图1-14　流量与数据变现示意

　　互联网广告运营者经过探索，很快就发现了数字媒体不同于传统媒体的本质特点：可以对不同的受众呈现不同的广告创意。在今天看来再平常不过的这个观念，实际上是在线广告效果和规模不断发展的核心驱动力。认识到这一点，媒体找到了一条能使广告位报价继续提高的思路。如图1-14所示的情形，由于剃须刀广告只需要男性受众，我们将该广告位的男性用户流量分配给它，价格变成6 000元，而对女性受众展示某化妆品广告，价格也是6 000元。这样的广告投放方式，称为定向广告（targeted advertising）。对于广告主来说，用更低的成本获得了与原来通投广告位一样的有效受众，而对于媒体来说，总收入变成了12 000元，多出来的2 000元，就是数据（这里为每一个用户的性别数据）变现的价值。请读者注意：
在广告业务中，数据变现是附着在流量变现的基础上的。
　　很显然，定向广告系统对计算技术提出了两个需求：一是受众定向（audience targeting），即通过技术手段标定某个用户的性别、年龄或其他标签，二是广告投放（ad serving），即将广告投送由直接嵌入页面变为实时响应前端请求，并动态决策和返回合适的广告创意。由于是从传统广告延伸而来，此时的定向广告仍然以合约的方式进行：媒体与广告主约定广告位、时间段和投放量，并在此基础上确定合同的总金额以及量未达标的情况下的赔偿方案。这种担保式投送（Guaranteed Delivery，GD）的交易方式，逐渐成为互联网合约式广告的主要模式。一般来说，这样的合约仍然主要面向品牌广告主，并且按照按千次展示付费（Cost per Mille，CPM）的计费方式。
　　GD广告系统中有一个重要的计算问题，即保证满足各合约目标量的要求的同时，尽可能为广告主分配到效果更好的流量。这个问题有两个难点：一是如何有效地将流量分配到各个合约互相交叉的人群覆盖上；二是要在在线的环境下实时地完成每一次展示决策。这就是在线分配（online allocation）问题。如果将各合约的量看作约束条件，将广告效果看作目标函数，则可以利用带约束优化（constrained optimization）的数学框架来解决。为了得到在线环境下切实可行的方案，学术界和工业界的同仁进行了大量理论和工程方面的研究，有一些高效且简便的方案已经为各媒体实际采用。
　　展示广告领域定向投放的最初动机，是媒体为了拆分流量以获得更高的营收。但是如果提供非常精细的定向，反而会造成售卖率的下降，因此，最初的定向标签往往是人口属性等粒度较粗的标签。不过，精细受众定向显然更符合需求方的口味和利益——不要忘了，广告市场的钱全部是来自需求方的，他们的利益被满足得越好，市场的规模就会越大。因此，受众定向产生以后，有两方面的发展趋势：一是定向标签变得越来越精准，例如具体某件商品的购物兴趣；二是广告主的数量不断膨胀。在这些趋势下，按照合约方式售卖广告遇到了越来越多的麻烦：首先，很难对这些细粒度标签组合的流量做准确预估；其次，当一次展示同时满足多个合约的时候，仅按照在线分配策略决策，有可能浪费了部分本可以卖得更贵的流量。既然量的约束带来了这些麻烦，有没有可能抛弃它呢？这样的思路催生了计算广告历史上革命性的产品模式——竞价广告（auction-based advertising）。在竞价模式下，供给方只向广告主保证质即单位流量的成本，但不再给出量的保证。对于每一次展示，则按照收益最高这样的简单原则来决策。
　　上面是从展示广告的发展看竞价产生的原因，但竞价广告产生的最初场景，是在互联网广告最主要的金矿——搜索广告（search ad）中。在以Google为代表的搜索引擎技术成熟以后，迅速成为互联网新的入口点。与门户网站不同，搜索引擎从一开始就没有被当作媒体来看待，因此搜索流量的变现也采用了付费搜索（paid search或sponsored search）的模式。从广告的视角来看，付费搜索显然也是一种定向广告，即根据用户即时兴趣定向投送的广告，而即时兴趣的标签就是关键词。搜索广告从一开始就直接达到了非常精准的程度，也就很自然地采用了竞价的售卖方式。
　　除了变现搜索流量本身，搜索引擎也开始考虑将关键词竞价的方式推广到其他媒体上：如果将用户的搜索词换成正在页面中的关键词，可以将此产品从搜索结果页照搬到媒体页面上，这就产生了上下文广告（contextual advertising）。
　　从宏观市场上看，竞价广告与合约广告有很大的不同。没有了合约的保证，大量的广告主处在一个多方博弈的环境中。与直觉不同的是，在如何向广告主收取每次竞价费用这一点上，并不是按照微观上最优的方案实施就可以达到整个市场最大的收益。关于定价机制的深入研究，产生了广义第二高价（Generalized Second Price，GSP）这一竞价重要的理论。
　　基于竞价和精准人群定向这两个核心功能，产生了广告网络（AD Network，ADN）这种新的产品形式。它批量地运营媒体的广告位，按照人群或上下文标签售卖给需求方，并用竞价的方式分配流量。广告网络的结算以按点击付费（Cost per Click，CPC）的方式为主，这里有数据和业务等方面的原因，我们将在2.3.2节中具体探讨。这种产品的千次展示收益（Revenue per Mille，RPM）一般来说达不到合约广告的水平，但它使大量媒体的剩余流量（remnant inventory），即没有能力通过合约售卖的流量，有了可行的变现手段：这些媒体可以直接把自己的库存（inventory）托管给ADN，借助ADN的销售和代理团队让自己的流量变现。
　　搜索广告、广告网络只有出价接口，是否意味着广告主不再需要量的保证呢？实践中，往往还会由需求方产品来保量。竞价广告产生以后，流量采买形式发生了变化：一是更多地面向受众而非广告位进行采买；二是越来越需要技术手段保证广告主量的要求，并在此基础上优化效果。这又是一个与在线分配类似的带约束优化问题。但是实际上，这个问题有很大不同：因为只能在供给方定义好的标签组合上指定出价，而不能控制每一次展示的出价，市场看起来更像一个黑盒子，所以需求方只能靠选择合适的标签组合，以及阶段性调整出价来间接控制效果。这种面向多个ADN或媒体按人群一站式采买广告，并进行量和质优化的需求方产品，称为交易终端（Trading Desk，TD）。
　　广告网络的竞价过程是内部进行的，这无法满足广告主定制化的人群选择和优化要求。设想下面的两种情形。
　　（1）某电商网站准备通过广告召回它的流失用户。（2）某银行准备通过已有的信用卡用户找到相似的潜在用户群，并通过广告触达他们。
　　显然，这些人群仅靠广告平台自己的数据无法得到。这样的需求催生了一种开放的竞价逻辑，让需求方按自己的人群定义来挑选流量，这就是实时竞价（Real Time Bidding，RTB），它将竞价过程由广告主预先出价，变成每次展示时实时出价。只要把广告展示的上下文页面URL，以及访客的用户标识等信息传给需求方，它就能进行完成定制化的人群选择和出价。于是，市场上产生了聚合各媒体流量，采用实时竞价方式进行变现的新产品形态——广告交易平台（AD Exchange，ADX）。这个名称让我们很容易联想起股票交易所。事实上，如果我们把ADN的交易方式想象成场外交易市场（over-the-counter market），那么ADX与股票交易所确实有着类似的作用。
　　通过实时竞价，按照定制化人群标签采买广告，这样的产品就是需求方平台（Demand Side Platform，DSP）。由于实时竞价一般采用按展示次数计费的方式（原因6.3节中会具体讨论），DSP需要尽可能准确地估计每一次展示的期望价值。在这一点上，DSP比TD要方便多了，因为充分的环境信息使得深入的计算和估计成为可能。基于DSP的广告采买，非常类似于股票市场上的程序交易，我们把这样的广告采买方式也叫作程序化交易（programmatic trade）。除了RTB以外，还有其他几种程序购买的交易方式，我们将在6.2节中具体介绍。总体而言，在线广告中程序化交易的地位将会不断加强，这是由广告主利益最大化的趋势所决定的。
　　初次接触在线广告的读者可能对上面提到的大量概念和商业逻辑感到无所适从。不过没关系，上面所有用楷体字标出的关键概念，在本书后续章节都会有详细的讨论，这部分内容的目的只是让读者对本书讨论的范畴有一个全局性认识，从而在后续章节中接触到某个具体问题时不会只见树木，不见森林。
　　由于在线广告存在着较复杂的市场结构，LUMA Partners将全球市场的主要代表公司作了非常全面的总结，并绘制成了图1-15中的“DISPLAY LUMAscape”。这一图谱的骨架与上面我们介绍的在线广告简史有着非常紧密的联系，因此也是本书在广告产品方面重要的提纲。简要地说，这一图谱是从两端向中间逐渐发展和形成的：首先是合约阶段，广告主通过代理公司从媒体方采买广告，而媒体方的广告投放机则负责完成和优化各个广告主的合约；然后，市场进化出了竞价售卖方式，从而在靠近供给方产生了ADN这样的产品形态，而需求方的代理公司为了适应这一市场变化，孵化出了对应的媒介采买平台（media buying platform）；最后，当市场产生了程序化交易时，供给方进化出了ADX，而需求方则用DSP与其对接来投放广告。图中的下半部分，多是一些对这一骨干市场结构起支持作用的产品，或者在细分领域的特异化产品。我们在后面介绍到相关内容时，将会给出相应的介绍。
　　图1-15中的个别术语与本书略有区别，例如媒介采买平台，我们会在书中用相近似的产品概念TD来代替，请大家留意。

