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效果廣告投放的過程中，如果遇到廣告超投的問題，不僅會造成廣告主對分配預(yù)算、把控投放節(jié)奏的困擾，同時也會讓廣告主對平臺的可靠性產(chǎn)生質(zhì)疑。面對這種情況，產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該提前做好哪些防范措施呢？

在效果廣告投放的過程之中，經(jīng)常會遇到廣告超投的問題，例如200元的一個廣告組，可能實(shí)際花費(fèi)230元。如果這種超投的廣告組比較多，金額又不較大，就會造成廣告主對分配預(yù)算、把控投放節(jié)奏的困擾，同時也會讓廣告主對平臺的可靠性產(chǎn)生質(zhì)疑。

面對這種情況，產(chǎn)品經(jīng)理要怎么解決呢？

我們先來看下廣告為什么會超投。

以CPM出價投放的廣告為例，當(dāng)廣告計(jì)費(fèi)已達(dá)限額被通知下線前，粗略的講廣告需要經(jīng)歷請求、檢索、篩選、排序返回、曝光，5個階段。中間的時間差，會導(dǎo)致廣告下線指令已發(fā)出，但已被檢索下發(fā)的余量部分，無法終止投放，依然會因?yàn)楸徽故径a(chǎn)生扣費(fèi)。流量越大，請求并發(fā)量越高，超投現(xiàn)象就越顯著。

圖：以CPM出價計(jì)費(fèi)為例的廣告投放及計(jì)費(fèi)過程

面對廣告超投的情況，常用的策略的有哪些呢？我們來逐一說明：

一、縮短結(jié)算發(fā)出下線指令到下線廣告之間的時間間隔

從上文可以看出，廣告超投的主要原因是因?yàn)橛幸粋€時間差，廣告下線指令與廣告實(shí)際下線的時間差。這個時間差越長，就會導(dǎo)致這個時間段中間下發(fā)的廣告越多，廣告超投的金額就越大。解決這個問題，可以通過技術(shù)手段優(yōu)化程序的處理速度，最大限度的減少時間差。

但是，由于檢索廣告等系列動作是先發(fā)生于廣告下線指令的，所以，極端的說就算技術(shù)將結(jié)算發(fā)出下線指令到下線廣告之間的時間間隔縮減到“0”，也無法完全有效的避免廣告超投情況。

業(yè)界主流的做法是通過流量控制來達(dá)到減少超投的目的。我們來詳細(xì)看下

二、減少下線指令發(fā)出前廣告被檢索的數(shù)量，即流量控制

流量控制的主要目的是，當(dāng)賬戶余額較低時放慢該賬戶下廣告的投放速度，減少下線指令發(fā)出前廣告被檢索的數(shù)量。這個方法可以大幅度的控制超投情況。一般進(jìn)行流控的集中方法：

1. 概率算法策略-根據(jù)消耗比例降低被檢索出來的比例

概率算法是一種比較簡單的算法，由廣告策略產(chǎn)品經(jīng)理制定，根據(jù)實(shí)際消耗占目標(biāo)消耗（限額）的比例，確定廣告被檢索的概率。當(dāng)實(shí)際消耗快逐漸接近目標(biāo)消耗時，廣告被檢索的概率逐步降低。以此減少下線指令發(fā)出前廣告被檢索的數(shù)量。

優(yōu)點(diǎn)：對算法的要求相對簡單，人員成本較低，小公司也可以實(shí)現(xiàn)，并且有相當(dāng)有效的作用?？梢栽诤艽蟪潭壬蠝p少超投現(xiàn)象

缺點(diǎn)：控制過程粒度較大，容易造成廣告預(yù)算不夠平滑，前期消耗很快，后期消耗很慢。只能解決超投的問題，但是無法幫助廣告主優(yōu)化投放效果

2.? Pid算法策略-控制投放速度

Pid算法，是比例Proportion、積分Integral、導(dǎo)數(shù)微分Derivative首字母的簡稱。pid算法是一種非常經(jīng)典的且應(yīng)用廣泛的控制算法，最早被應(yīng)用在自動化控制領(lǐng)用，從對一個小元件的溫度控制，到對一架無人機(jī)的飛行路徑、飛行速度的設(shè)計(jì)，pid算法都可以發(fā)揮作用。

Pid算法的原理，主要是依據(jù)實(shí)時的投放反饋數(shù)據(jù)，來動態(tài)運(yùn)用比例、積分、微分手段及勝率的預(yù)測，控制投放速度的均勻穩(wěn)定。PID控制的基礎(chǔ)是比例控制；積分控制可消除穩(wěn)態(tài)誤差，但可能會增加超調(diào)；微分控制可加快大慣性系統(tǒng)響應(yīng)速度及減弱超調(diào)趨勢。運(yùn)用“傅立葉變換”將流量波動波形及投放進(jìn)度波形進(jìn)行數(shù)學(xué)擬合的基礎(chǔ)上來做預(yù)測。

圖：Pid算法示意圖

概念沒聽懂沒關(guān)系，咱們來看看這個算法有啥好處和不足。

優(yōu)點(diǎn)：引入Pid算法后，對廣告消耗速度的控制更加的細(xì)膩，不會出現(xiàn)到臨界點(diǎn)突然展示機(jī)會瞬間大幅度變化的情況。對廣告超投有非常大的幫助，可以拉長廣告的投放時間，幫助廣告預(yù)算在投放時間內(nèi)，根據(jù)需求均勻的消耗掉預(yù)算，減少流量過大廣告預(yù)算極端時間內(nèi)就被消耗殆盡的情況。

