广告投放基础知识
2021-12-27 15:41:33 54 举报
AI智能生成
广告投放基础知识包括了解目标受众、选择合适的广告平台和渠道、制定有效的广告策略等。首先,要明确广告的目标受众是谁,了解他们的需求和兴趣,以便更好地定位广告内容。其次,要根据目标受众的特点选择合适的广告平台和渠道,如社交媒体、搜索引擎、电视等。最后,要制定有效的广告策略,包括确定广告预算、选择合适的广告形式和内容、设置合理的广告投放时间和频率等。通过掌握这些基础知识,可以更好地进行广告投放,提高广告效果。
作者其他创作
大纲/内容
价值:实时竞价投放;人群精准定位
概念:帮助需求方在RTB市场进行广告流量精准竞价采购和展示,决策为毫秒级,并且每秒需要处理的流量数以万计;在RTB背景下,DSP需求决策不再是,‘某年某日某网站焦点图’而是要决策‘某台设备在某年某日几点几分几秒打开某个门户网站、app小程序、广告位有多少展示机会、尺寸是多少、设备用户的标签是什么、广告展示的最低价是什么,是否要购买,出价是多少’eg:用户张三标签游戏爱好者,在2020/09/20 11:53:35打开腾讯视频,腾讯视频首页广告位以轮播形式,可投放5个,尺寸是600*300,展示最低价0.04,是否需要购买,你的出价是多少;
RTB市场是指通过RTB技术购买或售卖流量资源的市场,一个典型的RTB市场其中主要参与平台是DSP/SSP,而促成双方达成交易的则是ADX;当DSP收到竞价请求后,首先会检索自身策略库,然后决定是否购买此次流量,如果决定购买,将决策出价和广告内容回传给ADX,称为竞价响应;最终,ADX找出最高出价DSP,将广告内容返还给SSP展示,至此整个竞价流程完成;
处理器:对接策略系统,在收到竞价请求后,依据用户预先设置以及算法优化配置的广告策略,对竞价请求进行处理,决策是否出价、出价价格、内容广告等 ;
常见处理流程:1.广告主侧:业务数据库、算法配置--广告主投放策略:资金、渠道、人群、创意--决策系统--‘处理器循环’2.ADX--适配器--‘处理器循环’3.‘处理器循环’:预算控制--流程过滤--频次控制--人群过滤--算法加权--内部竞价;
不同ADX的竞价请求会由适配器进行转化,处理成统一的请求后,由由处理器发送决策系统,对请求分析、出价、输出广告内容,处理完成后,处理器会将结果返回给适配器,由适配器返回给相应的ADX;
竞价工作原理
竞价系统
区别于传统广告包断购买,程序化广告的投放则更为精细,优质的ADX往往会尽可能的将用户的特证信息、行为信息、附加到竞价请求中,以便DSP竞价系统根据预设定投放预算及策略,判断是否符合决策、是否出价、出价价格、广告内容等;
概念:策略系统是需求方优化广告投放效果、提升广告效益的重要部件,作用是存储广告投放策略‘人工+算法’;控制竞价系统有计划地进行TRB流量采集购买和广告展示,从而优化效果;
解决痛点:如何在众多流量中,找到最有价值的流量,把预算花在刀刃上,是让多数广告主头疼的问题,决策系统正是为了解决这一问题而诞生的;
资金策略:包括对账、出价价格、投放速度、频次控制等;
媒体策略:包括网页-广告位名称、应用-广告位名称;
人群策略:用户标签、设备标签、系统标签等;
创意策略:文案、创意图片、落地页等;
广告投放策略往往是一个策略集,最小的策略组合可分为四部分
在实际广告竞价中,各策略虽相对独立,却也共同发挥作用,其目的便是帮助广告主筛选出符合的流量;
注意点:在实际过程中,DSP的做法却是在帮助流量挑广告,对于一个竞价请求来说,是需要通过处理器来层层挑选出符合请求的广告活动,最终找出对流量出价最高的广告;
低阶算法:以控制单位成本为首要考虑因素;形式:CPM出价上限,默认5元,建议出价范围5-50元;CPC单价上限,默认0.5元,建议出价范围0.5-5元
比如在人群定向的范围内,18-25岁之间的曝光数最多,那么在后续的排期中,优先向18-25岁之间的人群投放;比如在人群定向的范围中,18-25岁之间的曝光数最多,但是点击量较少,但是30-35岁之间的点击量最多,且大于18-25岁的点击量,如果最大化目标是点击量,那么在后续的排期中,优先向30-35岁之间投放;需要阶段性对投放策略进行聚类分析;不会超过已设置的策略范围;寻找最有效的策略组合;
适用情况:广告主不能非常明确投放策略时、投放策略范围较大时;
预期效果:投放效果持续上升、在策略投放过程中,对策略不断改善;
格瑞地greedy algorithm:在既定总预算和定向条件下,基于投放的策略进行持续改进,将投放效果不好的的定向属性,优先级排到最后,对策略进行自动优化,从而实现的优化目标;
在既定总预算和定向条件下,基于投放的媒体(广告位)进行持续改进,将投放效果不好的广告位排除,实现优化目标;将一个个广告位,看作一块块实物,初始时蚂蚁不知道食物在哪、有多大;广告位包含属性:媒体;广告位隐藏属性:人群(地域、场景);不会超过已设置的策略范围;寻找最有效地广告位和人群定向;
使用情况:广告位定向中选择多个广告位,人群定向范围大;
预期效果:投放效果持续上升;自动调整时段投放量(或高级策略中设置投放时段);资源集中在某些媒体的某些广告位上;
蚁群算法
