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信息流賬戶搭建及優化思路,超實用干貨!

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互聯網廣告中的出價模式發展經歷了許多變遷。從一開始的CPM,到CPC出價模式,隨著Facebook的oCPX (如oCPM/oCPC) 成為了網紅,之后的雙出價,激活且付費,Facebook的AEO及VO等等新一代的出價模式也層出不窮。

本系列文章會介紹并使用一個較為通用的“四點三率兩控制一加強”分析框架,對各個出價模式進行解析。相信大家閱讀完本系列文章后,會對當前最流行的出價模式建立較為全面的理解。

本系列文章分上中下三篇 ,上篇會先簡單介紹CPM/CPC/CPA等基礎出價模式的具體商業邏輯,隨后會介紹“四點三率兩控制一加強”中的“四點三率”并引出oCPX。 中篇會介紹“四點三率兩控制一加強”中的“兩控制一加強”并分析oCPX,激活且付費,AEO/VO等智能出價模式。 下篇主要分析在聯盟廣告和RTB廣告中各方利益關系與在大媒體投放平臺中的差異。

本系列文章中也會探討以下幾個問題:

(1) 從CPM到CPC,媒體平臺和廣告主的博弈關系發生了怎么樣的變化?

(2) 什么情況下可以使用CPA出價模型?

(3) 為什么有時候廣告主反而希望降低點擊率?

(4) 在oCPX出價模式中,廣告主是否應該回傳真實的行為數據?

(5) 為什么國內的很多oCPX出價模式會有超成本賠付機制?

(6) 為什么國內的媒體平臺,對oCPX出價模式的超成本賠付,要求廣告積累的行為數(例如激活數)達到一定的數量才開始賠付?

(7) 為什么某條自有流量要從oCPC模式轉為oCPM?

(8) 雙出價是怎么樣一種出價方式?

(9) 為什么需要有智能出價產品?

(10)為什么某條自有流量只有oCPM而某山甲仍舊保留oCPC模式可以選擇?

(11) DSP盈利模式有幾種?每種模式下三方的利益關系發什么了什么變化?

· 正 · 文 · 來 · 啦 ·

大媒體廣告平臺,Facebook、谷歌等大媒體通常自己建立廣告投放平臺,對自有流量進行變現。這時候媒體同時又是投放平臺,本文中簡稱“媒體平臺”。

一、基礎知識

一條互聯網廣告通常會經過以下的幾個過程,以信息流為例,當用戶打開APP時,有時會瀏覽到一條廣告(廣告展現, 縮寫為m),用戶可能會點擊這條廣告下方的“查看詳情”(廣告點擊, 縮寫為c),在詳情頁面中,用戶可能會繼續點擊“馬上下載”(廣告下載,縮寫為i),之后通過app store或者安卓應用商店下載這個游戲,并打開(激活, 縮寫為a),玩了一段時間后,可能會花錢買道具(付費,縮寫為p),以及后續可能還有更深度的用戶行為。

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CPM廣告(Cost Per Mille), 是按照廣告展現的次數來收費,因為每次展現的費用數字很小,所以大家約定乘以1000,即千次廣告展現的費用。

如果廣告主A的一條廣告CPM出價為每千次10元,廣告主B的一條廣告CPM出價為每千次12元,那么媒體平臺就根據CPM出價進行排序,取第一名的廣告(即廣告主B的廣告)進行展現(為了表述清晰,假設該廣告位只出一條廣告,后面的討論也基于這個設定)。

附:CPM里的m其實是千次的意思,但是后續發展的CPC,CPA等模式里的c(點擊)和a(行為)都是一種行為的類型,所以后來大家后來也習慣用m來表示展現。

CPC廣告(Cost Per Click), 是按照廣告被點擊的次數來收費,因為單個點擊的費用通常已經足夠大,不用乘以1000了。

如果廣告主A的一條廣告CPC出價為0.3元,廣告主B的一條廣告CPC出價為0.4元,這個時候媒體平臺并不是直接出CPC出價更高的廣告主B的廣告,因為兩個廣告的點擊率可能并不相同。

