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Ad Exchange竞价策略的变迁

ADX的竞价策略不仅仅是第二价格拍卖了,还有第一价格拍卖、Open Bidding、Bid Shading和Bid Cashing等。

第二价格拍卖

大部分的ADX的竞价是采用第二竞价,即多个DSP参与出价,出价最高的胜出,但时间花费是第二高价格加1分。

常规竞价

假设有三个DSP,出价分别为:

DSP

出价(单位:分/CPM)

A

1500

B

1400

C

1300

那么胜出的是A,实际花费是B+1=1401分。

广告位低价

通常ADX会有一个低价,如果只有一个DSP出价的时候,那么久采用低价作为第二高的参考。

假设DSP-A出价是1500,而广告位低价是1000,那么这时候A胜出,实际划分为1001。

N个轮播竞价

轮播通常有两种情况,一种是视频贴片,一种轮播图,这种一次广告请求但包含有多个广告位的,这种竞价按从高到底,然后次高计算,但是会有3中不同的情况

假设现在有三个轮播图,三个DSP分别出价是

DSP

出价(单位:分/CPM)

A

1500

B

1400

C

1300

低价

1000

低价位8,那么这时候三个成交价分别为:

DSP

出价(单位:分/CPM)

实际花费

A

1500

B+1=1401

B

1400

C+1=1201

C

1300

低价+1=1001

低价

1000

--

这个是非常常规的结果,但是有几种特殊的情况:

1、如果同一个DSP对这一次请求的不同展示机会有不同的出价,这个应该是常见的,这时候就不采用第二竞价,而是采用下一个DSP作为次高价格,这是为了避免DSP这件的内部竞争消耗为采取的竞价策略。

假如是4贴片广告:

DSP

出价(单位:分/CPM)

实际花费

A1

1500

B1+1=1201

A2

1400

B1+1=1201

A3

1300

B1+1=1201

B1

1200

低价+1=1001

B2

1100

--

低价

1000

--

这里A1,A2, A3连续排列,所以参考价使用不属于A的次高的B1;对B1来说,参考价也是使用不属于他自己的底价(跳过同属一个DSP的B2)。

2、如果两个价格出价相同,那么参考价也选择低于该价格的下一个出价。

DSP

出价(单位:分/CPM)

实际花费

A1

1500

C1+1=1101

B1

1500

C1+1=1101

C1

1100

--

低价

1000

--

3、如果两个价格相同的素材,因为帖位有限只能选择一个,为公平起见,ADX这里是随机选择的。

前面看到的竞价都是一轮竞拍的,但是随着程序化广告变得越来越越复杂,在二价竞价模式下,广告位竞价需要经过多轮竞拍,还需要适应不同的竞拍规则,二价竞价模式下,出价更高的买方可能会因为没能参与到最后一轮竞拍而无法胜出。例如,A表示第一轮竞价,B标识第二轮竞价,在第一轮竞价中A1出价1500高于A3的1100,所以以1101参与下一轮竞价,第二轮出价中B1以1300的出价竞的广告展示机会,但实际上A1是出到1500却没有竞得广告位。

DSP

出价(单位:分/CPM)

第一轮竞价

第二轮竞价

实际花费

A1

1500

1101

A2

900

A3

1100

A4

1000

B1

1300

1201

1201

1201

B2

1200

B3

1100

B4

1000

二竞价是目前交易市场的主流模式,但实际情况所有的交易市场都不会采用简单的而第二价格,程序化广告市场交易日益复杂,有着有复杂的竞拍规则,很多供应方平台会利用第二价格拍卖缺乏透明度的特点,在买方不知情的情况下提升低价。由于缺乏透明度,该交易模式被第一价格拍卖取代,调整后的一价竞价模式(first-price auctions)可以提升透明度,为卖方减少运营难度,帮助买方和代理机构合理评估广告位的价值。

第一价格拍卖

在2017年便有交易平台转而采用一价竞价模型,2018下半年,越来越多的广告平台默契的转向选择一价竞拍模型,这种减价方式不会有复杂的竞价规则,简单粗暴,如下图,广告主出价多少,如果竞得广告位就直接付出的出价的价格:

DSP

出价(单位:分/CPM)

实际花费

A

1500

1500

B

1400

C

1300

低价

1000

之所有有这么多的交易平台选择第一竞价拍卖,表面理由是:程序化广告交易过于复杂,不透明,广告主和媒体主不理解;实际原因是:在过去的两年内首次竞价在美国的市场份增加了几倍,广告的价格有百分之几十的提高,简单的就是改为首次竞价,广告收入能大幅提高,赢回市场份额。

调整后,对整个产业链的参与者都会有深远的影响:由于将所有广告主和程序化广告资源都到一个统一首次竞价市场竞拍,在一个统一的市场里,竞价将会更激烈,广告价格会上涨;对小广告主而言,可竞拍和可获得优质广告位的资源更加多的;对于中大型的广告主而言,在广告交易市场失去优质媒体的优先权,可能会转移从媒体主直接获取流量;对大型媒体主而言,由于中大型对优质流量的直接需求,会推高营收。

Open Bidding

从2018年初谷歌AdMob对Open Bidding项目进行公测后,越来越多的移动交易市场加入了这个项目,如AdMob、Smato、Index Exchange、Openx、Facebook、Tapjoy 、 AdColony、 AppLovin, Rubicon Project 等,目前Open Bidding只是在移动应用市场上,为了帮助开发者后的更多的广告收入和更少的用户延迟。

