人类的进步,在于建立规则和使用工具。——《理性乐观派》
首先回顾一下在线广告的发展历程。可以看到,在线广告由CPT广告,发展到支持受众定向的CPM广告,然后是精准定向广告和竞价广告。
不同结算方式的广告的优缺点和适用场景见下表。oCPC是相对CPC来说的,OCPC(Optimized Cost Per Click,以目标转化为优化方式的点击出价),现目前比较主流的出价方式。
下图介绍了计算广告常用的三种投放模型:CPC、oCPC、Nobid。可以看到,oCPC适用于对成本有清晰价值认知,希望在成本可控的情况下尽可能多的拿量,对预算没有太多的限制的场景。由此可见,oCPC有两个主要作用:(1)加快预算消耗速度:针对预算较多的账户,使用oCPC可以更快速地消耗账户预算,带来更多的转化量。可以说oCPC是一个放量神器。(2)控制转化成本:投放过程中让系统介入,更加智能化地控制转化成本。
OCPC全称是Optimized Cost per Click,意思就是“优化了的”CPC。因此要想理解OCPC,首先要了解什么是CPC。CPC广告是互联网商业广告中最常见的一种互联网广告形式,它是英文单词Cost Per Click的缩写,意思就是广告平台按每次用户点击付费广告、向广告主收取费用。除了CPC类广告,常见的互联网广告形式还有CPT (Cost Per Time)、CPM (Cost Per Mille)、CPA (Cost Per Action)等。
从广告主(需求方)、平台(供给方)的角度,
1、按效果收费(如CPA)的广告,广告主的广告成本基本可控、但是忽略了用户对广告的点击价值,广告平台需要承担更多的责任和风险;
2、与此相反的是曝光类广告(如CPM),由于难以控制广告成本,中小类型的广告主通常不会优先选择此类广告。
3、CPC类广告则在广告主和平台之间做了一个平衡——广告平台负责提高单次广告展现的点击率,广告主则承担一次广告点击到相应的转化的风险。
事实上,在CPC模式下广告主之所以愿意为点击买单,已经默认了点击带来的转化比例是稳定的,点击越多带来的转化越多。虽然点击量和转化量有很强的正相关性,但是却不能忽视流量带来的转化是有差异的,尤其是当流量结构变得越来复杂的情况下。由于转化因素是没有被考虑到当前CPC机制内,因此,当平台在优化点击率提升平台收益的时候,如果不能保证广告主转化的质和量就会影响到平台生态的稳定发展。在这个背景下,出现了在CPC的基础上优化、探索了OCPC模式。
OCPC的原理,简单的说,就是根据每一次PV对广告主的(预估)价值、动态的调整广告主的出价。通过出价的调整、充分挖掘流量的价值,尽量让最适合的广告展现在用户面前,达到广告主需求、平台收益、用户体验三者的共赢。
让客户真正为点击价值出价,并为平台建立“高价值流量带来高收入,低价值流量则带来低收入”的生态基础,以实现良性的收入增长模式。保障平台广告收入稳定,不会带来收入上的剧烈起伏。
为广告主提供基于投放目标和出价的效果自动优化,持续提高广告主的广告的效率和投入产出比。
当广告主在选择特定的优化目标(例如:留资,复制微信等),提供愿意为此投放目标而支付的平均价格,并及时、准确回传效果数据,我们将借助转化预估模型,实时预估每一次请求对广告主的转化价值,自动出价,最终按照点击扣费;同时,我们的转化预估模型会根据广告主的广告转化数据不断自动优化。
广告系统实时预估每次曝光的转化概率,并根据广告主设置的转化出价,实时计算出每次曝光对广告主的转化价值;并基于转化价值,智能调控出价,竞拍每次曝光,确保最大化地实现您的转化目标。可以用以下公式来简单说明。
广告系统的实时出价 =give_CPA*pCTR* pCVR*1000*K
give_CPA:广告主设置的转化出价
pCTR:曝光到点击的概率
pCVR:点击到转化的概率
K:智能调控因子
智能调控因子由广告的日预算消耗情况、转化成本的达成情况等因素共同决定,其存在的目标是帮助广告主在预算范围内获得尽可能多的转化量、同时实际转化成本尽量不超出广告主的预期。
