广告,你到底是个什么东西!

2022-09-19 11:43:13 浏览数 (1)

1广告的本质

近年,特别是近两年,广告真的是无处不在。甚至,连我最喜欢的欢乐斗地主,都开始看广告得欢乐豆了。

可是,接触过那么多广告,你真的了解它的本质么? 今天我们就来八一八它的底库~看一看广告的本质、载体、计费产品 以及商业部门为了提升收入怎样去进行组织拆分...

1.1 广告本质上是一种信息检索

信息检索

准确的、全面的从各种信息源获取到我们所需的知识,是亘古不变的主题。信息检索经历了几个明显的阶段变迁:

  • 垂直信息网站;信息少,天然分类;信息匹配简单
  • 分类信息网站;信息增多,分类网站帮忙做了分类;信息匹配难度增大,需要网站做分类存储
  • 搜索引擎;信息爆炸,搜索引擎对信息汇总索引;信息匹配难度大,需要引擎做额外存储和计算
  • 推荐引擎;被动模式检索信息,个性化需求;信息匹配难度大,需要收集和计算用户偏好,和信息交叉

从四个模式变迁可以看到,针对信息检索,我们一直在探索如果更高效的进行信息匹配。

信息匹配

往最简单里说,是用户根据自己的需求从平台处获取所需的信息。

既然是匹配,那么一定有参与方,根据参与方的不同,一般分为单边匹配,双边匹配,三边或多边匹配。

单边市场,也可以叫单边匹配

单边匹配:无法通过调整价格结构提高交易量。

价格总水平(利润) =(Ps Pb) =(-原材料单价 商品单价) =(-10 12)=2

当商家希望通过 提高Ps,降低Pb,吸引大量用户来购买,同时单利润收维持不变,基本是不可能的,因为原材料商不会因为购买产品用户变多就同意降价。

双边市场,也可以叫双边匹配

双边匹配:对比单边匹配,因为用户可以直接和企业产生交易,因此,企业愿意出更多的钱去获取更多的信息传播。

对于报刊杂志,通过降低Pb获取更多的用户,给企业提供更大的信息曝光机会,从而让企业提高增加Ps的意愿,从而让报社达到利润平衡。(更真实的场景其实是,报刊社让用户免费订阅,而通过登广告的收入达到本身利润)

多边匹配:双边匹配的扩展,这种模式下,平台上就不止卖家和消费者两个角色了,还有譬如服务商、园区、专家服务等等角色,可以共同获取利益。

如上所示,传统的报刊杂志或新型信息网站、广告主、消费者之间的信息获取,大多数属于双边匹配。

而互联网的发展,让信息发布网站比报刊社更天然的支持了广告投放。毕竟,编码 服务器 说到底还是要比排版 印刷的成本要小不少。

这也是一些网站一直免费提供服务,但还可以持续生存的原因。

所以,公众号、读者、培训班广告之间的关系,是不是就一目了然了~ 如果有那么一天,你也在我这里偶然看到了课程的推广,还请尽量保持平和,因为这也是我坚持用心原创的动力之一 ~ 当然这一天应该还很遥远,不用太过担心。

1.2 广告本质上是一种买卖

正如上面所述,不管是单边匹配还是多边匹配,都属于市场行为。那么,有市场,就会有买卖。

那么,常见的信息网站发布的广告,也是一种买卖行为。不同于传统商品下单,更准确点,广告投放应该属于买卖中的拍卖

拍卖
  • 明拍:竞争者明码出价,价高者得。
  • 暗拍:竞争者出价,但不透明,价高者得。
  • 荷兰拍:平台主定预期卖价,然后叫价,无人应价,则降档重叫。

举例说明: (1)公众号软文广告,各方竞争的其实是文章位置,A出一毛,B出两毛,那号主不出意外应该会选B。这就是明拍。 (2)平台广告,各广告主之间不清楚对方出价,投放广告时填写出价,平台系统依据各方出价和其他规则,选择一个广告主胜出。这就是暗拍。(大宅门买药材时的袖中出价也是暗拍) (3)荷兰拍,最先盛行于荷兰花卉市场,从最高价减价拍卖,第一个举牌者得之,特点是效率。而现代一些公司上市进行IPO定价时,使用的是类荷兰拍的变种荷兰拍,即各自报上期望价格和购买量,当股份能全部售出时的最高价作为最终成交价,出价等于或高于这个价格的买主完成成交。

