計算廣告:互聯網如何掠走我們的金錢

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編輯導語:在互聯網時代,許多人都會選擇網購并熱衷于網購,那么這背后就牽涉著網購平臺的廣告系統運轉,本篇文章作者系統介紹了互聯網廣告系統的運轉流程,感興趣的一起來看一下。

這一篇不是廣告,但我們要聊聊廣告。

當我們知道互聯網廣告系統是如何運轉之后,自然就能理解,為什么那么多的互聯網軟件,會讓我們免費使用。

隨著個人隱私問題被日漸重視,微信將“個性化廣告”單獨做了入口。

淘寶推薦,每次推薦結果的展示順序,幾乎都是商家投放的產物。

互聯網廣告的背后邏輯,其實一直都在人們的視野之內。

我們也就不禁在想,互聯網上的廣告是如何觸達到用戶的,這些廣告又是如何計費的?

在互聯網技術的飛速發展下,互聯網的廣告模式,稱之為“計算廣告”,會通過精量的計算,消耗掉每一毛每一分錢的預算。

但在正式討論“計算廣告”之前,我們得先說說“推薦系統”。

一、一體兩面:推薦系統與計算廣告

相對來說,推薦系統已經不再是一個陌生的名詞,社會上也有了很多算法推薦的討論。

但不可否認,推薦系統已經是我們網絡生活中,不可分割的一部分。

無論是抖音的短視頻,還是小紅書的種草筆記,無論是Soul的“靈魂匹配”,還是淘寶的“猜你喜歡”,都離不開推薦系統在其中的作用。

那抽象來看,“推薦”這個系統到底在做什么?

其實就是通過算法,從海量內容中,過濾出比較適合你的內容。

內容的概念其實是廣泛的。

狹義理解上,可能只有一篇文章會被認為是內容。但其實,任何信息和價值都需要一個載體,這個能夠傳遞信息和價值的載體,就可以稱之為內容。

你正在閱讀的這篇「產品變量」的文章是內容,亨哼主持的「人間變量」音頻播客也是內容,抖音的短視頻還是內容,這些都是專門創作的作品,但這還遠遠不足以涵蓋“內容”的范圍。

招聘網站上一個職位,傳遞了職位的信息,它是內容;社交軟件上匹配到一位用戶,為你提供了情緒價值,它也是內容。

而隨處可見的地鐵廣告、電梯廣告、手機彈窗、開屏廣告、廣告Push,傳遞了商品或服務的信息,這些“廣告”,自然也是特殊意義上的內容。

作為一個推薦系統,有三個要素,才能支撐這個系統的正常運轉。

1. 可推薦的內容(供給)

不難理解,只有有內容時,才能談得上推薦。

巧婦難為無米之炊,推薦系統必須有原料,才能進行運作,而且是需要有足夠豐富的原料。

只有內容夠多,推薦系統才有意義,只有三條五條內容,那還推薦個什么??!

2. 接收推薦的用戶(需求)

有了供給,還需要有需求,這個交易體系才能夠運作起來。

俞軍老師提到過:“用戶不是人,是需求的集合”。

對于內容來說,每個人有不同的內容需求,一個人也可以有多個內容需求。

只有一個用戶對某一項內容有需求時,用戶才愿意為其付出注意力。

3. 中間的鏈接方式(算法)

推薦系統天然需要“海量”的屬性,它需要海量內容,也需要海量的人,才能最大程度發揮出它的作用。

但同時,“海量”也對推薦系統的匹配方式提出了更高的要求。

如何將供給和需求進行匹配、如何匹配更準、如何匹配更快,成為匹配算法的不變命題。

匹配的基本邏輯,其實就是給供給和需求不停地抽象標簽,包括用戶畫像、瀏覽偏好、消費記錄等等,然后把同樣的標簽連接起來。

當標簽的維度越來越多,標簽的內容越來越豐富,就需要公式,來衡量優先哪些匹配關系。

公式越來越多越來越復雜,就形成了算法。

推薦系統推薦內容,而廣告則是內容的一種。

當推薦原理運用到廣告分發領域時,就衍生出了一個全新的分支——計算廣告。

因此,根據推薦系統的三要素,也能夠推論出計算廣告的三要素

  1. 可推薦的廣告(供給)
  2. 接收廣告的用戶(特定場景下的需求)
  3. 連接方式(算法)

