摘要：總結(jié)本文描述了廣告的全鏈路和相關(guān)的算法知識(shí)，受限于庫(kù)存算法的復(fù)雜性和個(gè)人知識(shí)面，只粗略的提出了兩個(gè)方案廣平使用的。

筆者加入騰訊已經(jīng)快5年時(shí)光，一直負(fù)責(zé)廣告前端研發(fā)工作。最近即將離開公司，特意將廣告的全鏈路整理了一下，作為自己的一個(gè)總結(jié)。本文將從產(chǎn)品的角度入手，通過描述廣告的玩法，讓讀者對(duì)廣告有一個(gè)整體的概念和印象。如果你對(duì)廣告熟悉，只想了解廣告的后臺(tái)算法邏輯，大可從第三部分開始；如果你是對(duì)廣告不太了解，那么從頭開始閱讀全文想必能讓你有所收獲。廢話不多說，馬上開始。

廣告，廣而告之。在信息大爆炸的今天，酒香更怕巷子深了。如何盡快提高自己的曝光度，把產(chǎn)品推銷給潛在受眾，就成大部分商家的問題。

當(dāng)前，廣告可以分為兩種：品牌廣告和效果廣告。

品牌廣告是最原始的廣告，它的主要目的是進(jìn)行商家品牌的塑造。多采用銷售員和商家談合約的方式進(jìn)行售賣，單筆的交易額較大，定向并不準(zhǔn)確，往往是CPT售賣。比如說奔馳在騰訊視頻網(wǎng)站首頁的廣告，也不管筆者是不是買得起奔馳，直接就展示了出來。

CPM: 廣告最主要的計(jì)費(fèi)手段，按每千次曝光來計(jì)費(fèi)，其他計(jì)費(fèi)方式也會(huì)最終轉(zhuǎn)換為CPM來橫向衡量它的價(jià)值
CPT: 按廣告展示的單位時(shí)間來計(jì)費(fèi)，比如說8W/天
CPC: 按用戶的每次點(diǎn)擊廣告來計(jì)費(fèi)
CPA: 按用戶的每次行動(dòng)來計(jì)費(fèi)，比如說填一個(gè)問卷或者注冊(cè)
CPS: 按實(shí)際的銷售額來計(jì)費(fèi)，如銷售某件商品

毫無疑問，品牌廣告有個(gè)很大的問題在于，大量的廣告費(fèi)用被浪費(fèi)在了非潛在用戶身上。這對(duì)于小廣告主——往往廣告預(yù)算有限——是非常不友好的。而效果廣告就是通過精準(zhǔn)的定向，任意的購(gòu)買數(shù)量，實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)的價(jià)格，迅速搶占了除了頭部流量之外的其他流量。時(shí)至今日，數(shù)字化營(yíng)銷已經(jīng)大行其道，效果廣告也已經(jīng)成了業(yè)界的主流——就看我之前供職的騰訊廣平（主營(yíng)品牌廣告）被廣點(diǎn)通（主營(yíng)效果廣告）收編就可以窺探一二。

本文也主要是圍繞著效果廣告展開的。

在上一部分我們提到效果廣告是當(dāng)前的主流廣告類型，那一個(gè)效果廣告要如何才能被廣告主購(gòu)買，并最終展示給用戶呢？首先要了解幾個(gè)概念：

DSP: 需求方平臺(tái)。廣告主用來進(jìn)行購(gòu)買廣告的平臺(tái)。
ADX: 對(duì)接多個(gè)DSP和SSP，提供實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)的平臺(tái)。
SSP: 供應(yīng)方平臺(tái)。為資源提供方服務(wù)，處理一些用戶緯度邏輯，管理廣告位等。
DMP: 第三方數(shù)據(jù)管理平臺(tái)。為DSP，ADX，甚至SSP提供用戶維度服務(wù)。
RTB: 實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)

讓我們來整體過一下上面這張圖，它可以分為N個(gè)步驟：

廣告主A想購(gòu)買北上廣三地的廣告，所以他在某一個(gè)DSP上選擇了“大城市維度”，并以8元/CPM的價(jià)格下單了10000CPM。

當(dāng)一個(gè)用戶瀏覽媒體時(shí)，前端會(huì)迅速發(fā)送一個(gè)廣告請(qǐng)求并帶上用戶的相關(guān)數(shù)據(jù)