這個時候媒體平臺通常會用點擊率預估模型,預估每個廣告分別的點擊率(CTR),即從m到c的概率p(m->c),再用

eCPM=CTR*CPC*1000

(需要乘以1000是因為CPM是1000次展現的價格)

分別計算得到兩條廣告的eCPM (estimated CPM)。

假設廣告主A的點擊率CTR_A預估為0.03,廣告主B的廣告CTR_B為0.02,那么計算得到

eCPM_A = 0.03 *0.3 * 1000 = 9元

eCPM_B = 0.02 *0.4 * 1000 = 8元

再根據eCPM排序,出最高的廣告主A的廣告。

值得注意的是,雖然排序按eCPM排,但不是按照eCPM來計費的,還是按照CPC來計費。也就是說,如果這條廣告被用戶點擊了,媒體平臺會收廣告主0.3元。如果沒有被用戶點擊,媒體平臺不收廣告主錢。

行為價格換算公式:

從m->c->i->a->p的過程中,每個行為A的價格,等于后續行為B的價格乘以行為A到行為B的比率。例如

CPM=p(m->c) *CPC * 1000

(唯獨CPM要多乘以1000)

CPC=p(c->a) *CPA

這個是做廣告算法最經常用到的公式之一,可以將不同行為的價格進行換算,后面也會經常用到,請熟知。

二、 “四點三率兩控制一加強”里的“四點”

1、競價點:

其實不管是CPM,CPC還是后續的CPA,OCPM,oCPC,雙出價等所有出價模式,絕大多數媒體平臺最終都是根據換算公式,將出價換算成eCPM,再對eCPM排序后,選擇eCPM最高的廣告進行展現。這樣媒體每個展現機會的收益可以很直接地被度量,也能最大化自身的利益。在本文中,我們討論的“競價點”都在m(展現)。

2、計費點:

即媒體平臺最后是按什么的個數來收廣告主的錢。

例如CPM中,是按照展現次數來收費,那么計費點就是m。而在CPC廣告中,雖然按照eCPM排序來決定出哪個廣告,但是對于出的廣告,是按照點擊次數來收費,這時計費點是c。

3、出價點:

即廣告主在媒體平臺的投放后臺里填寫的是什么價格。

在CPM和CPC廣告中,出價點和計費點是在同一個行為,CPM的出價點也是m,填寫的是千次展現價格, 而CPC廣告出價點是c,填寫的是每個點擊的價格。而在oCPX中,出價點和計費點是分離的。

4、考核點:

在廣告投放中,廣告主真正想要出價的可能不是展現或者點擊,甚至也不是下載和付費,想要的是LTV(Life Time Value),即這個用戶在使用廣告主產品的生命周期內給廣告主帶來的所有價值。

在完美的世界里,廣告主可以為每1元的LTV出價,例如出價0.8元。那么廣告主的ROI就是1/0.8=1.25>1,廣告主就可以躺著數錢了。可惜LTV通常很難核算出來,也很難量化,例如用戶即使不付費買道具,也可能發揮陪玩玩家的價值。所以廣告主在投放的時候,通常會找一個在鏈路中更前置的更好量化的指標來考核投放優化師的工作。

例如考核一個付費用戶的成本,或者七日ROI之類的,我們把這個點叫做考核點。后面的分析中,我們假設考核點為付費(縮寫為p),實際中可以是別的點,但是不影響我們討論的結論。

如圖所示,在CPM出價模式下,競價點/計費點/出價點都是m,考核點假設在p。而對于CPC出價模式,競價點在m,計費點/出價點在c,考核點假設在p。

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對應著四個點的,就是三個比率,p(競價點->計費點), p(計費點->出價點), p(出價點->考核點)。

CPM/CPC以及本文后續所討論的所有出價模式,其中很大的區別就在于這四個關鍵點在不同位置。我們只要把這四個關鍵點和他們之間的三個比率對于三方的利益影響分析清楚了,那么就能推廣到所有的出價模式。

接下來,我們逐步引出每個比率以及分析對三方利益的影響。

另外,用戶(網民)其實也是一個參與的角色,但各媒體對用戶的訴求(用戶體驗)考慮的程度不一樣,考慮的方法也不盡相同,所以在本文的討論中,只討論媒體,平臺,廣告主三方的博弈。

三、“三率”之 p (出價點->考核點)

我們看看在CPM和CPC下廣告主是如何設定出價點的出價的?