缺點(diǎn)：需要比較強(qiáng)大的算法團(tuán)隊(duì)和大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)。無法根據(jù)流量的變化動態(tài)調(diào)整投放速度，有可能使高價的廣告主過早的退出競價市場，不利于平臺整體收入的最大化

3. Pacing算法策略-控制預(yù)算平滑消耗

Pacing算法簡單的說，是根據(jù)歷史流量占比預(yù)估預(yù)算分配，使廣告覆蓋的有效用戶盡可能的多。具體做法是在算法中引進(jìn)廣告排序參數(shù)，參與傳遞率PTR，通過rt 智能步調(diào)調(diào)整消耗速度，使消耗根據(jù)流量的變化同比消耗。目標(biāo)是使消耗分布曲線無限接近流量分布。

傳統(tǒng)競價算法的問題：在預(yù)算有限時非最佳

簡單的第二競價會使高ecpm客戶快速消耗完，并退出競價，對廣告位及媒體都不好。它試圖在每個機(jī)會獨(dú)立于其他拍賣機(jī)會而達(dá)到最大化收入。

①表現(xiàn)好的廣告，競猜過快消耗完預(yù)算。很早便退出市場：

I、隨著廣告的退出，市場競爭就會減少。在第二競價拍賣機(jī)制中，競爭減少將導(dǎo)致收入下降；

II、定向要求寬泛的投放有可能大量搶占某一競爭激烈的定向流量，導(dǎo)致定向要求嚴(yán)苛的投放無法消耗。從而收入下降；

III、廣告在他們的目標(biāo)細(xì)分受眾中將會得到一個傾斜的表現(xiàn)。即受眾分布不均；

②這種方式延遲最新的消耗信息的可用性，從而導(dǎo)致超投，進(jìn)而造成盈利損失。即請求與實(shí)際消耗之間的時間差導(dǎo)致的超投；

budget pacing算法的優(yōu)點(diǎn)：

算法的主要思想是：根據(jù)整體的流量及交易情況分配展示。旨在一天時間內(nèi)平均分配每個廣告投放的展示次數(shù)。

①對于每個廣告系列，我們都可以獲得白天可見的曝光流量模式的預(yù)測，根據(jù)預(yù)測，我們可以確定一個預(yù)算分配計(jì)劃。此分配計(jì)劃是根據(jù)投放的預(yù)算與預(yù)測的可靠流量根據(jù)比例確定的。

②在運(yùn)行時，我們會密切監(jiān)控每個廣告系列的廣告投放量，如果這個投放的消耗比分配快，我們將調(diào)低他們的展示概率，不允許他們參與某些競價。

算法實(shí)踐：

三、調(diào)整計(jì)價策略，將計(jì)價時機(jī)提前

通過以上的分析，我們可以看出，廣告超投的主要原因是由于廣告廣告下線通知比廣告下發(fā)要晚。如果廣告在快到達(dá)預(yù)算前，就可以預(yù)測到需要下發(fā)的廣告量，是否就可以徹底解決廣告超投問題？

答案是，是的。只要預(yù)扣費(fèi)達(dá)到預(yù)算就會顯示接近預(yù)算狀態(tài)，已經(jīng)接近預(yù)算狀態(tài)的廣告不再有新的廣告下發(fā)，依靠前面下發(fā)的余量來完成預(yù)算的消費(fèi)。此時預(yù)扣費(fèi)只是預(yù)估的消費(fèi)，并沒有真實(shí)發(fā)。

優(yōu)點(diǎn)：可以從根源解決廣告超投問題；

缺點(diǎn)：需要可以準(zhǔn)備的預(yù)估廣告的曝光率，負(fù)責(zé)曝光前就提前扣費(fèi)有可能會造成廣告主的損失。非成熟體系，建議謹(jǐn)慎。

四、平臺系統(tǒng)后臺控制

上面提到的策略都是通過技術(shù)手段來實(shí)現(xiàn)廣告防超投的控制。除了技術(shù)手段，我們還可以通過后臺的一些控制來減少這種情況，例如：

1. 最小預(yù)算不能低于一個數(shù)值，比如50。因?yàn)轭A(yù)算越小，算法可以發(fā)揮的調(diào)節(jié)作用就越?。?/li>
2. 建議廣告主不要頻繁修改出價和預(yù)算。不僅會破壞算法的訓(xùn)練過程，而且在出價和預(yù)算的過程中會造成算法調(diào)整的一段盲區(qū)，導(dǎo)致超投；
3. 當(dāng)廣告主調(diào)小預(yù)算時，設(shè)置一個限制，比如，如果即時生效，則調(diào)整的預(yù)算下限需要大于消耗金額的某個值?；蛘咧苯诱{(diào)小金額第二天生效；
4. 超投不計(jì)費(fèi)等；

以上，是對效果廣告防超投策略的一些理解和實(shí)踐，如有不到位的地方歡迎大家一起討論。

作者：花椒社，公眾號：花椒社（ID：i_huajiao）

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