?作者 | 黃崇遠
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我們回顧一下上篇《數(shù)據(jù)與廣告系列三：合約廣告與與衍生的第三方廣告數(shù)據(jù)監(jiān)控》中提到的合約廣告邏輯。對于廣告主來說他希望得到的是廣告位，廣告位對應的曝光量，而他需要付出的是對應資源的價格，比如CPM中的CPM價格；對于廣告平臺方或者直接點流量平臺方來說，他期望得到的是更高的價格，而付出的就是廣告位以及承諾的曝光量。
那問題來了，之前我們有說到過廣告就算是品牌廣告最終其追求的核心本質都是轉化，只不過路徑長短而已，但是合約廣告的模式平臺方承擔的只是量的保證，對于效果層是不進行保障的。
對于平臺方來說，其核心追求的是流量變現(xiàn)，即使用同樣的用戶流量，帶來最大價值化的廣告變現(xiàn)，而合約廣告的模式約束過大，包括價格，量的要求，以及整體的周期，整個交易過程的效率都比較底下。
分析兩者其實會發(fā)現(xiàn)一個問題，一個追求更高流量價值的變現(xiàn)，一個希望付出有所得（轉化），為何不打通這個邏輯呢！
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要解決付出有所得得問題，那就從傳統(tǒng)保量不保質（CPM）的模式中，更換為平臺方承擔一定程度上的風險，即匹配風險，從純粹的流量曝光的銷售轉化為曝光之后點擊的銷售（CPC）。
而既然要做到點擊層面的銷售，那對于匹配的邏輯要求肯定就更高了，那么從以前的廣告位為資源單位的銷售變化為廣告位對應人群的銷售，即廣告匹配到人群的程度，只有這樣，點擊的轉化才可以保證。
當然，對于計算的要求肯定更高了，并且由于廣告的匹配精確到了人，所以平臺方在中間層能夠發(fā)揮的作用就更大了，整體的用戶流量的利用效率必然更高。
以上都是對于平臺方的要求，那么反過來對于平臺方有什么好處？平臺方追求的無非是更高的流量價值變現(xiàn)，所以如何提升精準售賣成為了又一個核心問題。
而競價機制應用而生，即相同的資源（精準流量），多個廣告方都想獲得，那就通過價格來做競爭，價高者得。
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當然，大體上本質邏輯如上沒有很大的問題，另一個改變合約廣告模式的一個原因在于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的結果。
在WEB時代，最早的用戶流量在于門戶網(wǎng)站，門戶網(wǎng)站的流量模式中天然就有各種各樣的廣告位（各種banner），以及門戶分頻道運作的模式，一定程度上各個廣告位的定位還是有跡可循的，所以，這種時候合約模式大行其道其實是有一定的合理性的，更何況衍生自線下的廣告邏輯本來就是合約模式。
但是圍繞搜索引擎發(fā)家的谷歌，在流量規(guī)模不斷起來之后，流量變現(xiàn)也是其必須要思考的問題，但搜索流量跟門戶流量是不同，過于分散，也沒有類似門戶或者其他web平臺那么鮮明的邏輯定位。
但其有其優(yōu)勢的地方，那就是用戶意圖非常明顯，舉個例子，搜索汽車型號的人對于汽車方面的信息是有一定的訴求的，搜索尿布的人可能處于育兒期等等，諸如此類的邏輯。
所以，他更容易去理解用戶的流量，理解每個用戶的訴求，而廣告早已成為了當時除游戲之外的核心變現(xiàn)思路，核心是如何通過廣告，又結合自身優(yōu)勢來做這件事。
所以，很多人說效果廣告以及競價模式起源于搜索廣告變現(xiàn)邏輯不是沒有道理的，而谷歌的AdWords更是其中的開拓者，為后續(xù)廣告變革以及五花八門的廣告邏輯立起了標桿作用。