SSP把這個(gè)用戶的相關(guān)信息進(jìn)行維度拆分，例如30歲，上海，男性等，然后把這個(gè)曝光機(jī)會(huì)發(fā)送給ADX

各DSP在ADX上對(duì)這個(gè)曝光機(jī)會(huì)進(jìn)行競(jìng)拍，如果我們以20元/CPM的價(jià)格競(jìng)拍成功，廣告主A就獲得了這次展示機(jī)會(huì)

SSP會(huì)獲得廣告主A的素材，然后再把這個(gè)素材傳給前端

前端根據(jù)素材進(jìn)行渲染，用戶從而在媒體上看到廣告

整個(gè)流程會(huì)在100ms以內(nèi)完成。你可能也已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了，廣告購(gòu)買售賣的核心是RTB，那么RTB是怎么實(shí)現(xiàn)的呢？

要做到RTB，需要明確兩個(gè)點(diǎn)，一個(gè)是該賣給誰，一個(gè)是還有多少貨。舉個(gè)例子：A每天賣200個(gè)西瓜。用戶B愿意出5元/個(gè)的價(jià)格買3個(gè)，用戶C愿意以10元/個(gè)買2個(gè)，用戶D愿意以2元/個(gè)的價(jià)格買1000個(gè)，兩天內(nèi)交貨。

當(dāng)然了，我們要先賣高價(jià)，然后再賣低價(jià)。同時(shí)，還需要考慮下是否能滿足D的訂單，否則可能背上官司。賣給誰的問題就是競(jìng)價(jià)，而能不能滿足訂單就是庫(kù)存。

這個(gè)算法是97年提出的。它很好理解，誰出價(jià)高廣告就賣給誰。像下面的這種情況，無腦賣給廣告主A。

但是這種算法不是沒有問題的。廣告主總是會(huì)傾向于出最少的錢，他會(huì)使用自動(dòng)競(jìng)價(jià)工具反復(fù)試探當(dāng)前的最高出價(jià)，然后再自己的承受范圍內(nèi)加一點(diǎn)，加一點(diǎn)。像上面的這個(gè)例子，如果沒有底價(jià)的話，廣告主A和B都會(huì)從0.1元開始，一直加到4元，然后B放棄了競(jìng)價(jià)，A馬上又把價(jià)格降低為0.1元，B察覺到后又會(huì)重新加入到競(jìng)拍中，終而復(fù)始...

這就造成了媒體收益的劇烈波動(dòng)，另外不斷的競(jìng)價(jià)嗅探也給整個(gè)平臺(tái)造成了巨大的性能負(fù)擔(dān)。

要是能讓廣告主減少不斷變化的出價(jià)欲望就好了，GSP就是這樣的一個(gè)算法——廣告主按照自己的出價(jià)報(bào)價(jià)，但是按照第二高價(jià)付錢。例如3.1.1的例子中，A按照10元的報(bào)價(jià)拿到了曝光的機(jī)會(huì)，但是這次曝光只需要付出4元，所以實(shí)際的價(jià)格也是4元/CPM。在這種情況下，廣告主并不會(huì)有特別的欲望頻繁修改自己的出價(jià)。

2002年Google一推出GSP，就因?yàn)樗姆€(wěn)定性和通俗易懂，很快成為了主流的競(jìng)價(jià)方式，并沿用至今。

除了第二高價(jià)之外，GSP還引入了quality（廣告因子）的概念。廣告的競(jìng)價(jià)排序不再單純是出價(jià)的高低了，而是

競(jìng)價(jià)排序 = 出價(jià) * quality

quality包含幾千個(gè)維度，主要用于計(jì)算廣告和用戶的匹配程度，包括但不限于素材，上下文，時(shí)間，用戶歷史點(diǎn)擊行為，廣告類別，用戶的人口屬性等。這樣的設(shè)計(jì)保證了廣告的點(diǎn)擊率，從而保證了媒體的利益。

《浪潮之巔》中舉過一個(gè)例子，AMD以1元/CPM的價(jià)格購(gòu)買定向AMD的廣告，但是Intel為了不讓AMD做宣傳，花4元/CPM的價(jià)格買下了所有的曝光機(jī)會(huì)。然而4元/CPM的價(jià)格對(duì)Intel來說也是虧本的，所以它通過CPC的方式來購(gòu)買廣告，并將廣告素材改為了Coca Cola。由于定向不同，沒有多少人會(huì)去點(diǎn)擊廣告，Intel花了很少的錢就打擊了AMD。

