數字廣告變遷簡話

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編輯導語:廣告行業,有著悠久的歷史,隨著科技的進步,媒體和用戶的接觸機會越來越多,因此廣告主也有更多的機會觸達用戶。在傳統廣告行業,之前一直流傳著“我知道我有一半的廣告預算都被浪費了,但是我不知道浪費在哪里”,這句話隨著數字廣告的發展不攻自破。接下來,這篇文章就帶領大家了解展示數字廣告的發展史。

自第一支在線廣告于20世紀90年代在GNN上誕生開始,數字廣告幾經風云變幻,本篇文章聊一聊數字廣告產品技術的變遷過往。

數字廣告的參與方

首先簡單介紹數字廣告生態的相關角色,主要包括以下四類:

  1. 廣告主:是廣告投放的需求方,如蘋果、大眾有廣告投放訴求來進行產品營銷的品牌商們。
  2. 媒體平臺:是流量的供給出售方,很多互聯網媒體同時也是廣告平臺的提供者,因此統稱媒體平臺,如騰訊、阿里、字節等。
  3. 廣告受眾:觀看/消費廣告的普通大眾,是廣告主意欲觸達的潛在消費者。
  4. 廣告代理:為廣告主進行創意設計、廣告投放的服務商或以聚合媒體流量再次分發的媒介代理公司,如知名的4A公司等。數字廣告的進化史,也是圍繞各個參與方,革新數字廣告交易方式以及升級數字廣告產品形態的進化史。

01 合約廣告

1.1 以CPT計價的獨占廣告

互聯網伊始,如Yahoo等門戶網站們已經聚集起不小的流量,媒體平臺為追求商業變現,最初便想到借鑒報刊雜志售賣版面欄位的方式,將網站諸多模塊拆成創意展示Banner位,以按展示時長結算的CPT(CostPer Time)計價方式售賣合約廣告。這時的廣告產品主要技術為控制合約投放的排期系統,它不需要分客群的動態定向,對技術的依賴相對也較小。

以CPT計價的廣告屬于獨占式廣告,在某一時刻Banner位賣給了廣告主A,勢必讓業務競爭關系的廣告主B失去了此時此景的曝光機會,因此CPT的合約展示廣告具有一定的溢價能力和擠出效應。

1.2 以CPM計價的定向廣告

然而從媒體變現的角度,同一時刻的瀏覽用戶中,可能有登山愛好者也有居家媽媽,如果此時展示化妝品廣告,對于前者來說沒有吸引力,這部分流量就耗損了。

自然而然的,媒體平臺也就產生了面向不同用戶展示定向廣告的方式。這種在如今司空見慣的定向展示廣告起初是以合約的形式面向品牌廣告主售賣,約定按展示量即千次展示付費(CPM,Cost per Mille)的計價方式。

受眾定向廣告使得櫥窗式的靜態廣告變成了按‘位置+人群’的動態化廣告,廣告系統則加工生產出豐富的人群標簽給到廣告主選擇投放。人群標簽通常會包含屬性標簽、行為標簽、自定義標簽三大類。

屬性標簽如地理位置、年齡、性別、設備等人口統計學標簽,媒體平臺對注冊用戶的信息采集加工后提供這類粗粒度標簽,對于某些字段缺失值可以用到如ALS進行數據挖掘補全。另外像上下文的場景,比如網站頻道(科技、時尚、財經)及文章內容類型,也可以通過TF-IDF提取關鍵詞、文本主題模型加工成相關的標簽。

行為標簽,是通過用戶的歷史行為預測其偏好進行打標,如游戲愛好者、母嬰購物偏好等。打標的關鍵則是選取用戶在線上的一組行為動作作為特征,將其映射到具體的定向標簽之上,這其實就轉換成了分類問題,如早期利用LR建模到逐漸演化成利用深度學習算法。

自定義標簽則是結合廣告主的定制化需求進行深加工后的人群選擇,比如重定向與新客推薦(look-alike),當前大多是利用廣告系統的DMP數據管理平臺做對接。

02 競價廣告

2.1 從‘計劃經濟’到‘市場經濟’

