广告类型
1、激励视频广告
定义：通过应用内的激励来吸引用户观看全屏视频广告，用户在获得激励的同时观看广告，开发者可增加广告收益。
应用场景：获取应用内奖励或者权益的所有应用场景
广告样式：15-30s横屏广告或竖屏广告
2、原生信息流广告
定义：广告嵌入与原生应用浑然一体，提供极致的用户体验，用户接受程度高，转化率高。信息流广告分为模板渲染和自渲染两种方式。
应用场景：咨讯页、视频详情页、信息列表页、应用外锁屏、充电保护、评论页、搜索页等
素材类型：视频、图文
优势：与应用高度融合，穿插在应用内，对用户使用应用功能、视觉影响小，接受程度高，广告转化效果好。
广告样式：竖版大图、竖版视频、横版视频
| 对比 | 原生广告 | 信息流广告 |
| 定义 | 在某一平台中以此平台的状态进行展示。原生广告的植入和呈现不会破坏页面本身的和谐，而且能够为用户带来有意义的内容，用户乐于阅读、分享、互动。 | 出现在社交媒体、好友动态的广告，它以一种十分自然的方式融入到用户所接受的信息中，用户触达率高。信息流广告的展示不会改变内容形式，以很自然的状态植入，根据用户地域、年龄等主动推送广告。 |
| 优势 | 精准：通过用户分析、数据追踪，将合适的广告投放给合适的人。 互动性：吸引用户参与互动 | |
| 样式原生：广告的展示形式与产品内容本身展现的形式一致，广告更加自然。 意图原生：用户当前的行为与广告之间是有相关性的。如搜索引擎中搜索某关键字，可采用原生广告的形式推荐与关键字相关的广告内容，符合用户意图。 场景原生：出现广告的时机与当前使用场景具有一定的关联，对用户而言数据正向反馈。 | ||
| 仅考虑广告形式与信息流内容一致时，可以有效的提高广告的UV，但对CTR有一定的局限 同时考虑广告内容与用户场景/信息流内容的相关性，可以有效提高CTR，甚至为广告主带来更高的收益。 |
3、沉浸式视频信息广告
定义：类似于抖音视频流，沉浸式无干扰用户体验，用户转化率高。
应用场景：竖屏视频（列表、视频流）、来电秀、直播间等切换过程中
广告样式：视频
4、全屏视频广告
定义：全屏播放的视频广告，5s中可关闭，用户体验友好
应用场景：小说翻页、游戏结束页等
广告样式：15-30s横屏或竖屏广告
5、开屏广告
定义：打开应用启动页的广告。
应用场景：应用启动页
广告样式：视频、图片
6、插屏广告
定义：在操作切换间弹出，充分渗透用户等待时间
应用场景：视频贴片、弹窗场景等
广告样式：静态图片、gif图片
7、banner广告
定义：在APP顶/中/底部悬浮且可关闭的边栏广告/横幅广告，位置灵活，曝光率高。
应用场景：资讯阅读页、视频播放页、工具功能页、游戏页等的顶部、底部
广告样式：静态图、GIF图、轮播图、文字
广告交易模式
1. 程序化合约（PDB，Automated Guaranteed）
1) 保证库存量级的同时，双方也约定好固定时间/位置/价格，由此广告主独占，双方事先达成约定完成后，由广告平台技术方完成不同流量的不同展示工作即可；
2) 由于保证量级，所以一般媒体方会优先此方式的量级合作，多见大范围整块售卖，议价能力好，适用于财力雄厚的品牌大规模曝光；
3) 受到排期广告的排期率或填充率影响，媒体每次给到一波固定流量时，DSP（需求方平台）要按照事先约定好的比例挑选或退回流量；
2. 优先交易（PD，preferred deals）
1) 不保证量级，但是依旧提前约好时间/价格/位置，由此广告主独占，事先达成交易后才开始进行广告曝光；
2) 此方式价格低于第一种 PDB ，但是质量要好于下面两种，一般是 PDB 后剩余的流量，可以再次小块整体售卖的情况，可以完成部分大中小的品牌方曝光需求；
3) 每次给到一波不固定流量时，PD 模式支持自由退量，可以保证只对需要的流量完成曝光；
3. 私有交易（PA，private auction）
1) 不保证量级，采取 RTB（实时竞价交易）模式，媒体流量到来后会让各个受邀而来的优质广告主进行实时竞价，价高者得到曝光，广告位/时间 并非某个广告主独占；
