【轉】談談廣告平臺的競價原理：GFP,GSP,VCG

這是一種偉大的平衡，資源分配的理想狀態，星巴克不進入意大利市場，Espresso的文化原產地也得以保存發展，這是一種簡單原始的帕累托最優（Pareto Optimalitiy)。帕累托最優是指一種資源分配的理想狀態，在理想狀態中，任何一種變化，都會損害一些人的利益，因此這種狀體是一種最為高效的理想狀態。互聯網技術其實就是幫助整個社會向帕累托最優發展，去除信息的不對稱，不透明，顛覆很多產業，提升整個產業效率，而且增加多方面的利益。

互聯網廣告平臺也是一個多方面利益博弈的領域，主要參與者有廣告主，媒體，廣告平臺，互聯網用戶。其中的關系，看起來像一個四角戀愛：廣告主追求媒體的目標用戶，互聯網用戶追求媒體的內容和社區，媒體追求廣告平臺變現能力的最大化，廣告平臺追求廣告主手中的預算。 在這種相互博弈的狀態下，廣告平臺成為資源調整的的核心作用，它是整個循環的宏觀調控中心。

廣告平臺所謂的宏觀調控能力，主要是計費模式和計費方式。計費模式包括CPM(千次展現計費），CPC(點擊計費），CPS/A(轉化/成交計費）等。在廣告位資源緊張的時候，廣告平臺通常會使用競價的方式，廣告主可以根據自己需求和能力出價，這里就引入了競價的兩個核心問題：

1）出價是否表示真實出價意愿 ？

2）真實扣費的金額是如何計算？

很多同學可能在想，競價不就是價高者得么？廣告主出價多少，競價成功后，廣告平臺按照這個價格扣費不就行了？這確實是一個簡單高效的方法，中央電視臺每年春晚的冠名都是這樣產生的。對于稀少的黃金資源，這種公開拍賣往往幫助提升廣告資源的逼格和競價成功廣告主的名聲。每次競價成功后，一輪輪“某某公司獲得標王”的新聞稿撲面而來。

公開投標競價在有些時候不是特別合適， 例如廣告主不愿意透入自己參加競價的信息，不愿透露出價信息等。 對于互聯網廣告，廣告資源形式多樣，位置多樣，每個廣告主的競價策略是不同的，互聯網的廣告通常是以暗拍的方式進行，即拍賣不公布競價的廣告主和它們的出價，由廣告系統根據統一算法決定廣告的展現。

今天以搜索廣告為例，介紹一下廣告出價和計費的方式。競價廣告本質上涉及到三個問題：

1.廣告主的出價空間： 廣告主是否能對于出價感講真話？

2.廣告主對于出價變化的收益變化是否可期？可期的收益變化，會在一定程度上減少投機。

3. 競價系統的長遠發展是否問題和平衡，出價和計費涉及到長遠的推廣策略，因此廣告平臺至關重要。

1. 廣義第一價格（Generalized First Price,GFP)

廣義第一價格就是按照出價去計費，價格高者排在前面，它的優勢就是簡單，收入可保證，但是穩定性較差。各個廣告主為了獲得最佳收益，可以通過頻繁修改投放價格而獲得。舉例來說，一個廣告主為了獲得展現，它會不斷的的增加價格，在獲得展現后，它又會開始不斷的減少價格而降低成本，這種競爭是相對武斷的，而且很容易知曉競爭對手的出價。另外，當出價最高廣告主停止投放后，容易對廣告平臺收入產生較大的波動。在2002年之前，所有的搜索引擎都是第一出價法則。

2. 廣義第二價格（Generalized Se買粉絲nd Price , GSP)

收費=下一位價格 (下一位質量分／本位質量分）＋0.01

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3.還有一種計費方法叫做VCG，名字來源于三個牛人的名字，其中最有名的 Vickrey是一個出生在加拿大的經濟學家，1996年獲得諾貝爾經濟學獎，他在競拍理論上有突出的貢獻，他提出了第二價格的競拍方法，廣泛用于各種經濟活動。VCG是一種比第二價格還要晦澀的一種方法， 它的基本原理是計算競價者贏得廣告位后，給整個競價收入帶來的收益損失，理論上這種損失就是競價獲勝者應該支付的費用。

比較一下三種計費的費用，在廣告主出價不變情況，GFP>=GSP>=VCG。

最后總結一下，廣告平臺是幫助媒體，用戶，廣告主實現帕累托最優，從而實現廣告平臺的長期發展。收費方式和競價策略是其中的核心問題，其中競價的收費可以分為GFP,GSP,VCP三種。 GFP廣泛用于簡單的競價場景，GSP廣泛用于目前的關鍵字搜索收費和一些經濟活動,VCG是理論上較為公平的收費方式，目前實用性較少。

Facebook的首席經濟學家 John Hegeman，曾經透露Facebook實行的是一種改良的VCG方式，它會考慮多家廣告主的競價情況，一家廣告主獲得展現機會的同時，其它的廣告主喪失了展現機會，另外對于用戶也有些干擾，在計費的時候，廣告平臺將考慮這兩個方面來進行計費。

抖音dou投放定向的區域

DOU+到底是什么？

我們先來看一個抖音官方的解釋：

由上圖所示，DOU+的本質就是為內容進行流量的采買。

但是，區別于信息流廣告， DOU+采買的流量，不具有廣告標記，且與視頻的自然流量共享頻控規則，可以無縫融入抖音推薦流。這個就是DOU+最大的價值，它可以在短時間內為視頻內容獲取來自于“自然流量池”的額外流量。