Open Bidding其实就是首次竞拍机制,采用广义第一价格,(数字营销领域就是这样,总要搞个新名字出来,才显得技术高大上),Open Bidding会向所有的参与者发送竞价邀请,使其能够在单一的统一的竞价市场产于竞争,所有的参与者都具有相同的优先级,谁的出价高,谁得到展示机会,结算价格就是出价。

因为在这之前ADX并不是向所有的需求方DSP都发送竞价邀请的,它会根据DSP的历史出价数据和成交情况去筛选部分的DSP,然后发送邀请,获得竞价响应后,并不是以广义第二价格去成交,为了便于广告主理解,一般对外直接宣传是广义第二价格,但由于交易规则的复杂性,如一些广告主优先级因素,分层竞价因素,可能会出现出价最高的并没有竞得广告展示机会,这是广告主难以理解。

由于交易规则的复杂和不透明,这个一直被广告主所诟病,期间不断的有ADX尝试使用第一竞价,不但获得广告主的认可,而且营收比广义第二价格的高出不少,所以谷歌计划在2019年底将谷歌的ADX专用转到首次竞价机制,详细的可以看:谷歌的ADX将转用首次竞拍机制,运用这个机制,能很好的解决这些问题:

如果采用原有的竞价规则,ADX根据历史数据只是向A发送竞价请求,A的出价是2块,但在Open Bidding里是想所有的ABC都发送,C的出价是3,明显收益更高,在这种还是不涉及优先级和分层竞价因素的前提下,明显是很有优势。

这样看上去Open Bidding还不错的样子,但又有人觉得让广告主支付全额支付竞价金额太高了,影响广告主的竞价积极性,广告主很不爽,所以就提出了Bid Shading,竞价隐藏。

Bid Shadding

什么是Bid Shading?

在程序化广告中有两种主要的竞价模式,一种是首次竞价,一种是第二价格,在首次竞价中,价格最高的将获得广告位的展示机会,且付出最高的价格;在第二价格中,出价最高的将获得广告展示机会,但支付的价格仅为第二价格多0.01,首次竞价效率高,但支付的金额太高,第二价格支付的金额低,但效率低和规则复杂,Bid Shading就是为了缓解这两种竞价的不足,最终成交的购买者只需要支付金额在首次竞价和第二价格之间,具体的取决于广告平台的算法。Bid-shading已作为优化竞拍决策的算法在DSP中广泛使用,

Bid Shading出现的原因?

首次竞价效率高,但DSP支付的金额太高,第二价格支付的金额低,但效率低和规则复杂,Bid Shading最开始是在SSP里面引用,后面逐渐也在DSP里面应用,由第二价格转为第一价格的时候会考虑映入Bid Shading。

Bid Shading如何工作?

我们来看一下BidShading是如何工作的,假设几个DSP的出价如下所示:

在首次竞价里面,竞的的价格是10,对于DSP1这个出价相对第二个是8高了2,会觉得这个出现太高的了。

在第二价格里面,不考虑多阶段竞价,竞得的价格是8.01,如果考虑多阶段竞价,价格可能是5.01,这个规则对很多的媒体主和广告主来说是黑匣子,不透明,

Bid Shading的出价是在第一和第二价格之间有个折扣,以这个价格作为实际支付的金额,通常是线性,比如第一价格10元和第二价格的8元的平均值,就是9元的了,另一种方式就是个人这个广告位的历史价格结算,比如9.2。这样对各方都相对有益的价格。

Bid Shading的优缺点?

优点:更低的价格,这个是相对首次竞价的来说的,毕竟这个是为了优化首次竞价的竞拍决策过程。

更多的DSP会参与到竞拍。

缺点:不透明,因为具体价格所使用算法不同导致。

利润会减少,毕竟是折扣价。

竞价缓存技术Bid Cashing

2018年,Index Exchange(一家ADX平台)使用竞价缓存技术被曝光后,这种技术只有Index Exchange使用,而且使用长达一年之久,竞价缓存成为告行业最为瞩目的技术, 所有这些操作,都是在广告主、代理商、DSP或者媒体不知情的情况下,由Index Exchange自主完成的。根据Index Exchange的的说法是:效果很好,不仅提升了用户体验,增加了买方竞价的成功率,还大大提高了媒体的CPM。但受到很大的质疑和争议,几天之后,Index Exchange宣布暂停Bid Caching。

BidCashing指的是在程序化交易过程中,买方如果在一次竞价中失败,他们会将买方这次的出价信息缓存一段时间,看看是否有机会在该消费者下次浏览的内容中投放这条广告。也就是说,用买方这次失败的竞价信息去竞买下一次广告曝光的资源。

竞价缓存技术可以帮助拍卖中没有胜出买方自动参与到下一场拍卖中。

这种技术是一种很大的创新,如果直接沿用上次失败的竞价信息去竞买下一次的广告曝光机会,会变成固定价格模式,广告主所投放的广告很可能出现在相对较差的网站和页面,并非自己想要购买的位置,而并不是RTB的每次都出价,但可以对下次参参与的竞买机会做严格的限制,如果是同一个用户的请求呢?用户访问一个站点第一页,第二页,大部分的站点都架构都是一样的,也就是第二次竞价很大可能有跟第一次相同的广告位,如果第一页竞价失败,那可以继续用这些竞价信息去竞买第二页的广告位。

目前是多种技术共存的局面。

本文分享自微信公众号 - GA小站(ichdata),作者:Haran

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-08-11

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