2）PA 的流量一般是上面两种分配后仍剩余的量，但是并不代表不优质，采用精准投放的 RTB（实时竞价交易）仍旧可以拿到很好的效果，且流量价格低于上方两种模式；
3) 每次给到一波不固定流量时，PA 模式支持自由退量 ;
4. 公开竞价（OA，open auction）
1) 不保证量级，采取 RTB（实时竞价交易）模式，媒体流量到来后会让所有广告主进行实时竞价，价高者得到曝光，广告位/时间 并非某个广告主独占；
2）OA 同 PA 一样，流量一般是上面两种分配后仍剩余的量，但是并不代表不优质，采用精准投放的RTB（实时竞价交易）仍旧可以拿到很好的效果，且流量价格低于上方两种模式；
3）每次给到一波不固定流量时，OA 模式支持自由退量 ;
由于国内翻译参差不齐，且很多地区乱用缩写，造成目前市场有些地方指代混乱。如 PMP 在表中指的是 PMP MarketPlace （即PA），但也有人将除了 OA 的都统称为 PMP，也有人将 PA、PD 合在一起称为PMP（因为PDB不涉及交易），OA 也有人用RTB来直接代替。
所以在真正沟通交流时要注意核对双方交流的概念是否统一，避免造成不必要的损失。
广告计费方式
1、按展示计费
cpm（cost per mille/cost per thousand impressions）：每千次印象费用。广告条每显示1000次（印象）的费用。cpm是最常用的网络广告定价模式之一。
cptm(cost per targeted thousand impressions)：经过定位的用户的千次印象费用（如根据人口统计信息定位）。cptm与cpm的区别在于，cpm是所有用户的印象数，而cptm只是经过定位的用户的印象数。
CPT（Cost Per Time）：按展示时长计费；可以充分发挥橱窗效应，但无法利用受众定向技术，效率较低；用于高曝光的品牌广告；一般适用于排期广告，如上方 PDB 和 PD 交易模式；
2、按行动计费
cpc广告 (cost-per-click)： 每次点击的费用。根据广告被点击的次数收费。如关键词广告一般采用这种定价模式。
ppc广告（pay-per-click）：是根据点击广告或者电子邮件信息的用户数量来付费的一种网络广告定价模式。
cpa广告(cost-per-action) ：每次行动的费用，即根据每个访问者对网络广告所采取的行动收费的定价模式。对于用户行动有特别的定义，包括形成一次交易、获得一个注册用户、或者对网络广告的一次点击等。
cpl广告(cost for per lead)：按注册成功支付佣金。
CPD广告(CostPer Download)：每次下载成本
CPI广告(Cost Per Install)：每次安装成本
CPS广告(Cost Per Sales)：每次销售成本
PPL广告(pay-per-lead)：根据每次通过网络广告产生的引导付费的定价模式。例如，广告客户为访问者点击广告完成了在线表单而向广告服务商付费。这种模式常用于网络会员制营销模式中为联盟网站制定的佣金模式。
3、按销售计费
cpo广告(cost-per-order) ：也称为cost-per-transaction，即根据每个订单/每次交易来收费的方式。
cps广告(cost for per sale)：营销效果是指，销售额。
4、其他
RTB(Real Time Bidding，实时竞价)：这是一种利用第三方技术在数以百万计的网站上针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术。 RTB，也就是实时竞价。通过记录cookies,来解析 用户的行为，从而实现精准投放广告的目的。
