计算广告2.0-Lecture02-概述

摘要: 计算广告2.0, 概述部分

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商业化产品 <—> 数据
商业化产品是载体，数据变现是目的
广告的独特挑战：数据规模大
主要解决问题：数据变现

互联网从业人员的问题:

1、互联网背后的赚钱机器是如何运转的？
2、我的产品怎样在不损害用户体验的前提下站着把钱挣了 ？
3、我司积累了不少用户数据，怎么才能将其变现呢？
4、程序化、竞价、原生广告都是啥意思？相关产品有哪些？
5、RTB、ADX、DSP、DMP、SSP、ADN，还有一大堆缩写，都是什么东西？他们的工作原理如何？如何搭建和使用？
6、我司有多条收入线，如何把他们整合起来提高变现效率？

本课程可以得到的：

• 数据与商业化的全貌与发展历程
• 主要商业化产品的需求与原理
• 重要系统与算法挑战以及解决方案
• 应如何利用和运用各商业化产品(不是搭建系统，但是需要使用该系统)
• 各类岗位需要什么样的知识储备

本课程不涉及的：

• 基础学科的完备讲解：机器学习，信息检索
• 具体产品的使用指南(例如 Facebook, 百度)
• 各个技术方案的代码级实现
• 工作中问题的系统答疑

参考资料：

《计算广告》刘鹏，王超
公众号：计算广告(Comp_Ad)

认识商业化体系

广告在互联网行业的地位

横向：巨头公司广告收入占比极高

以下为 2015 年数据

百度，谷歌，Facebook以广告为支撑

谷歌：732/817(89.6%)
Facebook：179/179(95%)
百度：100/102(98%)
腾讯：(27+87)/158(17+55%)，27 是狭义的广告收入，87 是游戏收入，其中有腾讯自研的，有分发别人的(CPS模式结算，这个模式的本质是广告)
阿里：77/123(62.7%) 仅含上市的部分(含云计算，不含支付宝等未上市部分)，阿里巴巴的搜索广告：让别人开店，收过路费，该模式比京东的强很多

好像没有其它的收入了，因为广告是最先进的方式

纵向：电视广告(反映国家经济的增长)/网络广告/报纸广告

变化趋势：广告整体是惊人的增长(相当于国家GDP的1%)，其中网络广告的增速比电视快很多，2014年。报纸广告下滑(与网络广告有所冲突，在网络广告之前，承载本地商家的驱动直接效果的目的)

与商业化相关的产品问题

1. 商业模式探索：

最形而上，最难以解决

例如：电影是一种边际成本很低同时信息传播量又很大的典型商品。是否可能探索一种售价很低，而充分利用其信息传播能力的电影行业发行模式

2. 流量变现：

有用户，如何变成收入

互联网电视厂商除了销售收入，还可以获得用户流量，这些流量的性质如何，应如何变现

3. 数据变现：

本身不见得有用户，但是知道用户的一些行为特征或者兴趣偏好

室内导航技术是今年来快速发展的新形互联网应用。这类产品会得到什么样有价值的数据资产，该用哪种具体的商业产品变现。

4. 用户增长：

本手不做变现，但是别人变现的时候利用别人的数据和流量，对自己的产品带来增长

例如：电商网站如何判断各个流量来源的效果与因果关系？如何用数据来找到转化过程中的问题。

媒体侧的变现是怎么回事

互联网思维的三个不要

1. 不要命 — 用期权让程序员996方式工作
2. 不要脸 — 无底线迎合用户的产品与营销模式
3. 不要钱 — 免费倾销加后向变现的商业模式

后向变现：免费产品获得用户获得垄断后(QQ, 百度等)不是变成收费模式

什么是免费模式

免费模式的本质：对于所有能够个性化规模化传播信息的产品，售价都会趋向其边际成本

免费模式举例：

• 网站、应用：边际成本约为0
• 收集、电视：边际成本(每多生产一部的成本)约等于量产成本(但是销量下来该模式有问题)

免费模式的目的：获得其他的资产，通过后向渠道变现

互联网三项可变现核心资产

品牌：根据用户熟悉的形象提高付费内容关注程度(林志玲在节目里提两句本节目由…赞助，这3秒的效果会比节目前的30秒的效果好很多)
数据：对应个性化，根据用户偏好提高付费内容投放效率(电视做不到，数字电视做的到，书做不到，电子书做的到)
流量：对应规模化，在正常(Organic)内容里夹带付费内容(Sponsored)