我们常见的平台广告基本属于暗拍场景,为的是防止各广告主之间相互勾连,约定出价,使平台受损。

广义第二高价

我们考虑下面的场景:

场景一:A和B竞争一个广告位,第一次A出10块,竞价成功,第二次A出9块,又成功,那么,A在后续出价时就有可能频繁压价,这其实是平台不希望看到的。

场景二:B和别人竞争一个广告位,A的预算是10块,那最多只会出到10块。不愿意出更高的价,去试探,即使他可以承受11、12块。

怎么办呢?第二高价随即被提出,即竞得广告位之后,只出竞争者里第二高的价格。这么做的好处是:

(1) 对于场景一中的A,将没有更大的动力去压价试探,因为不管怎么调竞争价格,最后的购买价格只和第二名有关。只要比第二名高,竞得即可。

(2) 对于场景二中的B,将有更充足的理由,向上试探,因为最终出价不一定会比自己出的竞争价格高。促使竞拍方出价。

(3) 从经济学角度出发,该价格起码有两个以上的竞拍者认可,以该价格出售更符合经济学原理(这句是抄的,不太懂)

<<< 左右滑动见更多 >>>

图片摘自:https://www.zhihu.com/question/20387752

但是,对于一些财大气粗的财团,总是出一个非常高的价格,稳稳的压住第二名,岂不是每次都是他竞得广告位了么?

这就是传说中的广告黑产的一种,这就要求我们的广告系统,需要具备一些识别和降权的计算逻辑来保证竞拍的公平性~ 关于黑产,后面我们单独再介绍~

2从承载广告的媒体变迁窥探广告发展

广告必须有地方承载才能生效,即信息的载体,也称为媒体。凡是可以承载文字、语音、视频等信息的载体都叫媒体。

传统媒体的弊端

传统媒体包括报纸、杂志、电台、电视。广告以版面、口播、时段视频等形式存在。但传统媒体投放广告的弊端也非常明显: 一是受众。虽然说人人都会看报纸,但不代表人人都会去看。因此,版面广告的受众只能是订阅了报纸的一群人,电台和电视也是一样的,那么多台,不一定非得听你看你~

二是效果。虽然在市场形态上是多边关系,但是,用户订阅了报纸、收听了广播是不是确定接收到了广告信息,不得而知,只能从订阅量、收听收视率对效果进行大概的估计。

互联网媒体

得益于互联网技术,新媒体得到飞速发展。微信甚至打出了"再小的个人,也可以是媒体"的口号,使得公众号迅猛突进。

传统媒体下广告投放的诸多缺陷,裆下都不再是问题: 受众:终端技术不断更新迭代的后果,是智能机越来越普遍。信息的获取渠道和方式,越来越多样化和便捷化。庞大的受众群体,是传统媒体所不能比拟的。

效果:APP技术使得平台、广告主和消费者之间不再是一锤子买卖,用户对互联网的浏览和点击等行为,都会被准确的记录。使得广告效果的统计更加的精准。使得平台和广告主有依据和途径,对当前策略做更新迭代,以提高信息的匹配效率。

另外,值得一提的是,互联网之所以被称为网,是因为其可以进行 信息互通,通过ID-Mapping、撞库等技术,使得不同领域、不同业务的平台数据得以映射、互联。精准触发不再是难点,甚至变得大有可为!

这也解释了为什么在某电商搜了大宝SOD蜜,再浏览某乎、某瓣,居然就看到了好多大宝的推荐和广告。

3广告的产品形态

产品

解释

结算

说明

CPT

Cost Per Time

前置

按时间计费,多以包月、包日计

CPC

Cost Per Click

后置

按点击量计费

CPA

Cost Per Action

后置

按推广之后的用户转化量计费

CPM

Cost Per Mille

前置

按千次曝光计费

CPS

Cost Per Sales

后置

按实际的销售量计费要有交易数据

一般的,信息平台最常做的是CPT、CPC、CPA,其他几种不是很常见,原因有很多,我们简单列举一下:

  • CPM不好做的原因,是因为需要提前定价,而曝光量的预估其实是比较困难的,做不到非常准,就会伤害某一方的利益
  • CPS不好做的原因,是因为CPS实际是对交易额的抽成,这就要求平台需要有交易闭环,如果是某宝,还比较容易,因为商品交易会通过平台担保,平台可以拿到真实的交易量,然后做抽成获利。而普通信息平台的交易闭环是很难构建的。

