對于“廣告為什麼要計算”這個話題，傳統廣告人與互聯網人有些不同的理解與看法。而深究計算廣告的意義，我們發現：通過計算能夠選出最優的個性化廣告，收獲最大的投入産出比。

上海有位李博士，提出了相聲笑果預期總公式，又因為在東方台面授郭德綱一炮而紅。且不論公式是否靠譜，這個人倒是真的讓大家笑了：相聲還能用公式算，你開什麼玩笑？

最近，我也碰上了這樣的事兒。這學期，我在中國傳媒大學開了門《計算廣告》，本以為大家會踴躍讨論算法和數據，誰知一上講台，中傳的老師就提醒我：恐怕你得先說說，為什麼廣告還要計算呢？

廣告為什麼要計算？！這對互聯網人來說，似乎與“洗澡為什麼要脫衣服”一樣，從來不曾被問起，永遠也不用回答。面對如此深邃的哲學诘問，我陷入了沉思，醒來時頓然領悟：原來在不同背景的廣告從業者之間，存在着巨大的認知鴻溝。

對傳統廣告的學者、代理公司和CMO們來說：廣告是在戛納落日的餘晖裡，用香車美女圍繞着甲方爸爸，靠想象力和洞察力，忽悠全世界用戶以買單為榮，是街邊的破爛小店和黑手黑腳的碼農不能觊觎的。

對互聯網的工程師、産品經理和CGO們來說：廣告是驅動新時代财富引擎的黑科技，靠人工智能平地摳餅一樣嘩嘩印着鈔票，還别說藝術工作者，凡高數成績八十分以下的從業者，都應該羞愧得無地自容。

為了抹平這一鴻溝，争取諾貝爾和平獎，我決定通過本文，把“廣告為什麼要計算”這個問題，做一番提綱挈領的解釋。如果本文你都理解了，那麼你對數字廣告原理的把握，應該超過90%的廣告公司CEO了。

傳統廣告把廣告活動的執行流程，分為策劃、創意、投放和結案幾個部分，譬如下面特洛伊木馬的頭尾身足。隻是“投放”這個馬身子，因為傳統媒體既無法歸因，也無法個性化，隻好當個黑盒子不求甚解。

有了數字媒體，木馬的腹内玄機才為人注意：如何在每次展示時，通過計算選出最優的個性化廣告，以顯著提高效果，是新的革命性問題。于是，在互聯網廣告圈，大家開始把目光聚焦在木馬的身體内部。

個性化，就是看人下菜碟，即根據用戶決定投什麼廣告。這早已是個老生常談的口水概念了，但要提醒大家，個性化的基本原則與其說是“合适者得”，不如說是“價高者得”，這也是我們将要讨論的核心計算問題。

從商業上看，個性化首先能讓用戶看到更感興趣的産品推廣，大大提高轉化率；其次可以精細地切分流量，以同時服務大量小客戶。這些給市場帶來了什麼變化呢？

最重要的變化，就是媒體不再跟大客戶們讨價還價，逮住蛤蟆攥出尿來，而是泰山不讓土壤，盡量降低客戶的進入門檻，讓他們自主出價，再根據價高者得的邏輯來分配流量。

也就是說，在線廣告的售賣模式，由談判達成合同為主，變成了開放式競價為主，這一點至關重要。

在這樣的商業邏輯下，廣告平台的核心目标不再是預算，而是客戶數！客戶數！客戶數！

這很好理解：客戶足夠多，就能把價格擡到較高的水平上，媒體就能躺着掙錢了。您想想各大售樓處開盤的時候，為什麼要花錢雇大媽們排隊，就能對此有直觀認識。

結果，與傳統廣告相比，數字廣告市場結構發生了巨變：2019年1月，Facebook的廣告客戶達到了七百萬！這比互聯網産生前，人類曆史上的廣告主總量恐怕還要大一個量級。另外，收入也大半來自效果客戶的螞蟻雄兵，大品牌客戶的預算和話語權早已是明日黃花。

