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          廣告為什么需要計算?

          來源:互聯網轉載 時間:2024-10-12 15:00:11

          對于“廣告為什么要計算”這個話題,傳統廣告人與互聯網人有些不同的理解與看法。而深究計算廣告的意義,我們發現:通過計算能夠選出最優的個性化廣告,收獲最大的投入產出比。

          上海有位李博士,提出了相聲笑果預期總公式,又因為在東方臺面授郭德綱一炮而紅。且不**式是否靠譜,這個人倒是真的讓大家笑了:相聲還能用公式算,你開什么玩笑?

          最近,我也碰上了這樣的事兒。這學期,我在中國傳媒大學開了門《計算廣告》,本以為大家會踴躍討論算法和數據,誰知一上講臺,中傳的老師就提醒我:恐怕你得先說說,為什么廣告還要計算呢?

          廣告為什么要計算?!這對互聯網人來說,似乎與“洗澡為什么要脫衣服”一樣,從來不曾被問起,永遠也不用回答。面對如此深邃的哲學詰問,我陷入了沉思,醒來時頓然領悟:原來在不同背景的廣告從業者之間,存在著巨大的認知鴻溝。

          對傳統廣告的學者、代理公司和CMO們來說:廣告是在戛納落日的余暉里,用香車美女圍繞著甲方爸爸,靠想象力和洞察力,忽悠全世界用戶以買單為榮,是街邊的破爛小店和黑手黑腳的碼農不能覬覦的。

          對互聯網的工程師、產品經理和CGO們來說:廣告是驅動新時代財富引擎的黑科技,靠人工智能平地摳餅一樣嘩嘩印著鈔票,還別說藝術工作者,凡高數成績八十分以下的從業者,都應該羞愧得無地自容。

          為了抹平這一鴻溝,爭取諾貝爾和平獎,我決定通過本文,把“廣告為什么要計算”這個問題,做一番提綱挈領的解釋。如果本文你都理解了,那么你對數字廣告原理的把握,應該超過90%的廣告公司CEO了。

          傳統廣告把廣告活動的執行流程,分為策劃、創意、投放和結案幾個部分,譬如下面特洛伊木馬的頭尾身足。只是“投放”這個馬身子,因為傳統媒體既無法歸因,也無法個性化,只好當個黑盒子不求甚解。

          有了數字媒體,木馬的腹內玄機才為人注意:如何在每次展示時,通過計算選出最優的個性化廣告,以顯著提高效果,是新的革命性問題。于是,在互聯網廣告圈,大家開始把目光聚焦在木馬的身體內部。

          個性化,就是看人下菜碟,即根據用戶決定投什么廣告。這早已是個老生常談的口水概念了,但要提醒大家,個性化的基本原則與其說是“合適者得”,不如說是“價高者得”,這也是我們將要討論的核心計算問題。

          從商業上看,個性化首先能讓用戶看到更感興趣的產品推廣,大大提高轉化率;其次可以精細地切分流量,以同時服務大量小客戶。這些給市場帶來了什么變化呢?

          最重要的變化,就是媒體不再跟大客戶們討價還價,逮住蛤蟆攥出尿來,而是泰山不讓土壤,盡量降低客戶的進入門檻,讓他們自主出價,再根據價高者得的邏輯來分配流量。

          也就是說,在線廣告的售賣模式,由談判達成合同為主,變成了開放式競價為主,這一點至關重要。

          在這樣的商業邏輯下,廣告平臺的核心目標不再是預算,而是客戶數!客戶數!客戶數!

