简介

精彩点评

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  吴萍

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  清晰地介绍了计算广告的产品逻辑，作为入门很不错。只看完前半部分（适合产品运营），后半部分偏技术。

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  647

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  如果广告也可以作为一门学科去学习，这本就像它的教科书，特适合周二下午让人犯困的概论课堂。 梳理框架，扩充案例，拓展问题，标准的流程，一遍下来感觉还可以再过一遍。 国外的变现行业相比国内的野路子要规范许多，商业变现不应该被视作短期的盈利目标，而是积累用户数据和平衡产品价值的长期需求。

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  Sophia👒

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  互联网通过正面的免费服务获得流量和数据，进而将其变为背面的广告服务赚取真金白银维持产品的生存。而传统广告向如今的计算广告演化的驱动力来自于几个方面，一是机器和算法取代绝大部分的人工与服务降低成本；二是由侧重于大广告主的品牌广告变成兼顾中小广告主的多种广告形式，提高了广告的规模营收；三是使广告效果变得易于追踪从而更好指导后续的改进。计算广告围绕着广告主、媒体、用户三个角色产生了三种广告形式：合约广告，在广告网络中进行的竞价广告（主要是搜索广告），程序化交易广告（广告主可实时竞价）。合约广告按CPT或CPM来计费，侧重品牌宣传；搜索广告主要分为查询扩展、检索、排序、放置、定价五个过程，其中涉及到了位置拍卖的机制设计，其中市场保留价是为了避免定价过低不及成本，价格挤压因子的设置是为了平衡广告出价和广告质量，避免只看重营收而忽略了广告生态的可持续 程序化交易广告的存在是由于广告主想自行选择流量以及在每一次展示上独立出价，因为这需要询价、出价、竞价同步进行。这种机制需要广告交易平台ADX、需求方平台DSP、供应方平台、数据管理平台DMP、数据交易平台的参与 而计算广告需要的技术也是十分多元，如受众定向、查询扩展、信息检索、点击率预测、反作弊、隐私保护等

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  糖糖～

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  广告流程介绍的相对比较规范和标准，很值得一读，梳理广告变现发展的框架，扩充案例，拓展问题，一读就停不下来，感觉与程序化广告有些内容是重复的[调皮]

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  小尘尘

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  互联网思维逻辑，为什么现在开始限制互联网扩张？互联网创业模式已经区别于实体传统观念，不再是赚钱扩张而是烧钱扩张，有点像攒钱炒股和杠杆贷款炒股。人们争先恐后的赔本赚吆喝，成功了风光无限，失败了也更惨。同时也有可能使人们贪图便宜放弃质量退而求其次，劣币驱逐良币。资本与互联网结合疯狂扩张，最终不再是人们需要什么买什么，变成了想要什么都要被几个巨头们决定就太可怕了。

