oCPC:计算广告出价策略

2020 年 6 月 2 日 AINLP


 本文介绍了计算广告中的基本概念以及oCPX广告的优化目的,出价规则,可能面临的问题和一些思考。

作者介绍:刘达,现于腾讯任职研究员。从事计算广告、内容推荐相关工作。【长期收简历,欢迎咨询,微信:niumeng_ld】

几年前在知乎上回答过一个  关于oCPC的问题(https://www.zhihu.com/question/64637654/answer/318542903),现在仍有些知友留言交流,意识到目前oCPX系列仍是被关注的方向,并且原答案中有些说的不够明确,容易引起误解的地方。因此有了这篇《oCPC:计算广告出价策略》。本文希望用更“通俗易懂 ”的文字对 oCPX 进行一个简单的描述。

「计算广告」

计算广告的根本问题是人群定向的问题,人群定向的目标是平台收益最大化、广告主收益最大化。
按计费模式可以分为: CPT 广告, CPM 广告,CPC 广告,CPA 广告等。
CPT广告由于是包断广告,不涉及考核指标, 其它广告类型中,广告主有一定的考核指标,如 CPM,CPC,CTR,CVR,ROI,CPA等。

CPM 广告中,按千次展示计费,此时还不涉及效果问题。
CPC 广告中,只有当投放的广告被用户点击时,平台才能像广告主收费,因为广告平台会投放 CTR 相对高的广告(实际情况中一般是 CTR * CPC更高)来使平台收益最大化。因此产生了 CTR 预估问题。
CPA 广告与 CPC 类似,产生了转化率预估的问题。

「什么是 oCPX」

在 CPM 广告中,平台像千次展示像广告主收费,并没有考虑广告效果,如果广告从后验数据中发现,在这家广告平台投放的广告效果并不好(CTR不高,CVR不高等),则会提出质疑,此时广告平台面临两个选择。

  1. 把 CPM 广告改为 CPC 广告,这会满足广告主对点击效果的要求,但有很大可能会导致平台收入下降(总会存在一些垃圾流量产生不了点击,收不到钱)。
  2. 做 oCPM,仍然按 CPM 计价,但在 Bid 的时候会考虑 CTR,为广告选择 CTR 更高的流量。

CPC/oCPC、CPA/oCPA的关系与CPM/oCPM类似。

「oCPX的目的」

说了这么多,主要是为了帮助新入门的同学更好的理解,其实 oCPX 可以总结为一句话:

「oCPX 是以优化“广告主的二级目标(下文统一称为转化)”为目的,通过预估转化率来调整出价,来为广告主选择转化率更高的流量,帮助广告主控制成本。」

以上说明了oCPX对广告主是友好的,那 oCPX 对广告平台的益处是什么呢?(以 oCPC 为例)

  1. 广告主既然选择 oCPC,那说明与点击量的累积相比,广告主对转化量的累积更看重,对比 CPC,oCPC 可以在累积相同的转化前提下,需要更少的点击和更少的展示,节省了流量,而这部门流量可以投放其它广告(假设广告预算充足)
  2. 与CPC相比较,oCPC可以降低广告主的转化成本,此时,他们是能接受点击成本稍有上涨的。通过提升CPC均价,平台可以与广告主共享收益。
  3. 长期来看,因为转化成本低,oCPC 对广告主的吸引力更大。

「怎么做 oCPX」

「首先描述一下广告的出价规则」

CPM广告的出价即为广告主设定的    (不考虑1000,下同)
CPC广告的出价为  
CPA广告的出价为  

「oCPX 的两种形态(以 oCPC 为例,下同)」

  • 如果广告主设置了目标转化成本 eCPA, 则可以采用:

  • 如果广告主未设置目标转化成本,但授权平台基于转化率对 CpcBid进行调整,可以采用:

    其中,    为在    的基础上,基于  调整的结果,


  • 另外,在出价调整机制上,有更多的方法,这里不展开讲。

「oCPX 的两阶段」

几年前,我在做 oCPC 时,会设置一些条件,来控制一些新投放广告不进入 oCPC。主要原因是新广告由于训练数据的缺乏,会导致 CVR 预估有偏,导致最终的转化价格远离广告主的预估价格,如果出现高估的情况,广告看到的转化成本为极高,这会进一步导致广告主的降价甚至流失。
即,对于新投放广告,先按 CPC 投放,当转化数据累积到一定程度,再按 oCPC 投放。

「oCPX 面临的一些问题」

  • oCPC 广告使广告获得更低的转化成本,但很可能导致点击成本上涨,应该像广告主解释这个问题,当广告主关注转化成本时,他们一般会非常容易的接受这个问题。
  • 如何决定何时进入第二阶段,可以通过离线评估模型 oCPC 确定。
  • 转化数据较少时,CVR预估有偏的问题。一个是优化模型,别一方面可以进行 Calibration
  • 如果指导主设置合理的期望转化价格
    这是一个非常重要的问题,几年前,oCPC还是一个非常新的概念,广告主对 oCPC 不理解或者不信任,导致他们会给出极低的价格,导致基本无法获得展示,此时,建议在广告投放平台上给出建议价格,并给出指导(实际上最终的转化成本不可能比 CPC 时期有数量级的下降)。

「oCPC的效果数据」

避免数据敏感进行了一定的覆盖。

「关注 oCPX 的一些思考」

oCPM和CPC的区别是什么,oCPC和CPA(Cost per Action)的区别是什么:

oCPM本身是按(千次)展示计费,很多品牌广告一般会采买CPM广告(或者CPT广告)。借用很久之前听到的一句话,“为什么按展示计费?因为我要出现在那里,即使这次展示没给我带来真正的点击,下载,购买行为,但我在那里,代表了我的江湖地位。”

所以最初的CPM完全不考虑用户是否点击。但时间久了,广告主可能说,你也要适当的考虑下我们的点击成本,此时就有了两种方法。
第一,改成按CPC计费,但此时平台商的收入可能会下降。
第二,做oCPM,还是按展示计费,平台只会在给广告流量的时候考虑下点击率。
是采用oCPM还是采用CPC,大概率代表了平台方在业届的强势地位,“我按CPM收钱,你爱买不买”。

oCPC和CPA的关系和oCPM和CPC的关系有些类似。比如按点击收费之后,广告主可能会提出优化每个下载的成本,或每个商品成交的成本。即使在CPA之后也还有继续提出oCPA的方法,比如,广告主不但要求每个下载的成本,他们还希望用户在我的软件中的留存率。

越小的广告平台,地位越弱势的广告平台,流量越差的广告平台,被广告主提出更多要求的可能性就会越大,除地位弱势之外,像DSP这样的第三方广告平台,他们的流量质量本来质量就远不及其它平台的自有流量(与流量漏斗与关,好的流量媒体会优先留给自己,当决定流量质量不高时,才流像第三方)。目前像头条,FB等已经在按oCPM的方式投放了,对于这些大广告平台,流量好的广告平台,只会说,“我就按展示计费,你爱买不买”。

推荐阅读

AINLP年度阅读收藏清单

当当四折购书,推荐一份书单

模型压缩实践收尾篇——模型蒸馏以及其他一些技巧实践小结

中文命名实体识别工具(NER)哪家强?

学自然语言处理,其实更应该学好英语

斯坦福大学NLP组Python深度学习自然语言处理工具Stanza试用

太赞了!Springer面向公众开放电子书籍,附65本数学、编程、机器学习、深度学习、数据挖掘、数据科学等书籍链接及打包下载

数学之美中盛赞的 Michael Collins 教授,他的NLP课程要不要收藏?