最早的競價廣告起源于Google,作為搜索引擎的主要變現手段,通過競拍的方式將關鍵詞廣告植入搜索結果中,能做到精細的流量控制與更高的商業回報。

同時,還在按合約售賣的各大門戶網站的展示廣告也遇到了很多問題。

首先,合約廣告對量有約定,而廣告主有愈發精細的受眾定向投放需求,這對媒體平臺在有約定量限制下做更細分的流量分發提出了很大挑戰。

其次,合約廣告對有充足預算的大品牌主有競爭優勢,而中小商家們同樣有強烈的營銷訴求;

另外,合約廣告對廣告主缺乏透明度,效果的優化完全依賴媒體平臺。

在搜索競價廣告的帶動以及如上諸多問題,促使展示廣告開始打破合約計價的‘計劃經濟’模式,開始向自由競價的‘市場經濟’模式發展。

2.2 更豐富的計價方式

在搜索競價模式下,廣告內容是與搜索結果內容混排出現,有時用戶都不一定發現點擊的是廣告。搜索廣告與實際服務結合更自然,這也是其與櫥窗式的展示廣告的天然差異,因此在計費模式上也不再采用展示付費,而是采用按點擊付費CPC(Cost Per Click)的計價方式。

競價廣告市場的壯大,也使得廣告主們置身于多方博弈的境地中。對廣告主而言,其關注的是廣告投放后能獲取到消費者的轉化付費,即投資回報率ROI。在CPC的計價模式下,媒體平臺僅對帶來多少點擊量負責,而從點擊到轉化這一步的預估是由廣告主自行承擔。這就導致兩個悖論:

其一,廣告主過于樂觀而預估過高,致使費用消耗變大,媒體平臺收益雖然增加了,但廣告主的ROI降低,不利于整體市場成長;

其二,廣告主預估過低,壓低競價減少消耗,廣告主無法獲取足夠的預期流量,媒體平臺的收益也變小。因此廣告主傾向于付費離轉化更近,媒體平臺也有動力擴大市場,也就衍生了按銷售量付費CPS(Cost Per Sale)按轉化付費CPA(Cost Per Action)的計價模式。

那么CPS/CPA是否成為了最優的計價方式呢?也不盡然,原因此處按下不表,下文繼續分析。

2.3 廣告效果評估的關鍵指標eCPM

按點擊或轉化付費后,那么是否只要廣告主出價足夠高就一定能獲得媒體的廣告位資源呢?不是的,即使出價很高,但是用戶壓根對這條廣告沒興趣,沒有點擊行為,媒體平臺仍然收取不到費用。因此對于一條廣告的質量需要有量化判斷,eCPM就是一個關鍵的衡量指標。

eCPM(expected Cost Per Mille)是預期的每千次展示收益,等于廣告總收益/廣告展示總次數*1000。

我們知道,一條廣告從曝光到為廣告主帶來轉化付費通常經歷了3個行動,即曝光M、點擊C、付費(轉化)S(A)。廣告曝光到用戶產生點擊的概率就是點擊率P(M→C),用戶進入廣告主的落地頁后是否產生付費(轉化)的概率為轉化率P(C→S)

CPM計價方式下,eCPM=CPM。比如廣告主A的CPM出價為每千次5元,廣告主B的CPM出價為每千次3元,媒體直接展示出價高的那條廣告。

CPC計價方式下,eCPM=點擊率*廣告單價*1000=P(M→C)*CPC*1000(乘以1000是因為CPM按千次展示計價)。比如廣告主A的CPC出價1元,廣告A的點擊率為0.02;廣告主B的CPC出價0.8元,廣告B的點擊率為0.05,則:

  • eCPM_A=0.02*1*1000=20元
  • eCPM_B=0.05*0.8*1000=40元

按eCPM排序后,最終展示的卻是單價低的廣告主B的廣告。

CPS計價方式下,也就是在CPC計價下再多預估一步轉化率,很容易得到eCPM=點擊率*轉化率*廣告單價*1000=P(M→C)*P(C→S)*CPS*1000。

以eCPM為排序依據,是廣告產品不同于搜索推薦產品的一個主要區別。因最終要乘以廣告單價得到預估的eCPM,所以廣告點擊率預測更適合建模成回歸問題而不是排序問題。

03 程序化交易廣告

3.1 實時競價

競價模式的出現為眾多中小互聯網媒體流量變現提供了機會,逐漸衍生出AdNetwork(Advertising Network,在線廣告聯盟)這一商業模式,比較知名的如Google的AdSense、百度廣告聯盟等。