屢有傳統大企業CMO問我，如何擁抱數字廣告？依我看，最重要的是先理解這樣的市場變化：時代變了，小客戶才是市場主宰，媒體再不會屁颠屁颠地圍着你們轉了！沒錯，人家還對你遠接高迎四菜一湯，但那不過是拿你當個幌子，給小客戶們看看罷了！

下面我們就來看看，價高者得的拍賣模式中的基本計算邏輯是怎麼樣的？

一、基本計算邏輯與分工

什麼是價高者？就是給本次展示帶來的最大收益的那則廣告。因為要在廣告投出去前的一瞬間做決策，這個展示收益是預估的，叫“千次展示期望收益（expected Cost per Mille, eCPM）”，由于單次展示收益太小，為了方便，習慣上乘個一千。我們說計算廣告，核心就是算這個eCPM，找出價高者。

eCPM具體怎麼算呢？我們把廣告産生效果的過程分解，就清楚了。

如下圖所示，一部分用戶看到廣告後會點擊它，這個比例是點擊率μ；而點擊用戶又可能産生轉化，為客戶帶來平均點擊收益v。顯然，隻要分别算出這兩個量，把它們乘起來就是eCPM。

分别估計，那麼由誰來估計呢？

一般來說，由于點擊數據在媒體上，轉化數據在客戶那兒，因此媒體估計點擊率，客戶估計點擊收益，是最合理的分工。

相應地，我們看到的主流計算廣告平台，很多都是按點擊收費（Cost per Click, CPC）的。

這裡有個新的疑問，客戶與媒體是博弈關系，他們沒有義務上報真實的點擊收益，而是怎麼有利就怎麼出價。問題來了：如何引導客戶，讓他們盡量說真話呢？否則，乘起來算出的eCPM就不對了啊！

這個問題，在博弈論中早有答案：如果拍賣采用二價，也就是向拔頭籌者按第二名出價收費，那麼在達到納什均衡狀态時，競拍者就會如實按自己收益出價，否則就對自己不利。

如果有一組位置一起拍賣，二價可以推廣為更一般的VCG定價，細節就不贅述了。二價和VCG機制，是維護競價廣告系統穩定透明，最大化社會價值的定海神針。

客戶給了點擊收益，該算點擊率了。某次廣告展示的點擊率，跟什麼因素有關呢？

一是用戶，不同用戶的興趣與需求不同，适合的廣告也不同；

二是場景，也就是用戶當下正在做什麼，毫不相幹的廣告效果自然不好。也就是說，點擊率是廣告、用戶和場景三者的函數。

上式裡的用戶（u）和場景（c）兩個因素，僅知道其ID是沒什麼用的：你要的不是他叫張三，而是他對什麼有興趣。于是，定量描述用戶和場景的特征，就催生了另一個計算問題——受衆定向，或者叫用戶畫像，這就得有些用戶數據才能做了。

受衆定向，就是根據用戶在各種場景的行為數據，推算出他有什麼興趣，強度如何。僅僅依靠廣告系統本身産生的數據，是不足以有效刻畫用戶的，我們往往需要有搜索、購物、應用列表等更有價值的數據資産。有了用戶的興趣标簽，就可以帶入到點擊率模型中，更準确地判定他對某個廣告的反饋了。

當然，這也帶來了嚴重的問題——對用戶數據的肆意收集和濫用。

數據創造了互聯網的繁榮，也帶來了對用戶隐私的威脅。如何加工數據，在個性化結果和用戶隐私之間找到技術性平衡，這個課題稱為差分隐私（Differential Privacy）。不過，個人認為，像歐盟那樣不分青紅皂白的GDPR标準，是因噎廢食的，如果真的嚴格推行，将徹底摧毀歐洲的互聯網産業。