自动作诗机&藏头诗生成器:五言、七言、绝句、律诗全了

模型压缩实践系列之——bert-of-theseus,一个非常亲民的bert压缩方法

这门斯坦福大学自然语言处理经典入门课,我放到B站了

征稿启示 | 稿费+GPU算力+星球嘉宾一个都不少

关于AINLP

AINLP 是一个有趣有AI的自然语言处理社区,专注于 AI、NLP、机器学习、深度学习、推荐算法等相关技术的分享,主题包括文本摘要、智能问答、聊天机器人、机器翻译、自动生成、知识图谱、预训练模型、推荐系统、计算广告、招聘信息、求职经验分享等,欢迎关注!加技术交流群请添加AINLPer(id:ainlper),备注工作/研究方向+加群目的。


登录查看更多
8

相关内容

【2020新书】社交媒体挖掘,212pdf,Mining Social Media
专知会员服务
60+阅读 · 2020年7月30日
【ICML2020】基于模型的强化学习方法教程,279页ppt
专知会员服务
127+阅读 · 2020年7月20日
Python导论,476页pdf,现代Python计算
专知会员服务
260+阅读 · 2020年5月17日
【WWW2020-华为诺亚方舟论文】元学习推荐系统MetaSelector
专知会员服务
55+阅读 · 2020年2月10日
专知会员服务
87+阅读 · 2020年1月20日
【推荐系统/计算广告/机器学习/CTR预估资料汇总】
专知会员服务
87+阅读 · 2019年10月21日
2019腾讯广告算法大赛方案分享(冠军)
大数据技术
12+阅读 · 2019年8月26日
主流互联网平台广告业务对比分析
百度公共政策研究院
29+阅读 · 2019年5月20日
机器学习中如何处理不平衡数据?
机器之心
13+阅读 · 2019年2月17日
改了3次APP首页后,我的一些认知
从0到1
11+阅读 · 2019年1月13日
干货 | 一文总结机器学习类面试问题与思路
THU数据派
3+阅读 · 2018年7月15日
百度的广告和今日头条的广告
keso怎么看
8+阅读 · 2018年2月9日
<公益广告> 阿里巴巴招聘NLP算法专家
深度学习与NLP
3+阅读 · 2017年11月30日
Learning Blind Video Temporal Consistency
Arxiv
3+阅读 · 2018年8月1日
Arxiv
8+阅读 · 2018年5月15日
Arxiv
5+阅读 · 2017年12月29日
VIP会员
相关VIP内容
【2020新书】社交媒体挖掘,212pdf,Mining Social Media
专知会员服务
60+阅读 · 2020年7月30日
【ICML2020】基于模型的强化学习方法教程,279页ppt
专知会员服务
127+阅读 · 2020年7月20日
Python导论,476页pdf,现代Python计算
专知会员服务
260+阅读 · 2020年5月17日
【WWW2020-华为诺亚方舟论文】元学习推荐系统MetaSelector
专知会员服务
55+阅读 · 2020年2月10日
专知会员服务
87+阅读 · 2020年1月20日
【推荐系统/计算广告/机器学习/CTR预估资料汇总】
专知会员服务
87+阅读 · 2019年10月21日
相关资讯
2019腾讯广告算法大赛方案分享(冠军)
大数据技术
12+阅读 · 2019年8月26日
主流互联网平台广告业务对比分析
百度公共政策研究院
29+阅读 · 2019年5月20日
机器学习中如何处理不平衡数据?
机器之心
13+阅读 · 2019年2月17日
改了3次APP首页后,我的一些认知
从0到1
11+阅读 · 2019年1月13日
干货 | 一文总结机器学习类面试问题与思路
THU数据派
3+阅读 · 2018年7月15日
百度的广告和今日头条的广告
keso怎么看
8+阅读 · 2018年2月9日
<公益广告> 阿里巴巴招聘NLP算法专家
深度学习与NLP
3+阅读 · 2017年11月30日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员