投放資料分析丨資訊流廣告究竟是怎麼來到你面前的？（一）
在廣告投放中，指標看起來很簡單，背後的策略和機制卻瞬息萬變。本文對投放平臺的基本原理和背後的機制進行了分析，一起來看一下吧。
最近開始更細緻地瞭解投放了，越看越發現之前我只知道CPC，ROI什麼的實在是太淺太淺了，指標很簡單粗暴，但是背後的策略和機制卻瞬息萬變，發現投放的很多邏輯很精妙也很有趣，遂做出一些系統性的整理。
看到這個「一」就知道，你們的福氣在後頭（不是）。
知其然知其所以然，理解機制本身才能更好的做出分析，今天就來簡析一下投放平臺的基本原理和背後的機制。
才疏學淺，歡迎補充和掰頭。
一、廣告投放的常見平臺
廣告投放廣告投放，看投放不能不研究效果廣告。
當前市場主流的效果廣告平臺主要包括：
位元組系，騰訊系，百度系和快手系
。
位元組內容推薦起家自不必說，今日頭條和抖音兩大產品的
演算法推薦
有效提升了使用者粘性。
騰訊廣告坐擁兩大國民app（微信+QQ）幾乎覆蓋了全國的網民，此外其優勢是
基於社交網路下的好友關係
，握持使用者的關係鏈資料。
百度營銷仍然是搜尋推薦的霸主，搜尋詞可以
保證推薦內容更為精準
，但是偏向直白的硬廣想要有好的效果也挑戰重重。
快手則是在
下沉市場別有沉澱
，適合推廣針對對應市場的產品。
值得一提的是我們瞭解的主流平臺除了自家流量都有積極引入外部流量，因為自己造輪子（廣告系統）成本較高（效果還未必好），很多app也會選擇和以上成熟廣告平臺合作。
比如位元組的穿山甲聯盟（騰訊類似的產品是優量匯）就和小米等手機廠商，美圖秀秀等APP廠商達成合作，以完成更廣的覆蓋面。值得一提的是，這類合作採用的方式是
「按DAU隨機切量」
，這樣可以保證引入流量不再是長尾流量，從而使投放效果得到保障。
但是其弊端是這類外部流量，廣告主是無法精準選擇要投放在哪個app的，所以精準性自然要打些折扣。
此外，雖然平臺本身會做廣告效果投放的資料監測，廣告主也會懷疑，萬一被平臺坑了怎麼辦？所以很多媒體平臺也支援廣告主自己監測資料。但是未必所有公司都會嘗試做相關領域的開發，基於此需求，第三方監測平臺也應運而生。
常見的資料監測公司包括：秒針系統（Miaozhen Systems）、AdMaster（精碩科技）、熱雲、TalkingData 和友盟等。
二、廣告的主要型別
接下來，我們再來了解一下市面廣告的主要型別和形式（只要你app用的夠多，你就能見識到他們全家桶無孔不入的力量）：
1）開屏廣告：指在 App 啟動時佔據半屏或全屏的廣告，一般停留 3~5 秒；
2）banner廣告：以矩形框的形式出現在頁面中，一般展現在使用者停留較久或者訪問頻繁的頁面上，廣告性質明顯，點選率相對比較低；
3）插屏廣告 / 貼片廣告：一般出現在 App 暫停或場景切換的時候，以全屏、半屏的方式彈出。常見的場景有影片前貼、暫停、後貼、遊戲暫停、過關和圖書翻頁等；
4）激勵廣告：透過設定獎勵來吸引使用者主動觀看廣告，微信小遊戲看廣告可復活皆屬此類。
5）搜尋引擎廣告：顧名思義，是在搜尋結果頁出現的廣告
6）資訊流廣告：媒體主動推薦給使用者的廣告，可以出現在任意內容中間
詳情頁廣告，常在內容（不限影片/文章）尾部出現；
影片相關推薦廣告
圖集尾幀廣告，作為遊戲玩家，在「二柄」常看到這類廣告，原生性強，隱蔽度高，手滑多滑一幀是常有的事。
三、廣告投放的全流程 & 關注指標
目前廣告投放可以分成三步走。
「投放廣告的第一步：選定廣告投放的目標人群」
，即解決“選定廣告給誰看”的問題。
「廣告的第二步：準備廣告投放的物料」
，即解決“給使用者看什麼”的問題。
「投放廣告的第三步：與其他廣告主 PK」
，也就是“廣告之間的 PK”，勝者才能出現在使用者的手機螢幕上。
努力做了，錢花出去了，自然關心效果如何。
而作為平臺方和廣告主方，在這個過程中關注的資料指標可能是有差異的。廣告主希望自己的成本儘可能低，但又要能起量。平臺希望廣告主持續貢獻廣告費，同時利益最大化。
雙邊市場要看兩端，首先來看廣告主看哪些指標才能不被坑。
之前我對這些廣告術語也很懵逼，看了英文好理解很多，所以建議輔助英文來記憶：
1）CTR（click through rate，= 點選數 / 展示數）
點選率，這個指標罕見的平衡了廣告主和平臺的利益，既反映使用者對廣告感興趣的程度，也反映了推薦是否較為精準。
另外有一點需要注意的是，對於廣告主來說，並不是CTR越高，廣告效果就越好，有時CTR過高可能廣告有點標題黨，CVR反而會下降。對廣告主來說，保持CTR健康比保持CTR在高位更重要。
一般資訊流廣告的 CTR 普遍為 2% 左右，抖音CTR 普遍不足 1%，因為抖音影片預設是自動播放的，使用者不需要點選就能看到內容。
2）CVR（conversion rate，= 轉化數 / 點選數）
轉化率，通常指點選使用者中有多少完成廣告主期望的動作，可以是留下資訊，也可以是註冊，下載，購買等。