DSP(Demand Side Platform，需求方平台)：需求方平台允许广告客户和广告机构更方便地访问，以及更有效地购买广告库存，因为该平台汇集了各 种广告交易平台的库存。有了这一平台，就不需要 再出现另一个繁琐的购买步骤——购买请求。移动互联网里有成千上万的广告主，简单的讲，DSP 就是广告主服务平台，广告主可以在平台上设置广 告的目标受众、投放地域、广告出价等等。目前国内许多的移动广告平台，都开始发展自己的DSP平台，如力美、上海新数等。
DMP(Data-Management Platform，数据管理平台):数据管理平台能够帮助所有涉及广告库存购买和出售的各方管理其数据、更方便地使用第三方数据、增强他们对所有这些数据的理解、传回数据或将定 制数据传入某一平台，以进行更好地定位。 DMP是把分散的数据进行整合纳入统一的技术平台。 需要有强大的数据储备，并且与成熟的 DSP 一起，更好的服务广告主。
在线广告交易系统核心功能
在线广告交易系统（AdExchange）负责对接流量主和广告主，并负责完成计费和交易，由于程序化广告技术越来越先进，所以有时有人也会用RTB（real time bidding实时竞价）来代指AdExchange。
在用户点击网站/APP/视频等媒体产生网络请求时，媒体会将请求交给负责整合流量的SSP，SSP将带有用户画像的信息交给AdExchange进行交易，AdExchange会通知所有负责整合广告主的DSP进行出价，并告知此次触发的广告位尺寸、广告位出现的URL和类别、以及用户的Cookie ID等；在各个DSP平台中选择一个出价最高的广告主，并以出价第二高+0.1元的价格进行计费，然后将出价最高广告主的广告创意原路返回展示到用户面前，至此一个广告交易的基本流程结束了，整个流程一般会控制在100ms以内，其中涉及的所有数据都会在DMP中进行保存。
一、在线投放模块
帮助广告主完成广告投放动作：包括预算设定、频控流控、广告管理、精准定向、投放时段、竞争出价等相关操作；完成接受请求、及时决策、广告的投放、等相关功能；
（1）预算设定：在每一次广告发送给用户之前都会先查询预算是否够用，国内大平台一般不支持额度透支；
（2）频控流控：为了防止用户看到的广告过多，引起反感，在广告投放时会进行频控和流控，保证一个页面中的大部分内容是读者想看的，一般用户可以接受的最密集程度是8个信息流内容中出现1个广告；
（3）广告管理：这里的广告管理代指广告位管理，包括网站或APP内的每一个广告位的规格、样式、排期、状态、收益等；
一般广告位会先按整块时间段包给大的合约品牌方，这样的品牌方实力比较雄厚，优先将资源售卖给他们是一个优质的选择，其次再将小块完整的流量卖给小的合约广告主或一些优质的竞价广告主，最后还有剩余的会进行程序化实时竞价
二、全球四个顶级广告交易平台
1. Google Ad Exchange
当前，最流行的交易所是Google Ad Exchange，它为发布者提供了访问AdSense中所有广告客户以及其他高级/大品牌广告客户的权限。他们有优先交易，过滤/屏蔽，保证匿名性和Google信誉的条款，这绝对是大多数数字广告交易者的首选交易。
2. OpenX
对于大多数广告客户来说，OpenX也是另一个流行的选择，它提供了令人难以置信的Yield Analyst，吸引了许多买卖双方来交易所。交换保证了利益相关者在整个广告平台上的完全自治权。此外，他们的客户支持是一流的，可以迅速做出响应。
3. AppNexus
通过访问超过692,427个网站，AppNexus为希望在线做广告的人们提供了多种选择。它还具有专有的网关，可以访问主要的广告交易平台和广告资源汇总商。
4. SmartyAds
SmartyAds拥有超过250多个DSP，并迎合了全球用户群，在活跃的开放市场中拥有繁荣的买卖双方社区。该市场连接了高级发行商，移动应用程序和直接广告商，因此提供了优质的服务。
广告系统定向维度与简单策略
定向可帮助广告主有效触达人群、提高转化率、降低成本，在传统流量还处于粗放式管理的时代，广告主和优化师们只需要买词+调价+简单扩量，就可以拿到很好的量级；但是随着流量期红利已过，广告主希望“降本增效”，流量入口也更加分散，对于交易平台来说，如何更加精准拿到更多有效量级是非常值得思考的。