所以什么是計算廣告?雅虎(Yahoo)研究員Andrei Broder 給出了一個被業界基本認可的定義:計算廣告的核心是在一個特定語境下的特定用戶與合適的廣告之間,找到某種“最優匹配”。

所以,這樣看來,計算廣告不過是推薦系統的某種特殊應用而已,兩者的基本思路是一致的。

二、廣告的基礎邏輯

對于廣告來說——無論是傳統廣告還是互聯網廣告,廣告都是消費用戶注意力的一種行為。

通過吸引用戶注意力,然后把廣告內容更好的傳遞到用戶的認知里。

因此,要想更多的消費廣告,就必須獲取更多的注意力。

如何獲取更多的注意力?就是通過內容,比如優質文章、種草筆記、鬼畜視頻、沙雕圖片,乃至電影電視、綜藝直播等等。

通過這些內容獲得用戶注意力,然后在捕獲用戶注意力的時刻進行廣告的曝光,完成對用戶注意力的一次消費。

于是,我們也就能理解,在視頻網站看視頻時的貼片廣告,是一種怎樣的基礎邏輯了。

這就是廣告學領域中,著名的“二次售賣理論”

百科對這個理論的解釋是:

二次售賣理論指的是媒介單位先將媒介產品賣給終端消費者(讀者、聽眾、觀眾),然后再將消費者的時間(或注意力)賣給廣告商或廣告主的過程。

簡而言之,第一次售賣,媒介向受眾提供信息,滿足受眾對信息的需求,消除受信者的隨機不確定性。

這里售賣的是信息,信息是商品。

第二次售賣,將受眾的注意力,售賣給廣告商,受眾的注意力是商品,是“注意力經濟”,“影響力經濟”。

我們必須對每一次廣告所涉及到的角色進行分類,才能理解廣告的本質。

可以看到,一個廣告的環節中,包含三個角色:

  1. 廣告主
  2. 媒體
  3. 用戶

以傳統報紙為例,可以更好理解廣告的邏輯。

雖然廣告是某種內容,但只有這種內容時,其獲取用戶注意力的能力就會很差,成本也會很高。

因此,廣告這種內容,需要借助其他內容,如電影電視、綜藝節目、新聞報道、小說散文等媒體內容來更廣泛的捕獲注意力。

于是,報紙需要收集足夠多優質的文章,然后把這些優質的內容以近乎免費的價格提供給用戶(讀者),借此捕獲用戶的注意力。

以求用戶在消費優質文章之余,順便對廣告產生一點興趣。

當捕獲了相當數量的用戶注意力后,報紙(媒體)就可以把版面上明顯的位置,賣給廣告主,廣告主非常開心,自己的產品能夠在用戶沉浸閱讀當日新聞時,出現在讀者必然能看到的位置。

于是,廣告主打了廣告,媒體獲得了廣告費,用戶也閱讀了想要閱讀的新聞。

因此,用戶在平臺獲取內容,其實也是在出售自己的注意力換取優質內容,然后媒體再把這些用優質內容買來的注意力,打包賣給廣告主。

而互聯網時代的寵兒,無論是抖音還是百度,本質上都是和傳統的報紙是一樣的,都是承載內容的平臺。

因此,對于平臺來說,要想獲得更多的收益,就需要從三個方面突破:

  1. 更多的受眾(或者說更多的注意力)
  2. 更多的廣告主(客戶)
  3. 更多的消耗(更加精準的提高廣告主的廣告在用戶那里的曝光度和接受度)