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  卷

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  通过这本书来入门互联网计算广告，互联网商业产品及数据运营真的有必要了解一下。 在线广告及广告演变逻辑；了解合约广告、竞价广告、程序化广告、原生广告所面临的不同产品问题及产品解决策略；重视产品的逻辑（讲清楚问题的能力），而非仅仅只注重产品的用户体验功能设计。 感觉自己的数理逻辑还不够清晰，书中的每一小节后面的问题都值得再深入思考。 部分阅读随笔 在线广告产品类型： 一、合约广告：线下广告交易形式衍生而来，CPT、CPM广告，主要服务于品牌广告主。e.g：门户网站、视频网站 广告位 广告位+人群 广告的轮播售卖 广告位合约与展示量广告合约中可能出现的一些问题： 一、受众定向： 1.地域定向 2.人口属性（年龄、性别、教育程度、收入水平……） 3.上下文定向（当前浏览界面推测，ADN常用） 4.行为定向（历史访问行为、用户当前访问IP地址定向、whereonearth） 5.精确位置定向（LBS（蜂窝、GPS）、室内LBS（wifi、蓝牙）） 6.重定向（定制化标签，对某广告主过去一段时间的访客进行投放广告，以提升效果,最精准、但是量级最小） 7.新客推荐定向（广告主提供种子访客信息，结合广告平台数据进行行为上相似潜在客户挖掘） 8.团购（降低决策门槛） ---- 二、受众定向标签体系： 1）标签作为广告投放的直接标的（可以被广告主直接选择的人群），这些标签需要能够被广告主理解，方便广告主选择。——结构化层级标签体系（如：一节标签、二级标签等） 2）标签仅仅是投放系统中的中间变量（按照效果驱动的方式来规划和挖掘标签的，这各个标签中不太需要层次关系的约束） 3）以“关键词”为主的标签形式 ------ 三、流量预测： 展示量合约售卖（在合约中约定投放的量），因此产品策略中，就出现了流量预测 t（u，b）: u-人群标签、人群标签组合；b-出价 流量产品在广告产品中包括以下三个主要用途 1）售前指导：展示量合约中要约定曝光总数，事先尽可能准确的预测各个人群标签的流量 2）在线流量分配：展示量合约要求的人群很可能存在大量交叠，如何设置分配策略，使得各个合约都尽可能被满足。二部图：供给节点、需求节点、在线分配 3）出价指导：在竞价广告中，没有了量的保证，广告主往往需要根据自己出价了解一下可以获得的流量，来判断自己的出价是否合理 ------ 四、流量塑形： 主动影响流量，让合约达成（例如，在门户网站上曝光汽车频道车展广告，那么在首页的时候多设置链接给汽车频道导流） 二、竞价广告：最重要的形式搜索广告。对页面关键词或者用户标签竞价的产品形式（ADN），主要解决效果类广告需求。e.g：搜索关键词 一、查询拓展： 1）精确匹配：例如，“英语培训”这个关键词下，只会出现“英语培训”“培训英语”两个查询 2）短语匹配：例如,"英语培训暑期班““雅思英语培训”英语相关培训”…… 3）广泛匹配：例如,"外语学习班“六级证书”“TOFEL”等相关的查询词 4）否定匹配：广告主可以在2))中删掉一些匹配词 二、广告放置：广告候选完成排序（一般根据eCPM=μ*v or μ^k*bidcpc，来进行排序，其中μ表示点击率、v表示点击价值；k表示价格挤压因子；bidcpc在竞价广告中，一般会根据CPC来进行出价）后，需要分别确定北区与东区广告条数（根据用户敏感度来判断）。 北区广告：黄金广告展示位，广告收入较高，但是容易损失用户体验。 因此进入北区的广告需要考虑:1.内容相关度-保证用户体验、2.RPM（千次展示收入）-保证高效利用；3.需要设置广告条数上限 三、定价问题： 1.广义第二高价（GSP）： 第二高价：指只有一个位置的拍卖中，对赢得每一个位置的广告主，都按照他的下一位的广告位置出价来进行收费。 2.VCG：针对于多广告位的拍卖最优的定价策略，对于赢得某个位置的广告主，其所付出的成本等于他占据这个位置给其他市场参与者带来的价值损害付出成本。 四、市场保留价（MRP)：赢得拍卖位置的最低价格 1.对整个竞价市场采用一样的保留价格 2.根据不同表的物（如关键词）的特性不同设置不同的保留价 e.g竞争激烈的关键词设置比较高的MRP、北区广告设置更高的MRP 五、价格挤压因子 六、广告联盟：水平、垂直广告网络· 三、程序化交易广告：实时竞价的交易形式，核心目标是让需求方实时地自由地选择流量和出价，广泛的数据应用和交易迅速发展，以实时竞价为核心的一系列交易方式逐渐演变成机器之间的程序化广告交易决策 用定制化标签知道广告投放是实时竞价的关键产品目标。 1）优选：缺点在于决策过程中可能存在较多的服务器往返，才能得到最后的广告。由用户延迟，影响广告效果 2）私有市场：除了实时公开竞价拍卖机制，有时候为了保证广告主的质量，拍卖限制在一些被邀请需求方的小范围内进行。（邀请制，保证广告主质量，媒体价值不受伤害；保留竞价关系，提升媒体变现能力；） 四、原生广告：处理广告与非广告商业化内容的关系而衍生出来的。e.g：搜索广告和社交信息流广告 移动广告： 1)特点：情境广告的可能（移动设备跟着用户走，用户意图和需求更多）、本地化广告（蜂窝数据、wifi、蓝牙、gps精确定位） 2）创意形式更多：横幅、插屏、开屏、锁屏、推荐墙、积分墙 3）移动环境以应用生态为主，移动应用数据相对割裂；PC端广告主移动化程度不足，落地页与交互模式仍需探索，后续转化流程可能大打折扣 表现原生：广告的展示风格和样式与内容相一致，做到产品形式上的原生 意图原生：广告投放决策逻辑与内容生产相一致，做到用户意图上的原生 ---- 商业产品的范畴： 面向需求方的接口、面向供给方的接口、中间的投放系统和匹配策略 一、客户关系管理（CRM） 二、网站分析（WA） 三、数据管理平台（DMP) .... （1）需特别关注产品中的策略部分：例如，竞价机制设计、冷启动数据探索、受众定向的标签体系 （2）特别关注数据，让运营和产品优化形成闭环：以数据分析开始，以数据结束 （3）产品界面上，应当注重追求便捷性的设计原则