针对流量精准，各大广告平台早就推出了定向系统：可以通过用户基本信息、行为信息、偏好信息、地理信息等完成触达目标群体，
一、广告定向维度
总体来说可以分为用户、内容、环境的匹配，其中包括：
1.人群基本属性定向：包括基本用户信息，比如：年龄、性别、用户学历、用户婚姻状态、生活状态、消费能力等；
2.用户行为定向：基于用户的行为来识别其意向和需求，从而锁定目标受众的一种精准定向方式，判断依据包括但不限于用户浏览的网页内容、点击过的广告、安装过的APP所属类别、喜欢晚上看视频等；
3. 重定向：用户曾经点击过广告但是没有发生转化的情况，再次发送广告进行二次刺激；
4. 相似用户定向（look-alike)：根据之前的优质模型进行相同人群扩展；
5. 上下文定向：根据用户喜爱的内容，以及曾经点击过的广告的上下文内容；
6. 地理位置定向：国家、省市、长期居住地、当前所在位置、近七天去过某地等；
7. 天气定向：穿衣指数、紫外线指数、化妆指数、天气气象、温度；
8. 网络：wifi、4g 等；
9. 自定义用户：DMP人群包等；
有时不同的平台有不同的叫法，比如有的电商平台会将团购专门作为一个定向方式，它某种程度反映的使人们的消费能力，和上面提到的基本属性定向有所重复，所以只需记住主要核心，具体分类方式可根据具体情况进行整理。
二、广告定向策略
1. 广告内容方面
1）广告内容丰富度：在用户使用产品的过程中要保证用户看到的广告内容丰富多样，不至于一个广告多次出现让用户产生厌烦心理，这样对广告主的广告形象也会有较大损害；
2）用户兴趣挖掘：在根据上方各种维度定向投放后，收集回来的数据是否可以引导系统向更精准/广阔的范围去拓量。
3）上下文相关性：指根据特定的上下文尽量展示内容相关的广告，比如：用户在浏览一篇美妆类文章时，展示口红的广告，体验就要比展示数码设备的广告体验更好。相关性对体验有提升，但对广告效果并不总是有促进作用，更多的时候是在体验与效果之间进行权衡。
2. 产品设计方面
1）正负反馈：
- 在用户点击广告后，是否要根据用户的喜爱程度进行后续广告内容的调整；
- 在用户关闭广告后是否加长下一次出现广告的时长；
- 针对视频贴片广告，在播放时用户是否有切换页面/App的行为；
- 用户对于广告的讨厌程度是轻微还是严重，是第一次还是第n次；
一般的解决办法就是前期更换广告素材，如果持续负反馈那就可以考虑换内容的分类，比如游戏的换成电商的。如果该用户的价值较高，也可以考虑在当前时段减少一些广告来达到用户体验的平衡。
2）关闭广告方式：
- 简单方式：直接提供关闭或跳过按钮，常见于网页广告和视频贴片广告，用户点选后即可观看正片内容。
- 复杂方式：除了关闭功能外还提供额外功能，比如：不再看NIKE广告；举报该广告；不再看此类型广告等；关闭广告的同时也提供用户选择喜好的按钮。
到这里就不得不提YouTube，相信很多对在线广告有些了解的朋友们都会知道YouTube的广告机制，YouTube的贴片广告很多都是可以在播放5/10s之后支持用户选择跳过的，这类广告产品叫做Trueview广告。
YouTube这样的机制是给用户机会选择自己感兴趣的广告来看，结合有趣的扣费机制（通常跳过部分不计费），一方面可以保证广告的精准投放，另一方面也可以反向推动广告主优化广告素材。
国内也有一些尝试学习YouTube这种模式的广告主，不过后来又都改了回来，本质上的原因还是国内的广告制作精良度稍比不过国外，使用Trueview的模式对于广告主的广告素材要求是比较高的。
渠道归因的模型理解及使用
一、归因
在互联网用户量巨大，用户数据井喷的现状下，能够相对准确的了解企业那些动作能够引起正向的用户行为就显得非常重要。尤其是在广告行业，归因模型能够清晰展示：
- 哪些营销渠道促成了转化？
- 各渠道的贡献率分别是多少？
- 通过哪些用户行为路径产生的转化？