CPM出價模式:

假設我們在推廣一款游戲,通過核算得到一個付費用戶的獲取成本在80元以下,就能有錢賺。也就是說,廣告主(或者投放優化師)內心有個隱含的付費用戶出價(即隱含CPP=80元),后續簡稱為付費出價。那么廣告主會根據之前的投放數據,估計一個從p(m->p)的概率,假設估計點擊率CTR p(m->c)大概0.03,p(c->i)大概0.1,p(i->a)大概0.4,p(a->p)大概0.1,那么整個p(m->p)就是0.03*0.1*0.4*0.1=0.00012,所以有

cpm = p(m->p)* 隱含付費出價 *1000

cpm = 0.00012 *80 * 1000 = 9.6元

所以廣告主的CPM出價就設為9.6元。

有些投過廣告的讀者可能會說了,“我投放的時候可從來沒這么算過”。對,實際操作中,廣告主并不都是顯式地這么干,他們通常是先設置一個經驗CPM,然后看報表的付費用戶成本,付費成本高于80,就調低價格;如果低于80,就調高價格。最后實際上達成的效果,和上面描述的是一個意思:

即在廣告主的出價中,會隱式地包含一個用固定值預估的p(出價點->考核點),在CPM中為p(m->p),從而將考核點的出價(付費出價),換算得到出價點的出價(即CPM出價)。

CPC出價模式:

也是類似的,廣告主的CPC出價中,會隱式地包含一個用固定值預估的p(出價點->考核點),在CPC中為p(c->p),從而將考核點的出價(付費出價),換算得到出價點的出價(即CPC出價)

我們發現在CPM和CPC中(其實對于其他出價模式也一樣適用),都會設計到p(出價點->考核點)這個比率,即出價點(CPM的m, CPC的c) 到考核點(p) 這一段的比率。接下來我們看看這個比率的真實值的高低,和預估值的準確度,分別對博弈雙方(即媒體平臺和廣告主)都有什么利益影響。先放結論,再一個一個分析。

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p(出價點->考核點) 比率真實值高低對媒體和廣告主的影響

提高p(出價點->考核點)這一段比率的真實值,對于求量的廣告主,在同樣付費用戶成本下可以換算得到更高的出價點的價格。

例如CPM模式中的CPM價格(因為cpm = p(m->p)* 付費出價 *1000)。從而贏得更多的原本不能贏得的展現機會,拿到更多的量,因此媒體平臺的收入也會增加。而對于預算有限不求量的廣告主,保持出價點的出價不變的情況下,獲得更多的付費用戶,ROI提升。

所以在提高p(出價點->考核點)的真實值上,媒體平臺和廣告主是完全利益相同的,例如CPM模式下媒體平臺會通過優化廣告位位置,從而提高點擊率來提升p(出價點->考核點)。因為利益一致,廣告主在方面可以信任媒體平臺提供的建議和工具。

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p(出價點->考核點) 比率預估值準確度對媒體和廣告主的影響

對于任何一個用戶,廣告主都是顯式或者隱式地用固定的一個值(雖然會調整,但是同一時刻對于不同流量是固定的)來預估p(出價點->考核點),從而把付費出價轉化成出價點出價。顯然事實上每個用戶的這個比率是不一樣的。因此這個預估值有時候會偏高,造成出價點出價過高,廣告主ROI下降,對于媒體平臺來說,收入增加;有時候偏低,造成競價點的CPM值偏低,競價不利,不能獲得足夠的量,對于媒體平臺來說,收入下降。