然而AdNetwork的流量售賣對廣告主而言是‘黑盒’,廣告主不能定制人群標簽,數據反饋也不及時。客群定制與效果優化的需求,催生出了RTB(Real Time Bidding)實時競價,進而開啟程序化交易廣告的新業態。

RTB的核心流程是:在用戶訪問媒體時將廣告位信息及用戶ID(cookie信息或deviceID等)生成詢價請求發送給各廣告需求方,需求方們判斷是否為目標受眾并做出競價決策,經過多方實時競價,最終得出eCPM最高的廣告創意向用戶展示。

RTB這一開放的競價過程需要一個程序化的交易平臺支撐,這就是廣告交易平臺ADX(Ad Exchange)

3.2 廣告交易市場

ADX就好比物質世界的股票交易所,一邊連接媒體擁有的股票(廣告位)為其待價而沽,一邊連接投資人(廣告主們)的需求價高者得。那些有價值的廣告位如同藍籌有多方買主爭相追捧,同時中小媒體的剩余流量也能尋到合適的買家產生交易。

市面上知名的一些ADX如BAT各家的廣告平臺、字節跳動的巨量引擎、Google的AdX等。

就如世界上的股票交易所有很多,ADX如上也不止一家。不同ADX的對接規范、操作流程不盡相同,如果讓高大上的廣告主們都挨個接入也是一項繁瑣的事務,于是專為廣告主服務的需求方平臺DSP(Demand Side Platform)應運而生。

DSP代替廣告主將各家ADX進行統一對接,并將廣告投放的一些共性需求整合,為廣告主提供更友好的操作管理界面。廣告主做好‘對于哪一類客群,愿意拿多少錢獲得他們’的設置,DSP負責執行廣告出價、客群抉擇、廣告投放,盡可能以最低成本獲取最大回報。

那么如何去爭取以最低成本獲得最大回報呢,或者說DSP解決廣告優化的核心策略有哪些呢?答案就是eCPM。我們知道eCPM=點擊率*出價*1000,對廣告主而言當然希望這個公式下的點擊率越大、出價成本越低越好。比如在一天中發現20-22點流量充沛,市場出價爭搶不激烈,受眾的廣告點擊響應也比較高,就可以選擇這個定向時段以較低的出價獲取流量;又比如發現廣告的點擊人群主要來自QQ空間的二線城市的20-25歲男性用戶,就可以對媒體渠道+地域+年齡進一步定向優化。

在廣告優化過程中,定向受眾數據的精準與細分成了重中之重。而DSP系統不一定都有強大的數據獲取與處理服務的能力,市場中便出現了專業的解決方案提供者,即數據管理平臺DMP(Data Management Platform)

簡單的說,數據管理平臺通常具備三類產品能力:數據采集、標簽制作、數據應用。

數據采集:對元數據的獲取與采集是DMP的基礎,從數據資產歸屬角度,DMP能獲取到第一方廣告主、第二方媒體平臺以及第三方的相關數據。數據采集的手段如在廣告主自有網頁或應用中植入JS代碼/SDK,也可以通過廣告主手動上傳的方式獲取。

標簽制作:對元數據進行二次加工生成特定受眾標簽。比如Look Alike相似人群拓展,就可以利用曾經有過廣告轉化的種子用戶作為歷史數據訓練模型,再把新客戶的特征數據輸入模型判斷是否為潛在目標受眾,從而產出相似受眾的新客推薦標簽。

數據應用:將定制化的標簽輸出給DSP/ADX進行廣告投放或者對相關標簽人群畫像的數據分析與報表產出。當然,有服務需求方的產品,自然也有服務供給方的產品即廣告流量供應方平臺SSP(Supply Side Platform)。很多互聯網巨擘同時經營著ADX,也聚合著大量的媒體廣告位,SSP在此處不進一步闡述了。