- 如何组合不同渠道获取更高的价值？
二、因常见的模型
1. 首次互动模型
这种模型强调第一次互动为用户带来的影响，无论后面经过多少次行为互动，全部记录在第一次的互动渠道中，但可能存在用户行为周期过长，判断周期过长，导致预测不准确等问题。这种模型适用于帮助企业发现容易拓新的渠道。
2. 最终互动模型
这种模型强调最后一次互动为用户带来的影响，无论前面经历过多少次互动，都记录在最后一次的互动渠道中，但可能存在误刷、盗刷的问题，将其他渠道的流量统一刷成自己的转化，比较容易产生作弊行为。这种模型适用于转化步骤少、周期短的业务。
3. 最终非直接点击
这种模型强调认为产品的大部分流量都是来自与其他渠道，单一渠道的作用有限，也可以屏蔽掉诸如收藏夹、购物车等这样的最后点击行为。需要排除掉直接流量，这种模型会很适合。
4. 平均分配模型
这种模型强调用户的每一个路径都应该被记录并进行分析，但是噪音也很明显，比如一般用户再找不到某一个网址或产品的时候，会比较倾向于先进行百度或者淘宝，但这样平均分配后，其他渠道的效果就会被拉低，展现不准。这种模型适用于想了解用户全部用户路径的时候。
5. 时间衰减模型
这种模型认为用户行为是多渠道共同作用的结果，每一次触达用户都对用户产生了影响，但是强调最近一次的影响最大化，但是可能存在时段过长重复计算的问题。适合客户决策周期短、销售周期短的情况。
6. U型互动模型
这种模型混合了首次互动模型和最终互动模型，比较适合在意触达和最后成交的用户行为统计情况。
三、归因模型在广告中的使用
1. 归因逻辑
在计算广告中，归因是重要的一环，也是相比于传统广告最有优势的地方，在工业场景中，一般会在渠道、活动、位置、素材四个大方面来进行统计归因，归因逻辑如下图所示：
2. 归因回溯窗口
2.1什么是归因窗口？
归因窗口（或转化窗口）是指广告发行商可用来宣称点击或展示所带来之安装的时间段。例如：如果广告主与广告发行商之间协定了为期七天的归因窗口，如果可以证明与发行商投放之广告交互的用户，在此七天窗口内安装了应用，则可以将此安装归因于此广告发行商，并由其收取费用。
2.2归因窗口为什么很重要？
归因窗口是帮助广告主和广告发行商了解转化发生时间发生的重要工具。观看广告与安装应用之间存在时间差：例如，早晨上班途中在 Facebook 上看到了一个游戏，然后等到傍晚下班回家，才想起来安装这款游戏。如果不考虑浏览广告与安装应用之间可能存在的时间差，安装可能会被误认为是自然安装，而不是付费安装，这可能表示广告发行商没有赚取该收的费用。设置归因窗口后，可借助技术力量将看过（而不仅是正在观看）广告的用户纳入计算范围。
2.3归因窗口应设置为多长？
归因窗口的正确长度应根据推广活动的目标确定。例如：广告主在开展横幅广告等“即现即消”形式的安装推广活动时，可能想要短一些的归因窗口。尽管成千上万的受众可能会在短时间内看到广告，但是基于展示的广告形式不太可能会在五天后还能促成安装。另一方面，广告主在开展希望促进交互的推广活动时，可能想要更长一些的归因窗口。如果广告主已在应用内占据有利位置，并且希望看到长期价值，则为期 21 天或 30 天的窗口有助于他们确定推广活动是否达到预期效果。
深度（目标）双出价解析与应用
一、深度（目标）双出价
深度（目标）双出价指的是在原来单一出价的基础上针对深度指标再次出价的一种出价模式，深度指标可以是付费或者存留指标。
- 单一出价模式关注：预估点击率+预估转化率
- 深度（目标）双出价关注：预估点击率+预估转化率+预估深度转化率
双出价是oCPC的进阶版，主要适合对于价格敏感，转化数据稀疏，同时想对深度目标转化进行优化的广告主使用。
二、深度（目标）双出价优势
举例：某App在广告系统中投放效果广告，可以设置目标1下载出价：10元，目标2付费行为出价：100元；这就是一个双出价的出价方式，相当于给模型增加了两个锚点，整个广告投放过程是一个连续多次的拍卖行为，直接用高价来竞争，模型在前期会给一个高价去抢量，也容易造成成本波动，相对于单一出价用户付费行为来说，双出价可以有效防止前端转化花费过高。