DSP 受众选择算法:1. Low-level Model:这个模型的作用是做初选。所有在活动对应的广告主网站上发生转化行为的用户作为正例,其他的用户作为负例。该模型的特征只有一类,就是用户历史访问过的URL。采用线性方法降低维度影响2. High-level Model: 这个模型的作用是细选。模型的样本和Low-level Model一样,特征就不限于用户访问过的URL了,可以是这个用户的各种挖掘出来的属性标签,包括可解释的分类标签,不可解释的聚类,与广告主网站的关联特征等。也就是给用户打标签的方式
决策流程简易图:决策系统(广告投放策略库:策略1.2.3....)、竞价系统(竞价请求:过滤器1:黑名单、过滤器2:审核、过滤器1:排期、过滤器1:人群、过滤器n....、比价:预算控制---出价)、广告活动(有效的广告、通过过滤器1.2.3....n的活动,最终出价的广告---出价)
决策系统将投放策略切分,处理成一个个细分程序,竞价系统在竞价时会运行这些进程,对所有开启的广告活动进行过滤;通过所有过滤器的活动即为可能代表DSP出价的广告活动,决策系统会根据这些活动的出价价格、转化率、活动剩余预算来综合考虑(调价算法+预算控制算法),选出能最大化DSP利润的活动广告,将广告的出价以及内容由竞价系统返回给ADX;
注意:在实际工程实现中,竞价系统和决策系统界限很模糊,一些基础的特征过滤,如排期、广告位特征的过滤,会写成一个程序;
工作原理
策略系统
资源管理系统是需求方协调资源的重要部件,作用是帮助需求方管理客户、媒介、数据、财务在内的多方面资源,保证程序化购买有序进行;
客户管理:包括DSP登录账号的开通、RBAC管理、用户资质管理等;媒介管理:ADX渠道管理、广告位、创意模板、字段、审核等;数据管理:数据报表、各维度指标、统计展示、系统级账户级的检测;财务管理:客户账户的溢价、充值/授信、扣款等
媒介管理(渠道接入、广告位、创意模板)客户管理(账户层级、角色权限、投放资源)
渠道ADX:app、小程序、门户网站;
财务:财务管理(溢价管理、充值/授信、扣费)
管理员:数据报表(客户报表、消费明细、资源报表、维度报表、数据监控)
协调关系示意
在DSP平台的竞价购买和运行管理中,资源管理系统的各部分相互影响,为整个竞价决策提供资源支持,并进行有序管理,保证DSP平台的稳定运营;
注意:由于DSP平台的流量、价格是在不断变化的,因此账户乃至系统级资源消耗变化普遍较大,如果单靠人工查看账户资源变化、系统资源变化的情况,不仅有较高的人力、时间成本,还会导致问题发现滞后,引发连带关系,导致系统运营风险;为更好防控风险,DSP平台需要在数据管理模块建立一套数据监控体系,满足账户、系统级别的现金监控(包含金额、消耗、流量价格等),流量监控(渠道、广告位、广告尺寸、竞价请求、出价数等);通过设定应用范围、触发条件、检查时间等可及时通知相关人员采用相应应急措施;
资源管理系统需要协调内容
资源管理系统
核心模块
总结:DSP除了颠覆传统媒体的购买方式,也颠覆了传统广告投放逻辑,明确了以受众为中心的购买方式;
DSP需求方平台
广告主:指想为自己的品牌、产品做广告的人
媒体:提供广告的载体、平台
广告商:本质属于中介、代理,帮助广告主寻找媒体广告位,帮媒体寻找广告主
受众:目标用户群,消费广告的人群
RTB:real time bidding实时竞价平台
ADX:可以看做是一个RTB市场,SSP通过ADX将广告位传给众多DSP,ADX每传送一条信息都称为竞价请求(包含媒体、用户信息、广告位、商品落地页等等)
DSP:需求方平台
SSP:与DSP不可分割,供应商平台
行业名词
资源:全流量、全覆盖、全购买
数据:活大数据
算法:大规模技术团队
经验:数据和算法的积累
行业评判标准
广告付费方式
访问网站--接受数据通知RTB供应商--RTB监听--竞价价格及物料--竞价成功广告链接--显示广告--广告投放成功
RTB监听:userid/userip/广告位信息--竞价引擎--userid--人群数据库--广告主用户数据--竞价引擎--竞拍价格--导出RTB监听
广告投放简易流程
一个开放的、能够将出版商和广告商联系在一起的在线广告市场(类似于股票交易所),交易平台里的广告存货并不一定都是溢价库存,只要出版商想要提供的,都可以在里面找到;属于DSP模块中讲的RTB和ADX;
ad exchange(广告实时竞价平台)
DMP(data-management platform):数据管理平台,是把分散的多方数据进行整合纳入统一的技术平台,并针对这些数据进行标准化和细分,让用户可以把这些细分结果推向现有的互动营销环境里,以大数据为交易支撑,以场景营销服务的saas化智能营销平台,基于用户浏览习惯,平台环境及内容,展示场景,可以充分挖掘合适的广告展现位置,并量身定制广告形式;
DMP(数据管理平台)
供应方平台能够让出版商也介入广告交易,从而使他们的库存广告可用,通过这一平台,出版商希望他们的库存广告可以获得最高的Cpm,而不必以低价销售出去;
SSP(供给方平台)
Subtopic
Main Topic
Central Topic
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