由廣告主用固定值預估的p(出價點->考核點)偏高偏低都會讓廣告主自身利益受損,因此廣告主有動力通過調整出價來調整這個預估值,提高準確度。

四、 “三率”之p (競價點->計費點)

對于CPC來說,和CPM不一樣的地方在于計費點和出價點都在c了,而競價點一直在m。因此,會有一個p(競價點->計費點)的率。接下我們探討這個比率真實值的高低,和預估值的準確度,對博弈雙方(即媒體平臺和廣告主)都有什么利益影響。先放結論,再一個一個分析。

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p(競價點->計費點)比率真實值高低對媒體和廣告主的影響

提高從競價點(m)到計費點(例如在CPC出價模式中是c)這段的真實值,對于求量的廣告主,在同樣的付費點出價上,可以換算得到更高的CPM。(例如在CPC出價模式中,CPM=CTR*CPC*1000),贏得更多的原本不能贏得的展現機會,拿到更多的量。因為CPM提高了,媒體也獲得了更多的收入。

但是,對于不求量的廣告主,不一定是這樣了。不求量的廣告主在本文中的是指,在獲得一定的量之后,不再追求繼續擴大采買量的廣告主。

這時候有的朋友可能會問,只要實際付費用戶成本小于根據用戶LTV估算出來的可以接受的最高付費用戶成本,廣告主應該是量越大越好才對,這樣總的利潤會更高。為什么會有不求量的廣告主呢?

比較典型的有兩類廣告主,他們對量的需求到了一定程度就不再增加了:

一類是小代理或者CP自己。通過廣告投出去的錢不能在短時間內收回的,需要一個周期,例如重度游戲可能需要幾個月,休閑游戲可能需要幾周。對于資金實力不夠的小代理公司或者自己投廣告的CP自己,即使ROI在大于1的情況下,預算也是有限制的。

二類是服務能力有限的廣告主。當采買的量大了之后,自己的服務能力更不上。不過在互聯網行業,因為增加服務能力的邊際成本很低,通常這種情況較為少見。

▶ 為什么有時候廣告主反而希望降低點擊率?

那么對于不求量的廣告主,為什么提高p(競價點->計費點)的真實值,對他們沒有好處呢?一個很容易想到的原因是廣告是按照計費點處行為的個數來計費的,例如計費點在點擊c處,沒有點擊是不收廣告主錢的。

廣告平臺從100個展現里帶來2個點擊還是從10個展現里帶來2個點擊,對于廣告主來說都是花一樣多的錢帶來一樣多的點擊,點擊率的提高并沒有直接給廣告主帶來好處。而且在有些情況下,p(競價點->計費點)的比率越低,反而對不求量廣告主來說更好。我們來看一個非廣告行業的案例就更清楚了—電信詐騙。

類比問題:為什么有些詐騙短信的內容那么拙劣?

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某電信詐騙公司先廣撒網群發詐騙短信,如果有上鉤的,回復短信或者電話聯系,再通過專員的一整套話術,進行詐騙。群發短信的成本很低,基本上可以忽略,類比CPC模式下的展示m;而通過專員溝通進一步詐騙則需要占用專員的時間和精力,類比CPC模式下的點擊c,是需要付出成本的。而詐騙公司的人力是有限的,需要專員“服務”的人的量必須是有限的,多了電話打不過來。因此在這個類比下,詐騙公司就是不求量的廣告主。

如果詐騙短信太有欺騙性,“點擊率”很高,一些其實不太容易上當的人一時沒反應過來也給專員打電話做咨詢,在專員有限的人力下,比如一天接1000個電話,最后能“轉化”的用戶是比較少的。而如果短信像圖中這么拙劣,“點擊率”很低,那么只有非常容易上當的人才會給專員打電話,那么專員同樣是接1000個電話,能“轉化”的用戶機會比較多。

回到互聯網廣告行業,類似地,在一些情況下,p(競價點->計費點)是和p(計費點->考核點)是負相關的。這就是為什么對于不求量的廣告主,提高p(競價點->計費點)對他們來說,不一定有好處甚至可能有壞處的原因。作為媒體平臺,因為互聯網的邊際服務成本很低,求量的廣告主一般占多數,所以影響一般不是很大。

