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在不少外行人眼里,广告从业者往往拥有一个有趣的灵魂,生性浪漫,开放健谈。近几年互联网大厂神话般崛起,个性化推荐引擎推动程序化广告快速发展。而广告优化师这一新兴的职业立刻成为行业香饽饽。在众人的想象里,他们不仅拥有传统广告人“创意big idea”的感性之脑,同时懂技术和经营,闪烁着耀眼的理性之光。
然而真正的苦,只有他们自己心里懂。
信息流广告兴起之迅猛,超越了从业者人响应之极限。目前,行业内缺少系统化的培养方案和标杆案例,可以说,每一个优化师都是“摸着石头过河”——野蛮生长。类似“日消耗破千万”、“一夜脱贫”的神操作讨论屡见不鲜,也让信息流广告账户优化变成了一门玄学。
除此以外,计算广告以AI为基础发展起来,难免涉及一些专业的算法底层逻辑,同时,发展过程中衍生出大量晦涩难懂的专业术语,理解门槛高,这也让广告优化师在与平台“较劲”的过程中感到迷茫。
TopMarketing信息流专题——“进击的Feeds投手”第二期,给大家系统讲讲程序化广告里最重要的1个概念——eCPM。本文适合新手优化师果断收藏、互联网从业者反复阅读!
信息流广告以个性化推荐引擎为核心,通过大数据算法,由机器智能分析用户一系列行为(如播放时长、点击、评论、转发等)背后的兴趣分布,将用户属性、兴趣特点和广告进行精准匹配。在完成用户定向后,广告系统根据历史账户的展现和点击情况,对新广告请求进行综合评估,并按照千次展现的预估收益进行排序,经过频次过滤,进行主动推送。
虽然不同平台算法存在差异,但核心逻辑大同小异,即eCPM(Expected Cost Per Mile)。“Mille”在拉丁语中是“千”的意思,CPM是按照每千次展示计算成本,是衡量广告活动成本的指标。
媒体和广告主围绕着“流量”展开了一场利益互换的采买博弈。

从媒体方角度看,eCPM是千次展示的期望收入。媒体平台依靠售卖广告获得收益,所以广告系统的流量会倾向于eCPM更高更稳定的广告计划,从而实现期望广告收益的最大化。而期望广告收益是统计理论上的,主要与广告主的竞价意愿和广告质量(即用户产生点击、转化行为的可能性)有关,计算公式为:
eCPM =出价(Pbid)*预估点击率(eCTR)*预估转化率(eCVR)*1000
从广告主角度来看,eCPM是千次展示的预估成本。eCPM越高,广告就越有竞争力,流量就越大。“广告位”拍卖市场上,广告系统根据eCPM的高低决定谁可以拿到更优质的广告位。在只有一个位置的拍卖中,系统向赢得该位置的广告主收取其下一位广告主的出价,这样的拍卖也叫作Vickrey拍卖,即广义的第二定价策略 GSP(Generalized Second Pricing) ,基本公式为:
P=Ps+C
其中,P为出价最高者的结算价格,Ps是出价第二高的价格,C为常数,通常为0.01。
举个例子,某广告平台在某日19:00-20:00时段,放出广告库存有2个,广告主A、B、C同时参与这两个广告位的竞拍,三位广告主的出价(基数)分别为10/4/2。那么,A与B竞价成功,其中,广告主A实际扣费为4+0.01=4.01,广告主B的实际扣费为2+0.01=2.01,广告主C竞价失败。

GSP是一种稳定的竞价方式,即使没有充分考虑广告质量度对整体竞价的影响,但GSP有着实现简单、容易向广告主解释等诸多操作中的优点。现阶段,GSP几乎是所有互联网广告平台最主流的定价策略。
熟稔平台竞价机制和扣费逻辑后,恭喜你,已经一只脚迈进爆量致富的大门。
所谓广告优化,即通过拆解eCPM,针对影响eCPM的要素进行测试、优化,进而整体提高eCPM值。
那么,影响eCPM的具体各个指标有哪些呢?在日常的工作中,我们应如何量化优化动作、科学评估A/B Test的效果呢?
以快消行业的电商广告为例,日夜困扰电商人的痛点无非两点:产品和内容。
根据eCPM的计算公式,TOP君带你一一拆解:



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