捕獲更多的注意力,就需要不停地給用戶推薦奶頭樂,不停地挖掘KOL。

更多的廣告主,就需要相當數量的銷售,去售賣廣告位置;更多的消耗,則需要優秀的算法,來實現“計算廣告”。

我們常說,互聯網商業模式,很多都是“羊毛出在豬身上”,“羊毛”是效益,“羊”是用戶,“豬”是客戶,即廣告主(沒有罵人的意思)。

所以,無論現在的互聯網巨頭們吹噓自己的技術有多么強大,都沒能跳出這個幾十年來從未變過的廣告邏輯。

某種意義上,廣告巨頭們無非就是把信息和內容,從報紙搬到了網絡上而已。

太陽底下沒有新鮮事。

不過還是有一點,廣告的本質雖然沒有改變,但廣告的推薦和曝光方式,卻飛速進步。

平臺可以通過用戶的畫像標簽,獲得用戶的偏好,推薦更準確的廣告,讓廣告主的預算,能夠更快的消耗。

三、互聯網廣告的10種形式

互聯網廣告的計費,是圍繞著“消耗”進行的。

一旦說起消耗,第一時刻想到的就是花錢,一定不開心。

但在計算廣告這里,其實不是。

某種意義上,投放在廣告平臺上的費用花不出去,才是廣告主們的痛苦。

因為在計算廣告的場景下,ROI(投入產出比)是可以估量的,廣告的消耗金額,基本上可以實打實地算出可以獲得多少收益,如果沒有消耗,那么也就沒有收益。

效果可估量,是因為效果可觀測。

互聯網廣告中,“點擊 -——跳轉——購買”是最基礎的邏輯,每一個點擊、每一次轉化,都是能夠記錄下路徑,進而統計出轉化率。

這也是互聯網廣告相較于傳統廣告的優勢所在,甲方爸爸能夠相對精準的知道,自己的錢到底獲得了多少的回報,以及可以得知,是哪一步的轉化出了問題,下次可以優化。

這是過去傳統廣告不具備的優勢。

在過去,廣告主在電視上投個廣告、在報紙上買個版面,鬼知道誰是因為這個廣告購買了商品。

而傳統廣告是相對粗放的,所以隨著互聯網廣告的發展,甲方爸爸們也會用腳投票。

從2011年開始,傳統廣告花費就呈明顯的下降趨勢,而互聯網廣告則保持迅猛增長,在2020年,互聯網廣告消費就狂攬7000億。

那落下來,互聯網廣告到底都有哪些消耗方式?用戶看到的廣告是怎樣計費的?偶爾聽到一些CPA、CPT之類的術語,卻傻傻摸不清頭腦?

所以,互聯網廣告或者商業產品的效果和計費,就需要有一套評價指標。

通過不同的計費方式,廣告主可以選擇更加適合自己的投放形式。

1)CPC(Cost Per Click/Cost Per Thousand Click Through)

每點擊成本/每千人點擊成本,按點擊付費,屬于點擊付費廣告,根據廣告被點擊的次數向廣告主收費。

2)CPM(Cost Per Mille)

每千人曝光成本,屬于展示付費廣告,只要曝光展示了廣告主的廣告內容,廣告主就需要付費。

3)CPT(Cost Per Time)

按時間付費,以時間段來進行計費,例如“一天多少錢”。

CPT是非常早期的廣告計費形式,由于其簡單粗暴易結算的特點,成為很多門戶網站和中小網站最偏愛的投放方式(但廣告主不喜歡,因為精確度不夠高)。

4)CPA(Cost Per Action)

按行動付費,是一種按照廣告投放實際效果計費的方式。

這里的“行動”并非固定行為,可以是問卷、表單、咨詢、電話、注冊、下載、加入購物車、下單等用戶實際行動。

廣告主會在投放前同媒體或者代理商約定好,只有在用戶發生約定好的行動時,才會收取廣告費用。

5)CPD(Cost Per Download)

按下載付費,按用戶完成下載付費,一般用于App推廣,常見于軟件應用商店、App互相調起等場景。

6)CPI(Cost Per Install)

按安裝付費,每安裝成本,相較于CPD,CPI要求用戶不僅下載App,還需要安裝激活。

但這種方式一般多用戶廣告主內部衡量投放渠道質量,直接通過CPI與媒體結算的情況較少。

7)CPS(Cost Per Sales)

按銷售付費,以實際銷售產品數量來換算廣告費用,多用于電商、導購、導航類網站/媒體,例如常見的淘寶返利等就屬此類。

以上是比較常見的類型,以下則比較少見,稍微了解一下即可。

當然,以上這些豐富的互聯網廣告計費方式,并非同時出現,而是隨著商業模式的進化和技術的發展,逐漸演變。

而且,在當下,計費模式依然在快速進化中,例如當下非常在CPC的基礎上,通過智能動態出價進行廣告投放的 OCPC、ECPC 等計費方式。

四、“計算”還是“算計”