GSP也不是一勞永逸，廣告主B發(fā)現(xiàn)廣告主A總是用較少的價(jià)格就能獲取到曝光，他經(jīng)過反復(fù)的嘗試，判斷出了廣告主A 10元/CPM的報(bào)價(jià)，從而將報(bào)價(jià)改為9.9元。這樣就可以快速消耗廣告主A的廣告預(yù)算，從而為自己獲得曝光。廣告主A發(fā)現(xiàn)自己的收益降低，也不甘示弱，降低為9.8元/CPM，廣告主B從而以過高的價(jià)格獲得了大量曝光，虧了一筆。于是廣告主B又將價(jià)格降低為9.7元/CPM，繼續(xù)坑廣告主A...

當(dāng)然啦，實(shí)際的情況會(huì)比這個(gè)復(fù)雜很多，再有多個(gè)廣告主，多個(gè)廣告位的情況下，廣告主很難找到一個(gè)合理的價(jià)格去坑對(duì)手。更何況這個(gè)操作的收益來的如此不明顯。所以當(dāng)前廣告主還是更關(guān)注自己ROI（投資回報(bào)率），而不是干些刻意損人不利己的勾當(dāng)。

但是從理論上來說，這種情況確實(shí)存在。有沒有一種算法可以實(shí)現(xiàn)讓每個(gè)廣告主都可以坦誠(chéng)的說出自己的價(jià)格，并且獲得最大的收益？這種算法就是VCG。它是為了最大的社會(huì)價(jià)值而生的。要解釋它，可以舉個(gè)例子。

假設(shè)每個(gè)廣告主只買一個(gè)廣告位，在廣告主A在不參與競(jìng)拍的情況下，BC廣告主共收益150 4 + 100 2 = 800元，但是由于A廣告主參與了競(jìng)拍，所以BC廣告主的收益變成了100 * 4 = 400元，所以A廣告主需要付出400元來買到1號(hào)這些CPM，單價(jià)為400 / 150 = 2.6元/CPM。同理，B廣告主需要付出2元/CPM。所以媒體的總收益為600元。

對(duì)比GSP的800元，VCG的收益明顯是少了。這一部分的權(quán)益被讓利給了廣告主。事實(shí)上，數(shù)據(jù)推導(dǎo)證明，對(duì)于媒體來說，所有的GSP都比VCG盈利的多。但是長(zhǎng)期來看，如果廣告主接受并認(rèn)可這種競(jìng)價(jià)方式，媒體也可能在市場(chǎng)占有率上獲得回報(bào)，這也就是FaceBook為什么選擇這種競(jìng)價(jià)方式的原因。

剛才我們討論了競(jìng)價(jià)，現(xiàn)在我們來討論下庫(kù)存。對(duì)于異常事件，庫(kù)存預(yù)估算法是無能為力的，庫(kù)存預(yù)估只能對(duì)大多數(shù)普遍的情況的作出預(yù)估。當(dāng)前的庫(kù)存預(yù)估算法主要有兩種。

通過對(duì)與庫(kù)存強(qiáng)相關(guān)維度的分析，把維度當(dāng)作參數(shù)構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，然后通過輸入不同的維度值就可以得到最終的庫(kù)存走勢(shì)。

將離散的指經(jīng)過數(shù)學(xué)處理，變?yōu)榫獠▌?dòng)的值，延伸這個(gè)均衡波動(dòng)，反推從而推斷離散的值。ARIMA是一種自線性回歸模型，至于為什么不選擇其他模型，是因?yàn)樗男Ч^好。

本文描述了廣告的全鏈路和相關(guān)的算法知識(shí)，受限于庫(kù)存算法的復(fù)雜性和個(gè)人知識(shí)面，只粗略的提出了兩個(gè)方案（廣平使用的）。但是對(duì)于大家了解廣告的玩法，還是希望能起到一定的借鑒意義。

補(bǔ)充：發(fā)現(xiàn)了一本廣告系列的電子書，推薦給大家《廣告算法學(xué)習(xí)筆記》