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關于效果測的邏輯，我們后續(xù)再了解，我們先來了解一下對于廣告平臺方來說的核心驅動力--競價。
上面說到競價的本質，價高者得。從粗的邏輯來看沒毛病，但是實際機制沒有這么簡單，有點小復雜。
傳統(tǒng)意義上的競價出現(xiàn)在拍賣場上，一般情況下就是價高者得的邏輯，即我們電視上看到的各種舉牌喊價，直到無人能敵為止，東西就是你的了，公開叫價，拼的是實力。
當然，也有另一種拍賣機制，就是從理論最高價開始拍賣，沒人舉派就按照一定的遞減邏輯，一路往下降價，直到有人舉牌，愿意接受這個價格，東西就是你的了，別人一旦開口你就沒有機會了，所以一方面拼的是實力，另一方面拼的是膽色以及合理的預估能力，你知道別人的心理價位之后，成為第一個叫價的人并拿下東西，才不至于成本溢出過多。
還有一種就是密封拍賣的方式，說白了就是每個人只有一次出價的機會，并且出價在統(tǒng)一公開前都是密封的，最終公開所有人的叫價，價高者得，由于密封機制，所以對于成本付出和他人出價都需要有研究。
而至于廣告模式中，其實大體上邏輯都類似，只不過東西變成了流量資源，并且很多時候都是已知類型的的流量資源（比如，帶上諸如條件男，年齡XX，職業(yè)XX之類的標簽的流量），而出價的單位則類似諸如單個點擊的價格（CPC），當然，競價不單純可以用到效果廣告上，傳統(tǒng)的以曝光量的廣告同樣可以走競價邏輯，比如CPM，每千人的曝光價格用來做競價。
競價廣告一般有三種競價機制。
(1) 廣義第一價格GFP（Generalized First Price）
他的基本邏輯與上面說的密封拍賣的機制類似，廣告主自己報價，且單次單周期看不見他人的出價，直到最終流量分發(fā)的時候才直到自己有沒有競拍上流量資源。
GFP看著沒有大毛病，價高者得沒毛病，但是廣告的競拍周期是非常短的，舉個簡單例子，一個場景一個用戶都是可以反復推送廣告的，所以這里頭就有文章可做了。
既然只要比別人高就行，那高出一分錢也是可以的，所以，一旦廣告主拿下了當前周期的競價之后，他就會想辦法降低成本，將當前價格不斷的微小下調，直到觸碰到上一個廣告主的出價，那只需要高出一分錢即可。
而由于廣告流量資源的分散性，所以很多時候單個廣告主甚至可以掛N個競拍單子，這樣其他人的出價只要有心都很容易探測出來。但是，其他人也不笨，總是會提價，以獲取資源，但總歸也會發(fā)現(xiàn)這個“奧秘”。
然后整個競價就形成了斗智斗勇的情況了，不單純斗智，還抖誰的時間精力多。
但對于廣告平臺來說就蛋疼了，自己家的流量都被精打細算了，反復探測出價，以求最低成交價了，對于廣告平臺來說是損失。而且，由于這種“斗爭”的過程，在確認價格低價之前，誰也不愿意花這個冤枉錢進行大規(guī)模投放，所以在交易效率上是非常低的。
對于廣告平臺來說，流量都是在那里的，只要不及時賣出去都是虧，所以需要設計另一個機制來避免這種情況。
(2) 廣義第二價格GSP（Generalized Second Price）
GSP跟GFP基本競拍邏輯都是一致的，但是成交價格取的是第二高的廣告主出價，舉個例子就是假設流量資源a，廣告主A出價10，B出價20，那么B獲得，但只需要支付10的價格即可。
明著看，看似最終成交價格是降低了，但是從根本上遏制了GFP之中“微小調整競價探測底價”的漏洞。因為需要支付的是第二價格，自己是無法調控的，這個時候只能自己評估一下投入產(chǎn)出比，然后真槍實彈的跟其他人搶了。
不過可以預想的是，如果廣告主對于自身投入產(chǎn)出比（ROI）有大致的預估的話，他的出價最多也就是比真實ROI帶來的匯報形成的價格高出那么一點點，因為最終成交價格是第二價格，所以在操作上還是有一定的上浮彈性空間的。
當然，在實際操作中，最終的成交價格會在第二高價的基礎上加上一個最小顆粒度的價格作為最終價格。