無論是推薦系統還是計算廣告,在經歷了飛速發展的野蠻時代后,終究也會遇到技術帶來的新問題。

通過精準的算法,推薦強關聯的廣告,這是廣告平臺從誕生起就承載的使命。

但在客觀意義上,這是不是在不斷膨脹消費者的消費欲望。

拼多多的砍一刀,精確計算到小數點后6位,不把用戶當人,理直氣壯地破壞用戶體驗。

百度搜索的競價廣告,從無數騙子廣告到魏則西事件,不斷上演人血的饅頭。

我們也不禁反思,科學技術快速發展,相應的科技倫理的研究卻被遠遠地拋在了后面。

用戶隱私。誠如前文所說,廣告系統要想精準,就需要獲得盡可能多的用戶標簽,然后才能把合適的廣告恰到好處的推送用戶面前。

廣告是離錢最近的產業,為了更多的盈利,商業公司恪守用戶隱私的底線,如同癡人說夢。

所以近些年來,用戶隱私侵犯的情況也越來越引發社會的反思。

價格歧視。推薦算法為用戶創造了千人千面的內容定制,但同樣的方式,也能夠為顧客創造千人千面的產品定價。

于是,向不同的人推送不同的價格,成為互聯網交易平臺的慣用伎倆之一。

當然,互聯網交易平臺不會傻到直接在原價上做出區別,這容易被一眼戳穿然后落人口實,所以平臺會通過給發放不同金額優惠券等方式,間接實現價格歧視。

在廣告已經成為互聯網一部分的今天,對于廣告內容和廣告實現形式所帶來的影響,需要有更多的考量。

君子愛財取之有道,算法平臺也要有所為有所不為。

技術是中立的,但技術背后的人必須有立場。

無論是推薦系統還是計算廣告,無論是CPT還是CPA,都是精密運算的結果。

但人的相遇永遠無法用算法做到,這也正是人間的美妙所在。

茫茫人海,那個人總是在你意想不到的時候,出現在你身邊。

 

作者:亨哼,95后互聯網產品經理;微信公眾號:產品變量(ID:hengpaper)縱觀TMT風云,解構產品思維。

本文由 @亨哼 原創發布于人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載。

題圖來自 Unsplash ,基于 CC0 協議。

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  1. 可以說網上沒有隱私可言,大數據分析給人拿捏的死死的,我之前想買個東西和朋友聊天說了,結果某購物軟件直接就推送了

    來自河北 回復
  2. 啊啊啊,真的是我不愿意被掠奪,但是有時候還是被掠奪了,終究是我輸啦

    來自河南 回復
  3. 廣告真的無處不在,感覺都已經厭倦了,很多時候一不小心,又點進一個廣告,敗好感

    來自云南 回復
  4. 解答了我心中對廣告的疑惑,廣告付費的方式如此多種多樣,天花亂墜的廣告實實在在地使人的消費欲望膨脹了

    來自廣東 回復
  5. 看到這個,想起來一個朋友,之前到處找人幫她砍拼多多,結果時間花了,人情欠了,還沒效果。

    來自四川 回復
  6. 確實,大數據時代,誘惑性的東西太多了,一個不注意,錢、精力都沒了。

    來自四川 回復
  7. 原來流量大真的可以為所欲為,我以前還在納悶不就是有很多人看嗎能賺什么

    來自河北 回復
    1. 1111

      來自北京 回復
  8. 感覺那些購物軟件一直在用各種各樣的方式引誘我去購物,淘寶上的簽到紅包就是這樣,當我領到紅包之后總感覺如果不用了的話就是虧了,從而一直在消費

    來自河南 回復
  9. 互聯網是真的賺錢啊,還有很對會員費,收到廣告,太多太多了

    來自江蘇 回復
  10. 在大眾面前展現的廣告背后居然有這么完整成熟的體系構成,知識面又擴大了。

    來自江蘇 回復