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p(競價點->計費點)比率預估值準確度對媒體和廣告主的影響

和CPM不一樣,從m到c這一段,也就是p(競價點->計費點)這一段的預估,是由媒體平臺通過機器學習來預估的。每一個用戶每一個廣告在不同的上下文(context)的預估值通常都是不一樣的。

如果對某一條廣告的預估值偏高,那么該廣告在競價點的CPM會比較高(因為CPM=p(競價點->計費點)* p(計費點->出價點)* 出價點的出價),搶占了其他廣告的展現機會,但是實際發生的計費數又少,廣告平臺的收入就降低了。對于廣告主來說,計費數少計費也會成比例少,最終ROI沒有明顯變化。

如果對某一條廣告的預估值偏低,那么該廣告在競價點的CPM會比較低,競價隊列里不是最優的廣告會排到更前面,導致廣告平臺的收入也降低。對于廣告主來說,拿到的量就少了。

所以我們看到,媒體平臺對于p(競價點->計費點)的預估越準確,收入越高。對于廣告主來說,主要就是影響拿量的多少,相對來說,影響較小。

▶ 從CPM到CPC,媒體平臺和廣告主的博弈關系發生了什么變化?

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從CPM到CPC對廣告主的影響:

如果考核點在c以及c之后,從CPM到CPC,廣告主的利益得到了很大的保證。原來廣告主用固定值預估p(m->c),會非常不準,而且不管偏高還是偏低,都會廣告主的ROI或者量有負面影響。

而在CPC中,p(m->c)屬于競價點->計費點這一段。這個值(點擊率)由掌握用戶特征和label(即c)的媒體平臺用機器學習模型預估,會比廣告主用固定值預估準得多,而且如果預估偏高,廣告主的ROI也不會受到明顯影響。所以廣告主用CPC比CPM幾乎只有好處沒有壞處。

對于某些只考核m不考核c的品牌廣告主,考核點就在m,上述分析都不適用了,這類廣告主不會使用也沒有必要使用CPC。

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在CPM到CPC對媒體平臺的影響:

如果廣告主考核點在c以及c之后,從CPM到CPC,對媒體來說也是利大于弊的。

CPM中p(m->c)是由廣告主用一個固定值來預估所有廣告的p(m->c),假設廣告主預估非常準,即用所有廣告的均值來當做這個固定值。那么會有近一半的廣告高估,一半的低估。在一段時間之后,廣告主會發現預估偏低的很多競價失敗,而偏高的容易競價成功。所以在看報表時,投放出去的廣告的平均成本是要明顯高于出價的。

這個時候廣告主要達到目標成本,就必須要降低這個用來預估的固定值(也就是降低出價點的出價),導致大部分的預估都是偏低的,也就是媒體平臺的收入主要是降低的。

而在CPC模式的實際投放數據表明,雖然媒體平臺承擔了p(m->c)預估不準的帶來的后果(因為不管偏高還是偏低,都由媒體平臺買單),但是因為預估準太多了,損失比在CPM中由于廣告主預估值明顯偏低帶來的媒體平臺收入下降帶來的損失更小。所以綜合來看,媒體平臺在CPC模式下收入也是增加的。

另外,比率真實值部分,CPC模式下,預算有限的廣告主,在是否提升m->c這一段比例的訴求,利益和媒體平臺不一致了。還好這一部分影響相對比較小,實際投放中,CPC對于媒體平臺來說還是明顯利大于弊。

▶ 什么情況下可以使用CPA模型?

