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广告投放系统的竞价判断

 
用户打开APP的时候,如果该APP产品上有信息流广告位,巨量引擎或腾讯广告系统是如何判断该广告位应该放哪个广告主的哪个广告的呢?
广告投放的竞价判断受定向、预算、余额、用户体验、出价、素材、落地页等因素的影响,广告系统在进行广告筛选和竞价排名过程中,具体先判断哪个因素,以及每个因素的影响力以各广告系统的具体规则为准。
以巨量引擎为例来分析一下信息流广告竞价投放的流程

● 用户刷抖音APP,巨量引擎收到一次抖音广告位的竞价请求,巨量引擎将对整个平台的广告账户和广告计划进行层层筛选。
广告计划定向设置的人群是否包含该用户(系统根据广告主的定向设置进行第一道筛选)。
广告计划是否有足够预算和账户余额(系统根据预算和余额进行第二道筛选)。
该用户是否在同一周期内看过同个/同类广告太多次(系统根据频次控制进行第三道筛选)。
该用户是否不喜欢这个/这类广告,即用户是否曾经点过不感兴趣或举报(系统根据用户体验进行第四道筛选)。
经过前面四道筛选出来的广告计划的出价是否有竞争力,系统根据广告主的目标转化出价和预估点击率、预估转化率计算得出预估广告eCPM,公式是eCPM=oCPM目标转化出价*预估点击率CTR*预估转化率CVR*1000(系统需要用eCPM对广告计划进行排序)。
广告主对广告计划有无负向操作的影响,比如长时间暂停广告计划、广告创意多样性低等。(系统对不按规范操作的广告计划再进行一道筛选)。
结合广告质量(跟用户体验有关)、创意的多样性、标杆eCPM等指标,综合判断广告投放对巨量引擎的收益影响,计算出最终eCPM进行排序,将eCPM最高的广告展示给该用户。
上面的逻辑在各大信息流广告竞价系统基本是相通的,区别只在于流程中各个环节的先后顺序以及各个因素影响力。据我了解,广告平台还会用行业(广告主资质)来进行一道筛选过滤,一般对品牌广告、游戏行业、电商行业多少还是有点倾斜的。

面提到eCPM是依据预估点击率和预估转化率计算的,那这两个率是如何预估的呢?
点击率和转化率的预估一般离不开look-alike这个词,即寻找相似的因素。这些因素有用户、广告产品、广告位、创意、落地页、转化类型等。

广告系统的look-alike逻辑,其实跟乙方优化师的某部分工作很相似。当乙方优化师接到一个新项目时,广告主通常会要求预估点击成本或转化成本,乙方优化师基本也能给个预估数据,然后再在测试投放中去修正这个数据,并不断优化。
比如擅长游戏广告投放的优化师,新来一个游戏广告项目的时候,优化师会判断这个游戏类型,如传奇游戏类则对标之前投放的传奇游戏类的投放成本等。

如果是没投放过的游戏类型,也同样可以按照相似游戏人群的那款/那类游戏的点击率和转化率预估,并会用游戏包的大小差不多的那款游戏来更准确地预估数据。

如果是没投放过的行业,也是可以按照相似目标人群对应的那个广告产品投放的同个广告位数据来作为冷启动数据参考。

如果是没投放过的广告位,比如新闻资讯类的大图信息流广告位就参考新闻资讯类的已投放过的那些大图信息流广告位的投放数据。

如果现在要投放教育类产品,之前投放的是下载类的,现在要投放的是表单类的,你会怎么找相似因素来预估表单成本?
上面列举的是大概思路,广告系统look-alike逻辑也差不多,但会更精细、更严谨,主要是找到那些相似的因素有哪些,然后尽可能的在同类或者相似类别中去look-alike,而不至于每次都是从0到1探索,那探索成本就非常高了。


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