程序化廣告交易市場關系圖(圖片來自《程序化廣告實戰》)

04 原生與移動廣告

自移動互聯網開始,廣告與內容混排出現的原生廣告形態逐漸成為主流。這是因為移動互聯網與用戶產生了更多觸點,同時廣告融入到內容展示的統一策略中也對用戶體驗更友好。

4.1 智能出價

信息流廣告發展起來后,競價交易的方式也開始產生新的變化。上文提到過CPS/CPA的計價方式并非當前最優解決方案,這是因為以轉化結果作為優化核心的結果數據掌握在廣告主側,如果廣告主有意不回傳數據給媒體平臺,將出現廣告主作弊風險。

Facebook最先提出了一種創新的解決方案,即媒體平臺仍以廣告的銷售或轉化作為廣告展示與流量分發的優化目標,而廣告主則以CPC/CPM付費,這就是廣告扣費點與廣告主競價點分離的優化智能出價oCPX(optimizedCPC/CPM)

比如說,廣告主以商品銷售作為優化目標,廣告系統就會按照歷史數據和廣告主回傳的結果數據作為進一步調整廣告自動出價的依據,對于商品購買意愿高的用戶提高出價從而提高曝光展示,對于商品購買意愿低的用戶降低出價減少廣告曝光浪費。

目前,oCPX的方式已逐漸成為各大媒體廣告平臺的標配。

4.2 有限開放的‘數字花園’

手機移動在線使得應用能獲取到更多用戶數據,同時隱私保護也日益受到人們的關注。部分巨頭已出臺了隱私安全的相關政策,2018年4月谷歌的廣告系統宣布不再提供帶有用戶ID的日志級別數據回傳;2020年9月中國區推送的蘋果iOS14系統宣布將不支持IDFA的Opt-in方案(選擇性加入),默認不再向App應用回傳deviceID(設備ID)。

在移動時代沒有了設備ID,ADX與DSP就失去了數據映射的標識,曾經如集市般公共開放的RTB市場似乎開始玩不轉了。同時基于數據資產隱私安全,媒體平臺也傾向于將原來公開的流量資源‘私有化’,不希望對外提供具有用戶身份識別這么細粒度的信息(如用戶ID及相關的廣告投放數據),傾向于建設起有限開放的數字廣告平臺。

沒有數據回傳,廣告主如何定制人群標簽指導投放呢?

媒體平臺的DMP仍然是有力的工具,繼續支持廣告主精選標簽進行廣告投放。但,DMP主要是媒體平臺的數據,缺少了廣告主的一方數據,比如后鏈路的下載轉化、留資、試聽課申請等。媒體平臺是支持廣告主數據上傳的,然而廣告主同樣也擔心隱私數據安全的風險。

如何在不涉及隱私泄露情況下實現數據交換呢?‘數字中立國’就是一種解決方案。簡單來說,就是媒體平臺提供一個獨立的數據存儲空間,廣告主上傳第一方數據到這個私有化的空間,媒體平臺也上傳自己的數據,所有字段的數據都通過加密技術處理,媒體平臺提供數據處理與分析能力將雙方數據打通,從而進一步進行數據挖掘、建模、應用。

這一套解決方案各家媒體平臺都開始提供,比如Google的Ads Data Hub、騰訊的數據聯合專區。

05 最后的話

數字廣告起源于線下傳媒,而其程序化計算與受眾定向的特點也帶來了千人千面的廣告體驗。數字廣告是一個多方博弈的市場,涉及一些博弈論的知識也非常有趣。數字廣告的很多概念本文只能淺嘗輒止,如需了解推薦閱讀《計算廣告:互聯網商業變現的市場與技術》。

參考文獻:

  • 《計算廣告:互聯網商業變現的市場與技術》
  • 《程序化廣告實戰》
  • 《程序化廣告:個性化精準投放實用手冊》
  • 計算廣告發展歷程——從CPC到oCPX
  • 2021:媒體與廣告主數據關系的新篇章

 

作者:策略伽;公眾號:策略伽

本文由 @策略伽 原創發布于人人都是產品經理,未經作者許可,禁止轉載。

題圖來自Unsplash,基于CC0協議。

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  1. ??????

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