图1-15　LUMA总结的展示广告市场结构和代表公司图谱

　　总结一下，在线广告发展的历史上，定向技术和交易形式的进化是一条主线。从最初的固定位置合约，发展到进行受众定向、按展示量结算的合约，再到竞价交易方式，并最终发展成开放的实时竞价交易。这条主线的核心驱动力是让越来越多的数据源为广告决策提供支持，从而提升广告的效果。除了这条交易形态的主线，互联网广告产品还有另外一条发展线路，即产品展现逻辑上的发展：在展示广告的最初阶段，广告位被作为与内容相对独立的单元来决策和运营，并且完全以优化收入为目标；同时，人们从搜索广告和社交网络信息流广告中得到了启发——将内容与广告对立起来，未必是一个好的选择，前面这两种广告产品，正是由于与内容的展现和触发逻辑有着高度的一致性，才使得它们的效果很突出。沿着这样的思路，将内容与广告以某种方式统一决策或展示的产品形式——原生广告（native ad）在近年来得到了越来越多的关注。如何将原生的决策方式与已经比较成熟的广告交易相结合，是目前移动互联网广告发展的热点。有关这方面的问题，我们将在第8章中具体讨论。
　　[1]　数据来源于IAB和艾瑞等机构的市场调研报告。
　　文章来源：《计算广告 互联网商业变现的市场与技术》  刘鹏 王超