为优化目标设定出价并不等同于按转化收费。广告系统会根据广告主的优化目标出价,时刻寻找最有可能完成转化的用户。最终实际转化价格将与设置的转化目标出价尽可能接近,但不会完全一致。平台按照点击扣费。当然,为帮助广告主在投放的前期得到充分的探索,促进长期稳定的投放,平台会设定相应的赔付政策,承担投放前期的探索风险,当成本偏差较大时进行赔付,广告主可以放心新建广告持续投放。
监测代码:页面添加监测代码
为的是获取到有效的转化数据
阶段 |
排序 |
逻辑 |
备注 |
第一阶段 |
eCPM=1000 * BidPrice * pCTR*h+ d * N2,CPC出价 |
CPC投放,积累数据用于确保后续预估准确性。系统根据广告主设置的点击出价参与竞争,计费不会高于点击出价。 |
数据累计要求:对于H5落地页3天达到30个,对于APP3天需要达到50个 |
第二阶段 |
eCPM=K*(give_CPA*pCTR* pCVR*1000*h*j + d * N2) ,CPA出价 |
智能投放,N天内转化次数累计达到要求数量则进入第二阶段。系统根据您设置的目标转化价格参与竞争,最大化转化,并控制转化成本接近目标成本。 |
二阶段出价:
第一阶段:普通投放,积累数据用于确保后续预估准确性。系统根据您设置的点击出价参与竞争,计费不会高于点击出价。
第二阶段:智能投放,2个星期内转化次数累计达到要求数量则进入第二阶段。系统根据您设置的目标转化价格参与竞争,最大化转化,并控制转化成本接近目标成本。
CVR预估模型
eCPM=give_CPA*pCTR* pCVR*1000*h*j + d * N2 ,
逆系统控制 与 PID控制,本期不做介绍
出价的原则是:高转化流量出高价,低转化流量出低价,那么最简单的出价公式如下:
ocpc_bid = given_cpa * pcvr * k
式中ocpc_bid为媒体方oCPC产品的出价, given_cpa为广告主给定的cpa,pcvr为预测cvr, k为矫正因子,用于调整出价,使得real_cpa等于given_cpa,通过这个矫正因子,我们把广告出价问题转变为转化成本的反馈控制问题。关于k值的调整基本上是控制理论中的各种控制策略。
根据上式计算的ocpc_bid,是针对点击的出价,可以直接与非oCPC广告进行竞价,即按照ecpm排序:排序ecpm = ctr * ocpc_bid
那么扣费公式即:ocpc扣费=下一位的ctr*下一位的点击出价/本位的ctr+0.01
赔付机制
赔付金额
计算规则:
赔付条件
赔付规则
广告赔付金额 = 广告进入智能出价后总实际消耗-1.2×广告目标出价×优化目标转化数
1.ABTest,指标主要关注广告主转化率是否上升和转化成本是否下降。同时也可以开两组完全一样的测试组,一组配置成本出价跑ocpc,一组跑cpc看看ocpc各数据指标是否正向。
2.建立监控体系,比如赔付率、功能使用率、消耗占比等等。
技术侧:线上最好有debug日志,线下要有出价日志,可以还原oCPC出价过程,建立完善时效性高的oCPC报表。
购买类型增加OCPC选项,购买类型选择OCPC后优化目标可以选择注册(含留资,电话吊起等),复制微信,激活。
产品种草:吸引您的目标受众,增加其使用产品或服务的兴趣
抢占赛道:快速提升您的产品或服务在某赛道和场景的影响力,目前仅支持搜索推广
商品销量:吸引您的目标受众进入您的店铺或购买店铺商品
客资收集:吸引您的目标受众提交销售线索或发起私信咨询
直播:提升您直播间的观众量和人气
计划启停:支持快速启停广告计划,点击计划状态按钮,一键开启或暂停计划内广告;
计划预算设置:在计划推广列表,设置计划日预算,或新建计划时设置日预算;
计划删除:支持计划删除,需要注意的是,删除计划后,当前计划下所有单元和创意将同时被删除,且不可恢复.
今天的内容是一个oCPC商业产品设计方案,oCPC是现今主流的出价模式,淘宝、美团、小红书等等平台都在用oCPC进行售卖。重点是要记住它的目标是对成本进行控制,按两阶段出价,始终按CPC计费,以及超成本的赔付政策。
上期的内容是一个简单的CPT产品的设计框架,广告产品涉及到的关键点就是平台的售卖策略、商家的投放端、用户的展现端、以及数据统计。
从一个CPT类广告学习互联网广告设计要点_牛奶和吻的博客-CSDN博客
希望通过两个产品设计的介绍,能架构一个outlook,后续我们继续填充知识点。