程序化广告中的数据应用-oCPM

在程序化广告的数据应用中，除了基础的人群定向和（lookalike）人群扩展，还有基于种子用户数据的预估的点击率和转化率建模并进行自动出价的oCPM。

前者从数据层面为广告主找到更多更精准的目标用户，后者在成本层面上让广告主的每一分预算都得到有效利用，利用算法和模型，对不同的用户出不同的价格，竟得高转化用户，提升广告效果。

本期技术专栏，AdBright广告带你从流程、意义等多个层面了解oCPM。

一、oCPM的流程

1.广告主选择期望的优化目标。

比如点击、APP下载、表单提交等并提供期望的转化目标成本。

2.系统机器根据种子数据进行学习和建模，预估每一次曝光的点击率(pCTR)和转化率(pCVR)

主要通过关联用户的标签，应用机器学习算法，预估每个用户的转化效果。

3.自动出价，竞得高转化用户

对高转化用户相应提高出价。

4.按曝光扣费

最终扣费形式为cpm（千次曝光）的形式。

二、oCPM和CPM的异同

在oCPM的流程中，我们也可以看出来，在广告主诉求，出价形式和费用情况上两者都有着明显的差异。

1.诉求上，oCPM可根据广告主要求实际地推广需求，选择相应的优化目标；

CPM只能对曝光进行优化。

2.出价形式上，oCPM根据优化目标，设定优化目标出价；

CPM出价即为购买1000次曝光的价格，无承诺后续转化单价。

3.费用情况上，两者都是按曝光次数收费，但oCPM价格会有一定范围的浮动；

CPM是按照固定价格收费，而oCPM是综合考虑优化目标和预期达到优化目标的出价共同决定，会进行浮动。

三、总结

oCPM出价是内容消费方式、消费者使用习惯、广告主适应新型沟通方式等多种变化作用下的产物。

然而，oCPM出价对于数据积累量、算法能力、人群分析能力等要求都很高，只有部分大型广告平台才真正有实力发挥出应有的价值，比如腾讯广告、巨量引擎、AdBright 等。oCPM作为效果广告投放中一种高级的出价方式，被越来越多的广告主和广告服务商认可，有着广阔的应用和发展前景。

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