          這很好理解:客戶足夠多,就能把價格抬到較高的水平上,媒體就能躺著掙錢了。您想想各大售樓處開盤的時候,為什么要花錢雇大媽們排隊,就能對此有直觀認識。

          結果,與傳統廣告相比,數字廣告市場結構發生了巨變:2019年1月,Facebook的廣告客戶達到了七百萬!這比互聯網產生前,人類歷史上的廣告主總量恐怕還要大一個量級。另外,收入也大半來自效果客戶的螞蟻雄兵,大品牌客戶的預算和話語權早已是明日黃花。

          屢有傳統大企業CMO問我,如何擁抱數字廣告?依我看,最重要的是先理解這樣的市場變化:時代變了,小客戶才是市場主宰,媒體再不會屁顛屁顛地圍著你們轉了!沒錯,人家還對你遠接高迎四菜一湯,但那不過是拿你當個幌子,給小客戶們看看罷了!

          下面我們就來看看,價高者得的拍賣模式中的基本計算邏輯是怎么樣的?

          一、基本計算邏輯與分工

          什么是價高者?就是給本次展示帶來的最大收益的那則廣告。因為要在廣告投出去前的一瞬間做決策,這個展示收益是預估的,叫“千次展示期望收益(expected Cost per Mille, eCPM)”,由于單次展示收益太小,為了方便,習慣上乘個一千。我們說計算廣告,核心就是算這個eCPM,找出價高者。

          eCPM具體怎么算呢?我們把廣告產生效果的過程分解,就清楚了。

          如下圖所示,一部分用戶看到廣告后會點擊它,這個比例是點擊率μ;而點擊用戶又可能產生轉化,為客戶帶來平均點擊收益v。顯然,只要分別算出這兩個量,把它們乘起來就是eCPM。

          分別估計,那么由誰來估計呢?

          一般來說,由于點擊數據在媒體上,轉化數據在客戶那兒,因此媒體估計點擊率,客戶估計點擊收益,是最合理的分工。

          相應地,我們看到的主流計算廣告平臺,很多都是按點擊收費(Cost per Click, CPC)的。

          這里有個新的疑問,客戶與媒體是博弈關系,他們沒有義務上報真實的點擊收益,而是怎么有利就怎么出價。問題來了:如何引導客戶,讓他們盡量說真話呢?否則,乘起來算出的eCPM就不對了??!

          這個問題,在博弈論中早有答案:如果拍賣采用二價,也就是向拔頭籌者按第二名出價收費,那么在達到納什均衡狀態時,競拍者就會如實按自己收益出價,否則就對自己不利。

          如果有一組位置一起拍賣,二價可以推廣為更一般的VCG定價,細節就不贅述了。二價和VCG機制,是維護競價廣告系統穩定透明,最大化社會價值的定海神針。

          客戶給了點擊收益,該算點擊率了。某次廣告展示的點擊率,跟什么因素有關呢?

          一是用戶,不同用戶的興趣與需求不同,適合的廣告也不同;

          二是場景,也就是用戶當下正在做什么,毫不相干的廣告效果自然不好。也就是說,點擊率是廣告、用戶和場景三者的函數。

          上式里的用戶(u)和場景(c)兩個因素,僅知道其ID是沒什么用的:你要的不是他叫張三,而是他對什么有興趣。于是,定量描述用戶和場景的特征,就催生了另一個計算問題——受眾定向,或者叫用戶畫像,這就得有些用戶數據才能做了。

          受眾定向,就是根據用戶在各種場景的行為數據,推算出他有什么興趣,強度如何。僅僅依靠廣告系統本身產生的數據,是不足以有效刻畫用戶的,我們往往需要有搜索、購物、應用列表等更有價值的數據資產。有了用戶的興趣標簽,就可以帶入到點擊率模型中,更準確地判定他對某個廣告的反饋了。

          當然,這也帶來了嚴重的問題——對用戶數據的肆意收集和濫用。

          數據創造了互聯網的繁榮,也帶來了對用戶隱私的威脅。如何加工數據,在個性化結果和用戶隱私之間找到技術性平衡,這個課題稱為差分隱私(Differential Privacy)。不過,個人認為,像歐盟那樣不分青紅皂白的GDPR標準,是因噎廢食的,如果真的嚴格推行,將徹底摧毀歐洲的互聯網產業。