至此，我們搞清了計算廣告的典型決策邏輯：根據當前用戶和場景，算出每個候選廣告的eCPM，選最高的展示。其中，媒體根據給用戶标簽計算點擊率，再跟客戶出的點擊收益相乘，即得到eCPM。另外，為了激勵客戶真實出價，還要采用二價或VCG機制。

除了這種典型邏輯，還有兩個産品趨勢：一是需求方的計算向下遊擴張，是為程序化；二是供給方的計算向上遊擴張，是為oCPM/CPA。

二、向客戶開放計算：程序化

如果把廣告決策向客戶進一步開放，他們就可以用自己的數據和算法了。比如，客戶對自己的會員特别了解，能更準确算出這些人的點擊率和點擊收益，那就幹脆都交給客戶算，然後把eCPM報給媒體就是了。

别忘了，每次展示都要做廣告決策，因此客戶必須架起服務器，用程序代替人做投放，這就是程序化廣告。由于eCPM的估算都由客戶完成，程序化廣告一般是按CPM結算的。

程序化方向的擁趸，以Google為代表，他們全系列的程序化産品線，為其他大型媒體廣為效法。而京東、頭條這類數據資産豐沛，技術能力上乘的大客戶，用程序化方式接入媒體平台采買流量，也已經是标準方式。可以說，程序化廣告的繁榮，極大地推動了第一方（客戶）和第三方數據的使用與交易。

然而，程序化廣告有個天然的問題，那就是大客戶才玩得起，這與前文客戶數至上的原則是南轅北轍的。可以想見，這擴大了大客戶的競争優勢，但是對客戶數的幫助很小，因此媒體并不見得多受益。

大家可以想想，為什麼搜索廣告沒有程序化？明白了這點，就會對程序化的優缺點了然于胸。當然，在國内，像搜索這樣需要客戶手工投放的，隻要後台是競價的，也被很多人庸俗化地稱為程序化廣告。這樣的說法，是完全錯誤的，應該扒了襪子左右開弓給他一千四百個大嘴巴。

三、全部由媒體計算：oCPM/CPA

與開放的思路相反，也可以把點擊率和點擊收益的計算都交給媒體，直接按轉化（Cost per Action, CPA）或銷售（Cost per Sale, CPS）跟客戶結算。實際上，擁有流量和數據霸權的媒體寡頭，很有可能在點擊收益的預估上也比客戶做得要好——前提是客戶把轉化數據提供給媒體。

這種較封閉的産品思路，以Facebook為代表：他們沒有向客戶開放程序化接口，而是希望連點擊收益的計算也接管。别忘了，Facebook有用戶豐富的行為和興趣信息，要沒客戶算得準才奇怪。

問題是轉化的過程五花八門，并不太可控。比如，你的網站老宕機，我怎麼按效果跟你結算？對此，Facebook創造性地采用了oCPM（optimized CPM）方案：按CPM結算，但是按CPA優化。當确信數據可行後，就徹底接管變成CPA。

中小客戶對這樣的方案是翹首以盼的，因為再不用優化廣告投放，設定目标守株待兔就好了。至于oCPM付出的測試成本，那是有限和可控的。因此，在oCPM/CPA産品機制下，小客戶進入市場的成本降到了極低的水平。

最後的話

講一些事後諸葛亮的話：

後一個産品方向似乎更成功，它也更符合我們客戶數優先的理念。從結果上看，Facebook的客戶量發生了井噴，後來居上超過了Google，當然，産品差别并不是其中唯一的決定因素。另外，這兩個産品方向也并不矛盾，可以在不同的客群上分别采用。

特洛伊木馬肚子裡藏着的秘密，概要就是如此。希望本文成為您快速理解現代在線廣告“計算”奧秘的棒喝之道。這麼沒轍又沒哏的内容，再寫下去讀者該罵街了，我們就此打住。

#特邀作者#

北冥乘海生，公衆号“計算廣告”（ID：Comp_Ad）

本文原創發布于人人都是産品經理。未經許可，禁止轉載

題圖來自 Unsplash，基于 CC0 協議

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