隨著近兩年廣告技術的發展，在頭部廣告平臺中廣告出價的概念慢慢被淡化，優化師在出價策略上需要分析的轉化鏈條也大大縮短。無論是Google的UAC，Facebook的AAA還是巨量引擎的自動出價，這些功能的開發都在一定程度上降低了廣告投放的門檻。
對于廣告主而言需要的是廣告效果的最優化，簡單說就是投資回報率最大化。但是對于流量方而言，他們需要的是流量變現最優化，即在最小程度上破壞用戶體驗的同時提高流量的價格。這其中就涉及到廣告平臺中的多方博弈，從用戶，流量主，廣告平臺再到廣告主。對于一個優化師來說，我們日常打交道最多的就是廣告平臺，所以了解平臺運作機制就顯得尤為重要。
作為衡量媒體收益的重要指標ecpm是一個經常被提及的概念，在了解這個概念之前，我們先簡單了解一下互聯網廣告是怎么從合約到競價的。
一、從合約廣告到OCPX
在互聯網發展早期，門戶網站手中有許多用戶，借鑒傳統媒體的廣告牌售賣方式，廣告主與流量主以合約的方式進行交易，即在某一個網站上某一位置在一段時間內只展示該廣告主的廣告。但是很快，流量方發現這種售賣方式自己的收益并不能最優化，比如某一個廣告主與自己簽訂了協議，購買一周甚至更久，但是在這期間如果流量暴漲，那就意味著雖然有了更多的流量，但是變現收益并沒有增加。這個時候就產生了展示合約廣告，流量主按照每一千次曝光向廣告主收費。在廣告機制還并不完善的時候，流量主為了獲取更高的收益，完全可以通過造假來獲取更高的收益，比如很多的強制彈窗，虛假ip，這一點從cpm時代一直到ocpx都存在。流量主的收益增加了，但是廣告主的效益卻沒有得到更好的改善，這時候廣告主對流量效果和篩選上就有了更高的要求。
線上廣告在數據方面相比線下有更多的優勢，這就為廣告技術的發展提供了基礎，從反作弊到用戶受眾的定向，慢慢就有了我們現在廣告競價的雛形。廣告主的要求從最初到曝光，到點擊轉化，再到后來的各種cpx，以及現在的后端數據roi的優化。而作為廣告平臺為了獲得更高的變現收益，一方面要滿足廣告主的需求才能獲得更多的訂單，另一方面還要想辦法提升自身的流量變現效率。
二、媒體的預期收益ECPM
這個時候我們來看ecpm，它的本意是指每一千次展示可以獲得的期望廣告收入，這是一個預期值，在競價中機器算法要最大化媒體收益就需要對廣告的ecpm進行排名，ecpm越高獲得展示的機會就越大，從公式上來看可以這樣計算：
ECPM = 收入/展示次數×1000
收入 = 廣告單價×點擊次數=廣告單價×點擊率×展示次數
ECPM = 廣告單價×點擊率×1000
但是隨著出價方式的變化，到了ocpx時代，計算方式稍有變化：
收入 = 轉化單價×轉化數=轉化單價×轉化率×點擊量
ECPM=轉化率×轉化單價×點擊率×1000
作為一個預期值，廣告平臺通過算法優化轉化率以及點擊率來提升ecpm確保自己的預期收益最大，唯一可能失控的就在于出價環節，這個是廣告主的一個主觀行為。
那對于廣告主而言，想要獲得收益最首先的就是要讓自己的廣告曝光出去，也就是想辦法提升廣告的ecpm表現。想要用更低的價格獲取更多的曝光的時候，對于廣告轉化率以及點擊率的優化就尤為重要。但是素材定向這部分內容對于轉化率以及點擊率的影響和分析都屬于后置的行為，在沒有數據表現之前，廣告主很難通過這些內容去做事前的判斷，這時候優先測試的內容就是出價。
三、廣告競價原理
我們知道，在廣告平臺中參與廣告活動的廣告主數量往往很多，每個廣告主的廣告目的和策略都有所區別。平臺為了宏觀調控配置廣告資源，采用了競價拍賣的方式對廣告位進行售賣。談到拍賣，大部分人可能都在電視里見過，拍賣師宣布起拍價和最小加價幅度后，競拍者在場下喊價，最后價高者得，這種叫英式拍賣。但是對于互聯網廣告來說，這種拍賣方式就不適合了，廣告主們并不希望自己的競爭策略被對手知道。在這種情況下，互聯網廣告通常是采用暗拍的方式進行。暗拍方式中大家比較容易想到的可能就是投標，即每個人將自己的報價密封上交，最后一起公開結果。如果是最高出價者支付最高價，則是第一價格密封拍賣（GFP）；如果是最高出價者支付第二高價，則是第二價格密封拍賣（GSP）。
第一價格密封拍賣它的優勢就是簡單，但是穩定性較差，廣告主可以通過頻繁修改出價而競得廣告位。通過不斷的提高出價獲得展現后，它又會開始不斷的降低出價來降低成本，這樣也很容易知曉競爭對手的出價。并且當出價最高廣告主停止投放后，容易對廣告平臺收入產生較大的波動，這是廣告平臺所不期望看到的。