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  Arthur

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  个人一直很喜欢读「通史」或「简史」类的书籍, 因为可以通过历史发展演化的角度来看待研究对象, 知道它是什么, 知道它从哪里来, 并可更好地猜测它会到哪里去. 但市面上一直没能找到一本和「互联网广告」相关的这类书籍, 直到 刘鹏 老师的「计算广告」一书发布. 之前能找到的大多是介绍互联网行业的一些角色相关和产业链相关的书籍, 从里面可以了解互联网广告相关的概念和大概的流程, 但始终是在隔靴搔痒. 作者在这本书中重点做了两件事: 一是描述了在线广告的发展历史, 以及介绍了在线广告的四种类别. 第二件事是介绍了在线广告产品的核心关键技术(并有相关代码片断). 那到底什么是 广告 ? 广告主: 出钱的人 媒体: 能接触用户的渠道 用户: 会使用或购买产品的群体 广告即是广告主通过媒体向用户展示产品信息, 以达到自己推广目的(提升品牌印象或提升销量等) 在线广告区别与传统广告的最主要特点就是以人群为投放目标, 支持数据量化优化. 这也就是 大数据 这个概念在互联网广告领域可以风生水起的一个原因. 计算广告的核心问题就是: 针对一系列用户 (u = user) 在不同的上网环境(情景)中 (c = context) 找到最佳广告投放策略 (a = advertise) 从而优化广告投放利润 (P = profit) 利润就是收入减去成本, 在广告活动预算一定的情况下, 优化利润相当于优化收入. R(a, u, c) = eCPM = CTR(a, u, c) * Value(a, u, c) = CTR(a, u, c) * 到达率 * 转化率 * 客单价 在线广告针对人群受众售卖的特点决定了 受众定向 是非常重要的技术. 在考察定向技术好坏的时候, 重点看两个东西: 质 与 量. 质就是定向的效果, 你圈定的人群流量上面变现效率是不是高出平均 eCPM. 量就是定向的规模, 你圈定的人群流量占整体广告流量的比例. 广告系统比较流行的定向方式包括: 地域定向(geo-targeting) 分地域投放. 比如北京地区的鲜花速递公司, 只需要投放北京地区的受众, 其它地区的受众不需要接触. 人口属性定向(demographical targeting) 人中属性的标签主要标签包括: 年龄/性别/教育程度/收入水平等. 上下文定向(context targeting) 根据网页内容来匹配相关广告, 定向的粒度可以是关键词/主题/或者分类. 行为定向(behaviorial targeting) 根据用户的历史访问行为来了解用户, 推送相关广告. 这也就是互联网应用为什么喜欢收集用户行为数据的原因, 可以产生变现的价值. 也由此催生出了数据收集/加工/交易的衍生业务. 商圈定向(hyper-local targeting) 在移动设备上面投放广告时, 我们有可能获得非常精准的地理位置信息. 这使得针对具体商圈进行投放广告有了可能性. 重定向(retargeting) 对某个广告主过去一段时间内的访客投放广告, 提升转化效果. 这种方式的定向, 是被公认为精准程度最高, 效果最突出的方式, 缺点就是覆盖量较小. 新客推荐定向(look-alike targeting) 平台根据广告主提供的重定向种子访客信息, 结合广告平台丰富数据, 为广告主找到行为上相似的潜在客户. 在线广告类别 作者把互联网广告分成了四个类别: 合约广告 主要包括两种方式: CPT 广告(按时段售卖) CPM 广告(按展示量售卖) 在互联网广告早期, 媒体和广告主(或广告代理)直接勾兑, 把线下广告的投放逻辑照搬到线上, 双方签订合同, 广告主买断指定时间段内的媒体广告位, 即按 CPT 的方式售卖. 后来演化出了按一次广告投放的展示总量和展示单价来签约, 即按 CPM 的方式售卖. 这两种售卖方式对应的广告系统, 其实只需要一个简单的广告排期系统即可. 竞价广告 随着互联网广告行业的发展, 广告投放朝着精细化的方向不断前进. 交易模式也从原来的合约方式演进到了竞价方式. 不再像之前一样, 按时间段或批量售卖, 而是按不同的人群进行区分售卖, 价高者得. 这种模式同时还有一个好处, 即原来按合约售卖卖不掉的剩余流量, 现在也有可能通过竞价被售卖出去. 这种形式最主要的应用场景有两个: 一是搜索广告, 第二个是广告网络. 搜索广告因天生的搜索 query 词代表用户的搜索意图, 可以轻松区分出人群, 方便广告主竞价采买. 广告网络是指媒体方以页面上下文关键词或者访问人群的兴趣标签, 将人群做区分, 方便广告主竞价(或按合约)采买. 程序化交易广告 市场的发展方向是向需求方彻底开放(毕竟是金主爸爸), 除了允许广告主按照媒体方或广告平台定义好的用户划分来购买以外, 进一步演化到了允许广告主自行选择流量和在每一次展示上独立出价, 参与竞价. 而这种方式, 就产生了以实时竞价(RTB)为核心的程序化交易市场. 原生广告 在移动互联网时代到来之后, 屏幕较小的移动设备环境下, 独立展示和运营广告和内容遇到的挑战. 业务开始探讨将内容和广告混合的道路(Content as ad), 提升变现效率. 典型的如信息流广告, 搜索广告, 软文广告等等.