4广告的关键指标

互联网广告解决了传统媒体广告的效果统计弊端,让广告效果可评估、可优化迭代。

因此,数据指标,是平台和广告主最关心的事情之一。

3.1 广告核心指标一览

pv:标识一次请求。 uv:一个用户的一次行为。

adimp:广告曝光总量。 asn :每页平均出广告条数,广告充足指标 adpv :每页有无广告,0/1值。 pvr :广告填充率 = adpv/pv。 click :广告点击次数。 ctr :广告点击率 = 点击数/曝光量。 acp :平均点击单价。 cvr :转化率 = 行为数/点击数。

上述即为广告系统中最常关注的几个指标。

比如,我们希望看CPC点击计费的广告产品是否有效,可以看ctr指标,即看到广告后,点击数多,广告的效果就好。

又如,我们希望看CPA行为类广告是否有效,可以看cvr指标,即点击了广告之后,发生电话、下单等行为的次数的占比。

3.2 商业核心--收入

商业的最终目的,就是挣钱。既然我们已经知道了各个广告指标,那么,一次广告售卖到底能给平台转多少钱,又应该怎么去计算呢?

就拿最常见的CPC类广告来说, 广告收入 =

点击数 times 点击单价

=

(点击率 times 曝光量) times 点击单价

=

(点击率 times sum_{r=1}^n(每页曝光量)) times 点击单价

=

(点击率 times sum_{r=1}^n(填充率times平均填充量)) times 点击单价

所以,从上面公式可以知道,要想提高广告收入,应该从 点击率、页面广告填充率、每页填充量、点击单价等方面下手。

也正是因为上述收入公式,才催生了类似点击率预估、填充率预估、智能出价等相关技术。反观每个公司商业部门的组织架构,其实,都是和上述指标息息相关、一一对应的。

说白了,商业做的所有相关的工作,总结起来就是在解决两个问题,广告的匹配效率,和广告的变现效率。

5总结

本篇文章,总广告的本质、载体、产品分类、关注指标等几个方面,对广告业务进行了介绍。

希望对于正在做商业或有兴趣做商业的同学,有所帮助。

另外,不同的人对于某个业务是否核心的理解不尽相同,而我个人认为,对于公司的发展,有几个业务是非常核心的(不是说别的不核心

): 一是支付,抛开纯信息类网站不说,一般的电商或者垂直网站,关乎公司命脉的支付和交易,一定是核心。 二是推荐,信息量越来越繁杂的今天,目标明确、指向性非常强的用户场景,已经很少见了,怎样从用户行为中挖掘更多的信息,从而提供更有价值的、个性化、差异化的服务,是一个公司能否增加用户粘性,提升口碑的一个重点 三是广告,一般有商业部门的公司,都是不错的公司,因为,这个部门的存在,意味着用户流量已经不再是问题。而如何利用好这些流量,实现更高效的变现,会是这个公司的核心之一。

今天只是广告的开篇,后面,我希望就这几个场景中涉及的概念和技术,都可以做一系列的阐述和总结,希望可以对大家有所帮忙。欢迎大家分享转发收藏评论~

推荐阅读

高并发整体可用性系列:

16. 高并发整体可用性:一文详解降级、限流和熔断

15. 高并发整体可用性:大规模集群下的分片管理策略

14. 高并发整体可用性:细说历经磨难的注册中心

高并发垂直优化系列:

13. 高并发服务优化:JVM--工程师进阶必经之路

12. 高并发服务优化:详解一次由读写锁引起的内存泄漏

11. 高并发服务优化:详解RPC的一次调用过程

10. 高并发服务优化:浅谈数据库连接池

9. 高并发存储番外:redis套路,一网打尽

8. 高并发存储优化:诸多策略,缓存为王

7. 高并发存储番外:阿里数据中间件源码不完全解析

6. 高并发存储优化:数据库索引优化Explain实战

5. 高并发存储优化:许是史上最详尽分库分表文章之一

4. 高并发存储优化:细说数据库索引原理及其优化策略

3. 高并发架构优化:从BAT实际案例看消息中间件的妙用

1. 高并发架构优化:万亿流量下的负载均衡实践

0 人点赞