          至此,我們搞清了計算廣告的典型決策邏輯:根據當前用戶和場景,算出每個候選廣告的eCPM,選最高的展示。其中,媒體根據給用戶標簽計算點擊率,再跟客戶出的點擊收益相乘,即得到eCPM。另外,為了激勵客戶真實出價,還要采用二價或VCG機制。

          除了這種典型邏輯,還有兩個產品趨勢:一是需求方的計算向下游擴張,是為程序化;二是供給方的計算向上游擴張,是為oCPM/CPA。

          二、向客戶開放計算:程序化

          如果把廣告決策向客戶進一步開放,他們就可以用自己的數據和算法了。比如,客戶對自己的會員特別了解,能更準確算出這些人的點擊率和點擊收益,那就干脆都交給客戶算,然后把eCPM報給媒體就是了。

          別忘了,每次展示都要做廣告決策,因此客戶必須架起服務器,用程序代替人做投放,這就是程序化廣告。由于eCPM的估算都由客戶完成,程序化廣告一般是按CPM結算的。

          程序化方向的擁躉,以Google為代表,他們全系列的程序化產品線,為其他大型媒體廣為效法。而京東、頭條這類數據資產豐沛,技術能力上乘的大客戶,用程序化方式接入媒體平臺采買流量,也已經是標準方式??梢哉f,程序化廣告的繁榮,極大地推動了靠前方(客戶)和第三方數據的使用與交易。

          然而,程序化廣告有個天然的問題,那就是大客戶才玩得起,這與前文客戶數至上的原則是南轅北轍的??梢韵胍?,這擴大了大客戶的競爭優勢,但是對客戶數的幫助很小,因此媒體并不見得多受益。

          大家可以想想,為什么搜索廣告沒有程序化?明白了這點,就會對程序化的優缺點了然于胸。當然,在國內,像搜索這樣需要客戶手工投放的,只要后臺是競價的,也被很多人庸俗化地稱為程序化廣告。這樣的說法,是完全錯誤的,應該扒了襪子左右開弓給他一千四百個大嘴巴。

          三、全部由媒體計算:oCPM/CPA

          與開放的思路相反,也可以把點擊率和點擊收益的計算都交給媒體,直接按轉化(Cost per Action, CPA)或銷售(Cost per Sale, CPS)跟客戶結算。實際上,擁有流量和數據霸權的媒體寡頭,很有可能在點擊收益的預估上也比客戶做得要好——前提是客戶把轉化數據提供給媒體。

          這種較封閉的產品思路,以Facebook為代表:他們沒有向客戶開放程序化接口,而是希望連點擊收益的計算也接管。別忘了,Facebook有用戶豐富的行為和興趣信息,要沒客戶算得準才奇怪。

          問題是轉化的過程五花八門,并不太可控。比如,你的網站老宕機,我怎么按效果跟你結算?對此,Facebook創造性地采用了oCPM(optimized CPM)方案:按CPM結算,但是按CPA優化。當確信數據可行后,就徹底接管變成CPA。

          中小客戶對這樣的方案是翹首以盼的,因為再不用優化廣告投放,設定目標守株待兔就好了。至于oCPM付出的測試成本,那是有限和可控的。因此,在oCPM/CPA產品機制下,小客戶進入市場的成本降到了極低的水平。

          最后的話

          講一些事后諸葛亮的話:

          后一個產品方向似乎更成功,它也更符合我們客戶數優先的理念。從結果上看,Facebook的客戶量發生了井噴,后來居上超過了Google,當然,產品差別并不是其中較早的決定因素。另外,這兩個產品方向也并不矛盾,可以在不同的客群上分別采用。

          特洛伊木馬肚子里藏著的秘密,概要就是如此。希望本文成為您快速理解現代在線廣告“計算”奧秘的棒喝之道。這么沒轍又沒哏的內容,再寫下去讀者該罵街了,我們就此打住。

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