再站在成本控制和预算控制的角度来看，早期定价有助于更好的控制成本和预算，由于存在两种出价，如果前期下载成本比目标1出价高出很多，模型可以相对快速的校准目标，防止转化成本过高；如果前期下载成本较低，机器模型也可以根据目标1出价快速得到反馈，进行提高出价，帮助目标2竞争到更多量级。
激活成本：流量媒体平台每激活一个用户的成本
激活出价：广告主为流量平台提供的激活用户单价，当流量平台每产生一个激活用户时，广告主需要为其支付的费用。
三、保率双出价与不保率双出价
保率双出价是双出价的又一细分，以“激活付费双出价”来举例：
- 不保率双出价：系统目标是激活成本不超过激活出价（或不超出出价的某个比例，例如10%），并且付费成本不超过付费出价。
- 保率双出价：系统目标是激活成本不超过激活出价，并且付费成本不超过付费出价，同时激活到付费的比率（即付费数/激活数，也就是激活成本/付费成本），不低于激活出价/付费出价的比率。
- 激活成本/付费成本≥激活出价/付费出价 === > 激活成本/激活出价≥付费成本/付费出价
四、使用深度（目标）双出价时应该注意什么
1. 双出价不是所有时候都优于单出价
- 在前期阶段双出价通过放弃了情况4这部分流量，来降低前期的波动，整体学习的更稳，成功率更高，全时段的综合成本更低；
- 在后期阶段单出价通过积累的付费数据，后面能够更快拉平之前的溢出成本，相比于双出价，多留下了情况4这部分流量。
总体而言，双出价主要适合对于价格敏感，转化数据稀疏，同时想对深度目标转化进行优化的广告主使用，如果对于价格不敏感，急于求深度转化量且前端成本波动小的广告主来说，单出价可能会优于双出价。
2. 保率、不保率要看比例
选择保率还是不保率的双出价要看激活到付费率正比于ARRPU：正相关性越高的广告，越适合用保率的双出价；正相关性越弱的广告，越适合用不保率的双出价。
3. 双出价操作指南
- 深度转化出价必须高于目标转化出价
- 出价调整频率一天不超过1次，幅度小于10%
- 激活出价和深度转化出价需同等幅度调整，如同时提升5%
- 深度转化率达标，但拿量不够时可以适当等比例提高激活出价和深度转化出价
- 激活成本达标且深度转化率稳定，期望提到深度转化率，可保持激活出价不变，适当下调深度转化出价，直至深度转化率满足预期（影响整体拿量）
- 深度转化率持续不达标的话模型会限制跑量，可适当降低目标深度转化率给到模型学习时间，一般一周左右可达标放量。
设计一个广告位要考虑什么
一、曝光度
广告位设计最重要的就是展现位置，好的位置可以带来好的流量。所以将广告位放置在哪个页面下，从哪里的流量入口进入，如何分配流量是会直接影响广告位曝光的程度，会对一个广告位的收益程度有很大影响。
二、用户接受度
商业化产品面临的一个重要问题就是影响用户体验，多个广告的露出容易引起用户的反感，引发用户流失等风险。
开屏广告会比普通广告更加让用户焦虑，但是如果是一个开屏互动广告顺滑的衔接到信息流广告，尽量减少一个广告位对用户的干扰，把广告做成好玩的内容形式，是一个优秀的商业化产品经理需要更多考量的。
三、转化程度
吸引用户点击、传播、转化是一个广告位的使命。通过哪些手段刺激用户产生上述行为，如何增加更多的转化路径，通过增加更多按钮还是支持落地页；能否增加用户对于广告的记忆，激发兴趣，以便在各个惊喜点完成转化。
四、创意制作复杂度
广告位的转化率固然重要，但是要与制作成本取得平衡。一个用手机就可以拍出来的素材与一个高速摄影机拍出来的“一镜到底”素材相比，前者更容易获得更好的ROI（投资回报率），设计的广告位是否能够兼容更低制作成本的素材，是设计者要考虑的。
五、惊喜度
在线广告行业已经进入严重同质化，只有让用户眼前一亮的创新点才能更好的抓住用户的眼球和口袋。比如目前较为火爆的互动广告，无论是通过引入流量明星，还是体验游戏，能够让用户不断产生新鲜感，才是能不断抓住用户的手段。
