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品牌广告

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现在已经确定的订单是:男性4000和女性4000

发布时间:2018-09-28

  通过这样的目的我们就可以知道:品牌广告是天生带有强曝光属性的,就是要让更多的受众,更多次的、更长时间的看到广告主推出的品牌广告。所以,我们才能在各式各样的广告位中,看到这些大广告主几乎全年无休止的广告投放。而对于当时刚刚起步的线上媒体广告位,品牌广告主也是把这些网上的广告位当作互联网上的广告牌而已,希望自己能够独占这些媒体资源。

  那么广告主就需要和媒体进行签约,约定好广告位在哪个时段归哪个广告主,这就形成了最基础的合约制广告。

  再后来,媒体想要提高自己的收入,这样的合约售卖方式效率太低,有的时段的流量也卖不上一个合适的价格,并且广告受众也不一定是广告主所需要的人群,如此便有了之后的定向广告。

  它可以根据用户的一些标签来展示特定的广告,这样就相当于把原来按时段分割的流量变成了按用户特征分割,媒体可以对分割后的流量进行一部分溢价,并且从整体来看媒体的流量利用率也得到了提升。当然这样的改变除了依赖于能给用户做区分的“受众定向”技术之外,还依靠了给不同的人看不同的广告的“广告投放”技术,它们的出现使得更加精细化的定向广告成为了可能。

  由于媒体做了流量的切分,所以广告主在采买时就可以直接购买流量,也就是曝光数。他们和媒体签订一个需要给我的广告在什么人中曝光多少次和合同,这就成为了展示量合约制广告。

  计费也由原来的包段,变成了按曝光,也就是CPM,后来这也逐渐成为了互联网合约广告的主要交易方式。同样的,这也是品牌广告和效果广告在计费方式上的最大不同,品牌广告更愿意用CPM或CPD这样的方法按合同计费来赢得曝光,而效果广告则更多的选择了CPC或CPA来竞价计费来保证转化。而且媒体为了保证品牌广告的完成率,在相同的广告位会优先出品牌广告,这样也使得品牌广告的售卖存在着一定的溢价。

  刚刚提到了CPM,即千次曝光价格,就想再多说一点。CPM其实更多的是针对于广告主的一个概念,它代表了广告主如果买一千次曝光需要花费多少钱。而在一些文章中还会提到一个eCPM,即期望的千次曝光价格,这更多的是针对媒体的一个概念,即对于媒体来讲,我曝光一个广告一千次,我能带来多少收入。

  由于媒体的收入就最根本的来源还是流量带来的广告曝光,所以将各种结算方式的广告通过公式折算成eCPM来比较也是很常用的收入统计方法,而最大化的eCPM则是媒体优化的目标。

  另外再解释一个点,其实本文介绍的品牌广告,可以理解为更宽泛的保量合约制广告,尤其是现在很多品牌广告主也有做效果的需求,效果广告也可以进行这样的保量售卖,但是由于这种保量合约还是在品牌广告中最常见,所以就以品牌广告来做title了。

  说了这么多,总结起来主要是先让大家对品牌广告强曝光的特点有一个初步概念,而媒体在售卖的时候,一般是按照受众定向来和广告主签保量合同,结算方式时多以CPM计费。

  那么就引出了下一个问题,既然要为广告主保量,作为媒体应该做些什么才能实现保量?

  通过名字大家也能够猜到,保量的基础其实是:媒体要知道自己有多少总量,这样才能提前和广告主约定好,我能够完成多少广告曝光,达到合同上要求的数字。

  虽然说广告的曝光是一个具有随机性的用户行为,如果用户一天都不打开我的APP,那何谈曝光呢?但是通过对历史数据的统计与分析,我们可以对还没有发生的时间的流量进行预估,而预估出来的这个数字,就可以称作为库存。

  库存预估这里主要指的是:预估将来某一天某个广告位上可以曝光广告次数的总量,当平台打点的数据足够完善时,可以参考的数据也会有很多。

  最简单的思路就是用平均请求量*(1-折损率)=平均库存这样的一个思路来计算。

  平均请求量的选取需要考虑多种因素,时间上的影响是比较重要的,比方说季度、月份、再到有节日的区间都有可能影响用户流量从而影响广告的请求数量。所以合理的选择时间区间,并排除一些异常的数值才能够使平均请求量更加贴合实际。

  而折损率是广告位中有广告下发但是没有曝光的统计数值,在实际中也确实存在着种种原因,例如网络啊、图片没加载出来,数据有错误等导致了广告虽然由平台下发了,但是没在用户的广告位上加载出来的问题。

  当然除了人为选取、计算这些数值,如果能够通过数据模型来拟合一个经验公式,给出一些库存参考值也是一个不错的办法。

  通过库存预估我们就已经掌握了总量,之后的任务就是把这些库存卖出去,变成收益。那么在售卖的时候就会分为询量(先查询我能占上多少)和锁量(我要占坑,不让其他订单重复售卖)这两个过程。

  在第一节的内容中提到过现在的广告投放结合了定向技术之后,媒体通过分割流量来使得收益更高,但是如何才能更合理的利用这些库存又成了一个实际存在的问题。

  现在已经确定的订单是:男性4000和女性4000,我们需要为这两个订单留出库存,而销售部门又来了一个关于上海能够剩余多少库存的询量,于是就有了右边那两种方案。

  通过图例我们可以看出:方案1只能为上海留出4000的库存,而方案2却可以留出8000。这就代表着通过库存算法,我们是可以优化库存的分配方案,从而增大库存利用效率,提高订单的售卖率。

  但是在实际的场景中,定向的维度有很多,不仅仅有地域和性别这两项,还有推广时间、年龄、系统类别等等的维度,互相叉乘就产生了千万种可能,所以库存计算时的精度和速度必然存在着矛盾,如何取舍这两方面的优劣,也是需要产品同学和销售同学的共同探讨之后,指导研发同学来选择合理的分配方案,只有符合自身业务场景的方案,才算得上是真正最优的那一个。

  这一讲的内容就是这么多,最后为大家简单总结一下,奉上要点导图一份,希望有商业变现或广告平台经验和想法的同学和我进行探讨。

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