轉化總是越高越好了吧？也不是，太高可能會有刷量風險。不同品類不同難度的轉化行為，都有一個健康值，過高有問題，過低需最佳化（這麼看，做廣告主真難）。
3）消耗（cost）
一般指廣告花費，又名消費，一般精確到“分”。
消耗也不是越低越好，消耗不掉可能是出價低，或者轉化資料太抱歉。
4）CPM（cost per thousand impression，cost per mille，= 消耗 / 展示數 * 1000）
每千次展示成本（也叫千人成本），也就是廣告每展示 1000 次的費用（或者廣告送達 1000 人所需要的成本）。
為什麼會有這個指標呢？因為“一次展示”的費用金額太小，通常就幾分錢，所以一般用“千次展示”來衡量廣告展示的價格。常見的CPM 在 10 元至 20 元，抖音的 CPM 相一般要 20 元以上；微信朋友圈的 CPM 更高，一般要 30 元以上。
5）CPC（cost per click，=消耗 / 點選數）
使用者每次點選廣告的成本。
普遍來看， CPC 在 0。2 元到 1 元。抖音點選率很低，CPC 一般要幾元錢。
6）CPL / CPA （cost per leads，線索成本；cost per action，行為成本，= 消耗 / 轉化數）
本質其實差不多，可以理解為轉化成本，「行為」使用面更廣，包括註冊，購買等。也是廣告主實際更關心的指標。
因為有這個指標，我們可能不太關心CPM和CPC，主要還是關心實際效果；
7）ROI（return on investment，=渠道銷售額/消耗）
傳說中的投入產出比，這個東西就可簡可繁了，簡單也可以直接看廣告轉化使用者產生的實際GMV，複雜就要看這些使用者的LTV，估算實際的價值（這個LTV攤開來又是好大一個餅啊……）。這也是老闆實際真正最關心的指標。
當然不同公司使用的行話因為投放流程不同，可能也略有差異，我看也有把CPL定義為轉化成本，CPA定義為落地頁瀏覽成本，不一而足，其本質都是對使用者實際被廣告曝光的一個細拆：
曝光 → 點選 → 落地頁瀏覽 → 完成目標行為（可能又可以拆分為好幾步）。
廣告平臺自身看什麼指標，市面上的資料不多，畢竟賣方少而買方多。
這裡可能和推薦系統有點像，會去考量「收入類指標和變現效率」，「使用者（這裡偏向廣告主爸爸）的存續情況」，「廣告推薦的CTR」，「廣告的填充率和滲透率」等，至於實際的CVR就不是平臺該關心的事了，畢竟你落地頁做的差，是扶不上牆的阿斗，我平臺也沒招。
當然也得兼顧使用者體驗，如果廣告太多/質量過差造成自己使用者的反感引起基本盤流失，就有點得不償失了。
這裡瞭解了一下平時比較陌生的指標：
單個使用者平均廣告收入（IAA-ARPU， in-app advertisement average Ad revenue per user，
=廣告變現收入/活躍使用者數
），類似於其他變現形式，但是專注於看每使用者平均廣告收入。
人均廣告展示次數（AIPU， average impression per users，
=總廣告展示數/活躍使用者數
），主要用來看觸發機制是否合理，根據產品形態不同估摸這個指標看法也不太一樣。如果是小遊戲類中插，可能人均高說明粘性強，但是觸發太多廣告也可能引起使用者反感。
廣告填充率（fill rate，
=廣告平臺返回廣告的次數/廣告請求數
），主要用來判斷app流量和廣告需求是否匹配，尋思平臺方也做不了太多，可能就是引入一些更匹配的廣告主。
廣告展示率（Impression Rate，
=廣告展示成功次數/廣告平臺返回廣告的次數
），展示率高低主要受使用者網路環境、廣告預載入邏輯限制，平臺方可據此最佳化。
廣告場景展示率（
=廣告展示成功次數/使用者進入廣告場景次數
）有點像很多漏斗中，使用者點選了，有沒有真正到目標頁面，看看滿足條件的使用者有沒有成功展示廣告，平臺方可以根據這個指標調整
滲透率 （penetration rate，
=產生廣告展示的使用者數/活躍使用者數
），看廣告投放在站內是否具有廣度。
eCPM（effective cost per mille，
= CPC*CTR*出價 = 花費/PV*1000
），指平臺每一千次展示能獲得的廣告收入。一般不管出價形式多麼花裡胡哨，平臺都是根據這個值來決定這條廣告該不該被展示的。
此外對於一些小廣告平臺，從使用者視角看，我認為人均重複廣告推送數也是需要衡量的指標，雖然很多平臺有去重機制，但是當年羊了個羊很火，跟風玩了一兩次，每個重複廣告我一天要看3-5次，也不是廣告不耐受，重複的廣告看多了，反而對品牌產生更負面的印象。
說完指標，下一篇繼續講所謂的PK，究竟是怎麼決出「冠軍選手」的。
Reference:
［1］ 《資訊流廣告入門》
［2］ 海外廣告變現（一）：廣告變現的關鍵指標
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