使用DOU+的視頻在哪里展現？

目前dou+投放群體有3類：

【系統智能投放】：系統會智能匹配可能對該視頻感興趣的用戶或潛在粉絲。

【自定義定向投放】：自主選擇想要看到視頻的用戶類型：比如性別、年齡、地域、興趣標簽。

【達人相似粉絲投放】：自主選擇將視頻投放給賬號標簽相似的達人粉絲。

在這個三項選擇當中，后兩種可以最大程度發揮dou+效果，其中自定義粉絲投放更適合于帶貨類的抖音賬號。

抖加投放注意事項：投放時先用一個小額測試的方式，‌‌‌‌拿到基礎的轉化數據。‌‌‌‌然后根據它的在小單元測試的轉化效果，然后進行一個二次的推廣。

怎么投放DOU+效果更好？

選擇投放時間

我們要抓住下班的高峰流量。抖音內容更新時間最好控制在中午10點到11點半，抖音平臺是有一定的審核機制，他可能審核半個小時甚至一個小時，流量才能夠滾得起來。當審核通過后，再去投dou+，投100塊錢就能獲得相當于10倍甚至20倍的對等流量。

另外兩個高峰期時間段是下午5點-7點，還有晚上10點，這個需要根據不同的內容去選擇更新的時間。

DOU+定向版有兩種投放形式（速推版這里不多說）：定向版最大推薦

投放的時候有兩點需要注意，第一，選擇小金額、低時長進行投放。投放結束后，第一時間看結算報表和視頻監控數據，若效果佳，可以追投；若效果不佳，及時止損。

第二，盡量不要選擇頭部、超頭部的達人進行投放，粉絲量越大，粉絲特征越分散。

什么樣的作品適合投放Dou+？

在進行推廣的時候，都是要對推廣的素材進行定向評估的。切記盲目投放！

決定一個視頻能否上熱門的主要因素有4個：完播率、點贊率、轉發率、評論率、均播放率。

通過大量實操，總結出來的經驗，適合投放抖音DOU+的視頻，至少需要滿足以下5個點：

① 完播率：五秒完播率達到60%；② 點贊率：一般點贊率達到5%-10%，就有爆的潛力；③ 轉發率：一般轉發率在1%左右；④ 評論率：1%左右。⑤ 均播率：達到50%以上。

抖音的推薦機制是疊加的，作品發布后，達到500播放量，且5個指標綜合數據不錯，就可以進入下一級流量池。所以，做好內容是關鍵中的關鍵。

創作視頻時要遵守以下三點：

1、把握底線，不能含有違法違規引人不適的內容。

2、堅持原創，不能搬運站內外其他用戶的視頻。

3、營銷有道，不能長時間展示商品及品牌。

新手起號，可通過DOU+加速賬號冷啟動

第一個作用就是通過自定義投放，為內容定義精準用戶，幫助賬號冷啟動。

在開始之前，還是要先說一點關于推薦算法的知識。

不管是抖音、快手還是youtube、facebook，任何一個內容平臺、乃至電商平臺中，推薦系統都存在兩個階段：召回和排序。

召回，指根據用戶部分特征，從海量的內容中，快速找到一小部分用戶潛在感興趣的內容，然后交給排序環節。排序環節再通過引入大量特征、更復雜的模型，為用戶進行精準的個性化推薦；

對于平臺來說，挖掘用戶需求，為每一個用戶進行精準的內容推送，進而提升用戶留存、用戶粘性、內容分發效率等，是其終極追求。這其中，最最基礎的就是要能夠準確的識別用戶和內容。

試想，賬號在進行冷啟動的過程中，系統并沒有賬號特征和歷史內容特征，只能憑借極其有限的信息（視頻主題、視頻描述等）進行匹配。因此，很難精準的定位到你的目標用戶。假如，我能夠幫助系統，定位到我的目標用戶，是否會提高匹配效率呢？

對于垂類賬號來說，冷啟動過程中配合DOU+進行投放會更加有效，當賬號特征足夠明顯的時候，就可以不用定向的方式投放了，直接用系統智能推薦即可。

通過DOU+做賬號冷啟動，我們的核心目的并不是做爆款視頻，而是要盡量保證看到視頻的都是目標用戶。

如何通過DOU+為直播內容進行加熱？

直播和視頻的內容形態完全不同，相比于視頻而言，直播是小場景的、即興的、效果導向的，而且時間更長，實時性、互動性也更強。所以，不管是推薦算法還是投放邏輯，和短視頻都存在很大的差異。

先看兩種內容的DOU+產品，都存在哪些不同：

1、計費方式不同，視頻DOU+是推薦給“多少人”，每個人1次播放，是按CPM（M=Mille，千）的形式收費，每千次播放為20元左右；而直播DOU+是預計帶來多少觀眾，用戶從看到推廣內容到進入直播間，中間是存在一個點擊行為的，也就是按CPA（A=action，行動）進行收費。

細心的朋友可以發現，現在直播DOU+同等投放金額下，按不同形式進行投放的預計效果有很大的不同，在我五月份截圖的時候，不管是選擇視頻投放還是直接加熱直播間的方式“預計給直播來帶的觀眾”都是25-150人，而最近截圖，推薦視頻加熱依舊為25-150人，直播間直接加熱效果缺變成50-300人，效果翻倍。

2、投放目標不同，視頻DOU+的投放目標以互動（點贊/評論、看賬號主頁）和關注