第二價格密封拍賣中誠實就是最好的競拍策略，因為在第二價格密封拍賣中，當一個廣告主獲勝時，他最后支付的廣告費獨立于其出價。在沒有串通的情況下，每個廣告主的最優戰略就是依照自己的估價據實競標，當低于這個價格時，將減少廣告主競得廣告位的機率。而高于此價格，雖然可以提高廣告主贏的概率，但他獲得了一場無利潤的交易，因為他必須支付的價格可能高于其對商品的估價。在這種機制下，永遠是對廣告位評價最高的廣告主勝出，在保證了平臺的收入的同時，由于廣告主缺少頻繁調整自己出價的動力就確保了穩定性。這種方式也并不是萬無一失，當廣告主之間相互串通的時候這種穩定就失效了，尤其是在只有少部分廣告主競爭的時候，頭部大廣告主的串通帶來的影響就會很明顯。但是由于互聯網廣告的復雜性，這種作弊方式實際上很難實現。這也是現在大多數廣告平臺依然采用這種競價模式的原因。
還有一種計費方法叫做VCG，它的基本原理是計算競價者贏得廣告位后，給整個競價收入帶來的收益損失，理論上這種損失就是競價獲勝者應該支付的費用。VCG是理論上較為公平的收費方式，但是由于概念比較晦澀，計算也相對復雜，而且經濟學家們已經證明VCG的收入不會比GSP高，所以目前實用性較少。Facebook廣告系統實行的就是一種改良的VCG方式。
四、信息流如何出價
了解了競價廣告的背景和機制后，我們再來看如何出價。通過廣告扣費的原理我們知道，在GSP的機制下廣告主的出價并不是實際最終的扣費，隨著算法優化的提升，廣告主們越來越多的針對后端數據進行優化。而從曝光到后端的數據優化過程中的轉化鏈很長，優化師在優化廣告的時候往往是針對ROI整體去進行調優，這就導致出價本身跟最終結果的不確定性。就比如游戲行業，對于內購產品來說，不論是傳統的cpc模式還是到現在ocpx模式，最終的目標都是提高廣告roi。但是roi本身是個比值，無論是外部的流量波動造成價格變化，還是內部運營活動和生態變化造成付費波動都會對這個值產生影響。這時候單從判斷競爭得到的廣告位的價值去調整出價就會變得非常困難。
這里我們先看最簡單的一種情況，即在難以獲得曝光的情況下，如何用最少的預算測得初步的廣告出價。
充足預算階梯出價。顧名思義，通過階梯出價的方式逐步提升系統給你曝光的可能性，這種測試方法比較謹慎，花費的時間也比較久。而且受素材定向時段的影響，比較難短時間測試出一個合適的出價區間。但是在一些流量緊張的節點，在已有過往測試數據的時候比較適用。通過篩選優秀素材來做出價變量測試，能穩健的測試出一個相對理想的出價范圍。
低預算高出價。通過設置一個較低的預算和高出價來測試系統給你的實際價格。因為GSP扣費實際是跟第二名掛鉤，通過一個較高的出價，我們在快速獲得曝光的同時也能夠了解到在這個環境下其他廣告主的一個出價策略，進而調整自己的出價。
不過對于優化師而言，曝光不是目的，僅僅是作為優化基礎的第一步。在對產品目標的基礎出價范圍有一定了解后，我們接下來要考慮的更多的是如何去獲取更多的流量以及提升廣告效果，那么在日常操作中又如何去設置和調整出價呢。
對于新的廣告計劃，在市場競爭激烈的情況下，通常是在目標出價的基礎上提高10%-20%。這樣一方面能提升廣告的競得率更快起量，另一方面又不至于出價太高而導致成本失控后期難以調整。在廣告計劃跑出數據后，我們就可以通過數據表現去進一步優化出價控制成本。一般廣告計劃跑出來的數據我們可以通過四象限法來分析，并進行針對性的調整。這里的四象限法指標并不固定，主要取決于投放產品的關鍵目標，以及你想要優化的對象。以游戲行業的消耗和roi舉例，有下面四種情況：
?高消耗高roi：這種基本屬于理想情況，計劃本身有量效果還好，但是并不是說就沒有優化的空間和必要了。比如說當前的實際轉化成本比出價要低，那對廣告平臺而言為了獲取更高的收益，也就是提升ecpm值，實際轉化價格就可能會被抬升，roi也會相應變化。同樣的，如果發現轉化目標成本高于出價，但是在roi能夠接受的范圍內，就不要急著給廣告進行降價操作，可以更長線觀察數據變化。
?高消耗低roi：這種情況一般比較少見，大多是失誤操作，這類計劃可以直接放棄。
?低消耗高roi：遇到這種情況是大多優化師都比較頭疼的，有種食之無味棄之可惜的感覺。因為消耗低，計劃不穩定，無法明確判斷是單個用戶支撐起整體數據還是計劃本身模型跑的較好。常見的操作是調整預算，適當抬高計劃出價，看計劃后續的數據表現情況。還有就是新建計劃，提高初始出價。
?低消耗低roi：低roi的計劃大部分都會被直接放棄，但是這里由于消耗較低，同樣無法判斷這條廣告本身是否質量不行。因為在消耗較低的情況下，系統建模數據量不夠，對于ctr和cvr沒有一個較為真實的判斷，導致當前拿不到量。這時候同樣可以通過調整出價的方式獲得更多曝光，但是風險會較大。更多的是建議新建計劃，提高初始出價獲得更多的曝光機會。
綜上幾種方式來說，在ecpm公式里，優化師們能在數據產生之前進行直觀調整的就只有出價的維度。這也會為什么行業內一直流行著高出價再降價說法的原因，只有有了一定的曝光的情況下，我們才有機會進行下一步操作。
本文為@廣告投放補習班原創，運營喵專欄作者。
