位 。。。。。
/ W6 E8 ^: N% f5 I4 l
                3. 我们来到了 第 111111 位 Visitor， 为什么？
2 ]7 v) c( J( k                        因为到这里 Media_Buyer_B 没有预算了 100 / 0.0003 / 3 = 111111
- v0 f1 F( v: ]  g/ r' h                        所以到现在为止：
                                Media_Buyer_A 得到了 111111 * 3 = 约11万人的33万位置 第7 ～ 第9 位的 impression。
( u. y6 D  a5 s9 Y3 K                                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 = 月11万人的33万位置 第4 ～ 第6 位的 impression。
# `7 k, w  Q. q( j$ C* R
                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。
$ \+ }' w0 O) s1 _/ j0 x+ K- V
4 h8 x( F( a4 K+ g/ ?7 ?                5.然后我们到了 第 666666 位 Visitor，因为 Media_Buyer_A 没钱了。
  L6 }4 \- R7 M6 u1 j* ~% I* ?) y+ I                        所以到现在为止：
                                Media_Buyer_A 得到了 111111 * 3                           = 约11万人的33万位置 第7 ～ 第9 位的 impression。
- p0 R# b) |3 ~1 G' }; j5 f                                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。

                                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 ~- R5 M$ r7 O% q) W7 `                                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。
, _' i: V. d0 v( i$ E) |& O3 O
# x' ]% e, Y* n" l2 |6 E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。
0 C+ a% i1 T2 h9 Y; r8 u9 g
. |" w% V3 r3 a----------------------------------------------------------
接下来说说根据这个模型我们能做什么事情。

- O/ L, K  n  m& ]实际在投放广告的时候我们一般想得到什么效果？
5 T0 {1 M9 n, s当然是 低出价，得到大量 排名靠前的 Impression！
! ^! w0 \6 v+ d说白了物美价廉。

0 b, s% }; K- g/ e所以我们根据这个效果进行假设。
假设1: Visitor 减少。
        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。
; ]) i0 J# D$ _. g/ K$ M: p        解决方法： 控制 Frequency Cap 的数量，控制 Banner 的数量

假设2: Media Buyer 数量超多。
, J% E* @4 F! ]# t$ r" I  X        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。
1 J% y) r+ C+ D0 t% C        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

        当然你也可以尝试纯粹捡尾量。
" f) B! S3 T! a/ q$ \8 a        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。
+ B4 P) y$ I5 v$ q% J
假设N... 你们可以自己想想

: q! b* A- y! @$ c6 b4 i解释某些说法：一个 Campaign 一但盈利了，就不要去动它。
4 _' ]9 G4 ?9 `1 q- X: [% S
        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。
; f3 M! B8 f- j% A: t/ ?        这里强行科普一下：
' D# T9 |4 [1 K+ G                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！！！！
                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。

! s3 d! U5 A4 t) u. g# E' v                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
& B# Q4 e; P6 V; H$ Z3 |4 c' Y3 C                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。
3 t3 [1 O" G& G                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。
                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。
% S4 N* J# X, p( |                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。
( e7 I, z+ x0 y  Y
0 p% [6 W% s5 S* {( U6 {1 c        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？
5 Y7 y) u; a. [" V) f
Sweet-spot：字译就是“甜蜜的点”，简单来说就是平衡点
7 w2 J1 ^+ ?2 C; A" B2 X
        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。
        有时候是低出价盈利，有时候是高出价盈利
0 h9 S0 C" y! H" v1 c! e+ X        有时候你拍前面能盈利，有时候排后面盈利
) }0 K" X$ n- ^3 E        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。
9 f8 N" @' o+ G0 F; I        最差也能理解一下这个流量源的出价策略。
---------------------------------------------------------------------------------
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。
+ g1 H/ T' M% V. @我甚至都懒得检查这个模型的细节，写这个也确实累。
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？
' w& I) r2 q8 n' o: H因为我还有很多角色没有加入，比如各种 offer， 各种 network。
" `- {. R& i4 f: M( A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。
/ p% C# M9 s; C' }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。

; ]4 \5 ?& H! q9 w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。
; C6 W% G; m+ E0 |感慨，今年更努力赚钱。

另外祝大家新年快乐，大赚钱，赚大钱。

kisscssy

billy 发表于 2019-1-2 23:42
7 V7 T7 e+ H% m" S( K现在玩付费流量真的不容易

! d) u; ~6 N* z# b# F, { 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
7 H, }. g8 w4 M( k6 o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
0 M' r% P" R" R, G- v( f0 d5 {5 O
% F. Y. w: l  `+ I; L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。
/ M& W3 x* H. h- n7 X5 ~! `
; p+ j  V8 J1 M0 F! b& r: n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