互联网产品免费却很值钱的原因：数据和流量资产

今天的变现说是媒体已经不确切了。现在有自媒体、网红，他们变现的是品牌。

例子

做公众号，底下放的广点通的广告：腾讯的社交广告产品

腾讯的广点通的广告(个性化的)，放在你的文章里面，变现的是什么资产

1. 你的公众号的流量资产
2. 腾讯的数据资产

但是这个流量和数据对自媒体都没有意义。例如咪蒙写一篇软文，报价六十万，但是文章底下的广点通的广告可能连六千都挣不了 -> 咪蒙写软文变现的是品牌资产

品牌属性变现例子：得到的付费订阅

流量变现与数据变现

2000块钱是数据的价值

技术是必要条件，没有数据资产，只有技术是没有意义的(这两千是挣不到的)。

左边卖广告位(CPT模式)，右边按人群展示量售卖

品牌属性变现

商业化体系

以广告为载体的商业化体系，支撑了整个互联网的大半壁江山。不了解它，就不可能深入了解互联网。

互联网商业化体系是迄今为止，大数据领域唯一形成规模化营收的应用

商业化是结合了计算技术(驱动)，心理学，经济学(在广告领域，直接，硬核)，营销学(综合应用)等，综合多种技术和产品

行业协会

iab: Interactive Advertising Bureau

在线广告的供给方的行业协会，大多数标准(广告的尺寸等)和前沿问题的数据研究的领衔者。

4A: American Association of Advertising Agencies

美国广告代理商的协会：协调所有广告代理商避免恶意竞争

ANA: Association of National Advertisiers

代表广告需求方的利益(AT&T, P&G, NBA等)

数据角度理解广告业务：来源，问题与应用

数据来源， 解决什么问题，应用在什么场景

大数据架构：

1. 大数据低成本的分布式的处理海量数据
2. 行为数据+全量加工+自动化应用 (满足这三个条件的数据应用可以考虑用大数据的架构)

交易数据 vs. 行为数据

交易数据

业务流程中必须记录的数据

例如：电信的通话记录，花费；银行的存取款，利息等，医院的病例

特点：数据规模中等，一致性要求极高

行为数据(依赖分布式计算)

业务流程中非必须记录的数据

例如：互联网的所有服务后台日志；电信的通话内容，上网记录；医疗的日常健康指标

特点：数据规模巨大，一致性要求相对较低

不太容易找到系统可以同时处理好交易数据和行为数据

拿到数据后的应用

洞察应用

获取全局或局部的统计信息

例如：企业财务报表，日常运营报表

特点：主要用于宏观决策支持，面向领导和运营人员

自动化应用

获取个体的行为和兴趣特征

例如：定向广告，客户关系维护

特点：主要用于围观业务实施，面向机器和销售人员

大数据分析

采样分析

例如：用户教育程度分布统计，人口普查，百度迁徙地图

特点：实际上不需要大规模计算

全量加工

例如：个性化推荐，计算广告，个人征信

特点：大规模计算无法避免

举例：大数据保险行业

1. 自动化应用

费理财险的利润来源于信息不对称

利润 = 保费 - 平均赔偿 * 出险率(客户对此变量无直觉)

通过对于出险率的准确预测可以极大提升保险产品的利润

2. 行为数据

例如：汽车保险对上一年未出险人群打折(这是利用交易数据，预测时粗浅的)

例如：某地区某癌症发病率是平均水平的三倍(这也是利用交易数据)

3. 全量加工

出险率预估 + 个性化定价

举例2： 大数据医疗行业

1. 行为数据

随着可穿戴设备以及云存储的普及，个人健康数据规模将爆发增长

2. 自动化应用

基于个人健康数据，实现个性化医疗和点对点医疗新模式

3. 洞察应用

海量健康数据将催生数据驱动的医学研究方法(降低药物研发成本)

4. 全量加工

个人健康建模 + 疾病管理与预防

直观认识计算广告：目的与形式

小白分辨不出哪些是广告，哪些是内容

1. 品牌触达：创造独特良好的品牌形象，提成长时期内的转化率和利润。广覆盖，高成本的广告，宝洁可以做，淘宝店做不了。
2. 直接效果：有短期内明确用户转化行为诉求。只在乎这个月要多卖货，明年多不多卖不关注，根人群目标紧密相关

同一个客户可以有不同目的的推广

广告的根本目的

传统的视角

广告的根根目的是广告主通过媒体达到低成本的用户接触

广告的投入产出比(ROI)相比于销售人员的劝服活动较高

互联网新视角

以前付费的信息，产品或服务的传播渠道，都是广告

直接效果广告的ROI应该可衡量，可优化

品牌触达广告(常见与开屏广告)目前还是没有好的量化和优化方式。

传统的方式：问卷；比较新颖的方式：搜索指数

偏直接效果的广告形式

条幅；文字；邮件

偏品牌触达的广告形式

视频广告；富媒体；开屏广告(移动端)

移动端广告普通形式

条幅；开屏；推荐墙；信息流广告

激励性广告

积分墙；下载后奖励0.8元；

单价比较低(用户拿到奖励就删了)

广告主也知道得到的用户质量低：1. 短时间聚集大量人来转一圈，出现社区氛围，回使得一些人原意留下。2. 刷榜

泛广告商业产品

团购 — 激励性，非激励性(竞价排名)

网址导航 — 固定位广告产品 (不宜做成个性化，思考原因)

游戏联运：对于腾讯这种强势渠道，分成比例高的恐怖

商业化体系大闭环

计算广告的核心挑战

计算广告的核心问题，是为一系列用户与环境的组合，找到最合适的投放策略以优化整体广告活动的利润

优化的利润是哪一方的都可以。

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