CPC的成功,讓人不禁思考一個問題,是否可以如法炮制,把計費點和出價點移動到a,這也就是CPA的模式。

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如果a行為的數據,也是媒體平臺能完全控制完整收集的,那么沒有問題,CPA模式也是成立的。例如媒體平臺是淘寶,廣告主推廣自己在淘寶的產品,那么淘寶可以完全掌控a的行為,那么做CPA(甚至CPS)是可以的。

如果a行為的數據,是由廣告主收集的,再由廣告主自己回傳給媒體平臺,那么把計費點移動到a就會有問題。比如廣告主出價是80塊一個a行為,那么廣告主就有動力一直不回傳a行為的數據,或者克扣部分a行為的數據給媒體平臺,從而讓媒體平臺少收了廣告主的錢。

所以我們可以得到一個準則:

付費點通常不能超過媒體平臺完全控制的行為點,不能到達由廣告主收集的行為點。

五、 “三率”之p (計費點->出價點)

按上面的分析,如果a行為由廣告主負責收集,那么我們就不能直接按CPA出價和計費,p(c->a)這一段的預估還是只能由廣告主用固定值來預估,根據上面的分析,對于廣告主和媒體平臺都是不利的。

p(c->a)這個比率預估的特征數據(用戶特征和廣告特征)在媒體平臺手里,但是label是在廣告主手里。所以如果要預估p(c->a),必須有一方讓步把數據給另外一方。

通常媒體平臺比各個廣告主具有更好的數據分析能力,廣告主把label數據給了媒體平臺(下面會分析為什么廣告主有動力這么做),由媒體平臺進行p(c->a)來預估。這時候FB創新的oCPX就出現了,它把出價點和計費點分離了,計費點在m(或c)而出價點在a。

我們可以這么來理解oCPX:oCPX=計費點和出價點分離+連續競價下的智能出價控制

即廣告主把行為數據主動給媒體平臺,由媒體平臺免費為廣告主提供把出價點價格轉化成計費點價格的出價轉換服務(通過預估p(c->a)的方式)。另外媒體平臺提供在連續競價下的智能出價控制服務。連續競價下的智能出價控制服務后面會詳細討論。

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p(計費點->出價點) 比率真實值高低對媒體和廣告主的影響

p(計費點->出價點)越高,根據廣告主出價點的出價換算到計費點出價再換算到競價點的CPM出價也會越高,廣告平臺收入提升。對于求量廣告主來說,這個比率越高,換算的CPM出價也越高,越容易拿到量。對于不求量的廣告主,保持付費點出價不變的情況下,獲得更多的出價點行為,ROI得到提升。

我們可以發現在提高 p(計費點->出價點)比率的真實值上,媒體平臺和廣告主的利益也是一致的。

p(計費點->出價點) 比率預估值準確度對媒體和廣告主的影響

對于由媒體平臺用模型預估的預估值,如果偏高的話,廣告主在計費點的出價就會偏高,導致ROI下降。如果偏低的話,導致換算到競價點的CPM偏低,拿不到量。對于媒體平臺來說,預估值偏高,會換算得到更高的計費點出價和競價點CPM出價,收入增加。而預估偏低的話,從出價點換算得到的CPM就比較低了,廣告隊列競爭激烈程度不夠,媒體平臺收入下降。

這里我們會發現一個問題,由媒體平臺預估的p(計費點->出價點)在預估偏高時,媒體平臺自己是受益的,而對廣告主不利的。媒體平臺短期有動力高估這個比率,這個問題怎么解決呢?我們會在下一篇文章里詳細說明。

至此,大媒體平臺中四個關鍵點直接的三個比率對博弈雙方的影響都已經完整分析過了。各種各樣的基礎以及智能出價模式,其中很大的區別就在于這四個關鍵點在不同位置。理解這些出價模式的關鍵之一,是把這四個關鍵點和他們之間的三個比率對于三方的利益影響分析清楚。

【總 結】

本文介紹了在“四點三率兩控制一加強”中的“四點三率”,以及CPM/CPC/CPA等基礎出價模式。在本系列的下一篇文章中,會繼續介紹“四點三率兩控制一加強”中的“兩控制一加強”,以及分析oCPX, 雙出價,激活且付費,AEO,VO各種智能出價模式。希望不要錯過。

作者:住在干貨堆的

來源:百度行業交流

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