對于平臺方來說，肯定是最樂意看到的， 把每個廣告主的最真實的廣告預算給榨取出來，并且，由于不會出現(xiàn)如上圖似的那種微小調整動作，在整個雙方撮合擴大規(guī)模投放這個事情上，效率就高多了。
(3) VCG競價機制
名稱沒有大的實際含義，就是發(fā)明這種機制的三個人的名字首字母而已（Vickrey-Clarke-Groves），是一種相對理想的競價模型。
通過對GSP的分析我們知道，其實我們最終解決的是每個廣告主個體的價格最優(yōu)（每個人舍去了博弈的想法，只尋求自身預算最優(yōu)解），而GSP實際上是每個拿下流量資源的廣告主需要付出的都是他人的出價。
GSP只是通過成交價格的遷移來約束廣告主之間的動蕩博弈，但最終價格是不是趨于最終合理還是有待于探究的，因為成交價是第二高價，從平臺方的角度來說，實際上并不一定獲取了最優(yōu)解，對于個體來說，這種約束是相對較優(yōu)的。
有沒有一種機制，可以很具體的量化出來最終的出價是更趨于實際產(chǎn)出的呢？VCG的核心思路是，最終競拍成功的廣告主需要為每一次點擊支付給其他廣告主帶來的實際損失。
如圖，以三個廣告位對應三個廣告主的關系，其中每個廣告位對應的點擊是明確的，然后假設以單個廣告位來看。
(1) 廣告主對應廣告位最大價值化，其中A獲得a廣告位，其中每點擊收益為10，B對應b，每點擊收益為8，C對應c，每點擊收益為2。
(2) 假設A不參與廣告位競拍，則B選擇a，優(yōu)化其收益，對于B來說收益增幅=300*8-200*8=800，C如果要達到效用最大化則會選擇b，則C收益增幅=200*2-100*2=100，所以總收益增幅為900。
(3) 所以，一旦A參與了競拍，則A占據(jù)了a廣告位，反推回來，對于其他人來說則損失了900，這就是所謂的總效用損失，所以A對應a的實際成交價格900/300=3，每點擊3元。
(4) 同樣的邏輯，可以用來計算B，則可以看到B要拿下b，實際上影響的只有C，只有C的效用損失了100，所以B實際的單價是0.5元。
整體邏輯確保的是每個廣告主競拍成功之后，獲得的都是自己最優(yōu)競拍解，整體方案合起來又會產(chǎn)生整體最優(yōu)，且讓廣告主付出的實際價格并不會上漲，對于平臺的長久收益是有益的。
當然，這只是一個計算模型，實際情況中，會非常復雜：
(1) 實際參與競拍的廣告主非常多，所以效用損失的計算會以嘗麻煩。
(2) 在實際產(chǎn)生的收益之前，單次點擊的收益只能通過歷史預估（而模型中是實際的單次點擊收益），但實際上歷史預估值跟實際值是有偏差的。
所以，鑒于此，VCG模型非常少用于實際業(yè)務中，也有一定的折損方式來解決，比如單次收益做精準預估，然后效用折損只計算排名之后的若干位的折損之和，據(jù)聞Facebook就是使用這種類似的優(yōu)化模型解決競價問題的。
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對于競價，當然不可能是隨意的價格拍賣，萬一出現(xiàn)超低價成交，平臺豈不是虧死，所以廣告平臺方一般情況下也會根據(jù)歷史的流量點擊轉化情況，來給出每個流量資源位的或者資源包的保留價格（起拍底價），以避免平方方的損失。
最終廣告平臺使用什么競價機制，一定是立足于讓廣告主盡可能的追求真實合理的出價（或者換句話說，壓榨潛能），其次就是盡可能的讓模式平衡和穩(wěn)定，讓大家能持續(xù)玩下去。
但顯然，單純依靠競價邏輯是不可能讓所有參與方滿意的，畢竟競價只是赤*裸裸的金錢交易，而最終點擊廣告的用戶這一環(huán)是沒有考慮進去的。
在下個章節(jié)里，我們將對廣告參與生態(tài)進行簡單了解，作為競價機制后續(xù)的補償章節(jié)。
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