現(xiàn)在信息流廣告盛行的出價(jià)方式是OCPM和OCPC，平臺(tái)算法越來(lái)越智能，人群定向、出價(jià)、自動(dòng)版位，甚至起量都有了一鍵起量的工具，很多優(yōu)化師都表示自己現(xiàn)在更像是一個(gè)無(wú)情的上計(jì)劃?rùn)C(jī)器，從之前的精耕細(xì)作，到現(xiàn)在mkt工具下批量幾千上萬(wàn)條的計(jì)劃新建去跑概率，似乎我們已經(jīng)很難做人工干預(yù)了。今天想從廣告邏輯方面談一個(gè)投放取巧的話題——如何從后端干預(yù)投放模型。

我們可以從兩個(gè)投放的基礎(chǔ)邏輯出發(fā)。

eCPM=CTR*CVR*出價(jià)*1000

      在廣告分發(fā)中，ecpm對(duì)廣告競(jìng)得影響比重大（這里暫不考慮頻次、定向等過(guò)濾），只有廣告競(jìng)得的情況下才有后面的計(jì)劃起量的說(shuō)法。從公式中比較直觀的可以看到影響因素主要有三個(gè)，其中廣告主側(cè)能直接進(jìn)行實(shí)時(shí)干預(yù)的包括出價(jià)（CPA）和CVR，通過(guò)干預(yù)這兩個(gè)參數(shù)我們可以調(diào)整干預(yù)ECPM，進(jìn)而影響拿量情況。

二、轉(zhuǎn)化漏斗

      在轉(zhuǎn)化漏斗過(guò)程中，前端數(shù)據(jù)主要由媒體提供；而后端數(shù)據(jù)，在跑API的情況下是由廣告主自行上報(bào)，然后再進(jìn)行歸因。在自行上報(bào)的這個(gè)過(guò)程中，就可以人為干預(yù)不同層級(jí)的轉(zhuǎn)化率情況。當(dāng)然，跑SDK的模式也可以進(jìn)行類似的干預(yù)，不過(guò)相對(duì)復(fù)雜。

      通過(guò)上報(bào)不同的數(shù)據(jù)，除了能夠影響ECPM之外，還會(huì)對(duì)廣告模型的人群產(chǎn)生影響，進(jìn)而影響后端更深層的數(shù)據(jù)。它的應(yīng)用主要有三個(gè)方面：

1、單純的對(duì)回傳數(shù)據(jù)進(jìn)行扣量（此時(shí)也會(huì)存在加量的情況），可以降低自身的實(shí)際轉(zhuǎn)化成本或者提高學(xué)習(xí)期的通過(guò)率；

2、在埋點(diǎn)上面下功夫，將埋點(diǎn)行為前置或者后置（本身也是扣增量邏輯）；

3、利用數(shù)據(jù)挖掘的手段，對(duì)用戶的付費(fèi)率以及LTV等進(jìn)行預(yù)估，提前將歸因數(shù)據(jù)進(jìn)行回傳。

      先講第一個(gè)方面，這涉及到了API數(shù)據(jù)對(duì)接回傳的原理，在之前的文章中有提到，這里就不多說(shuō)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是媒體將點(diǎn)擊數(shù)據(jù)回傳給廣告主，廣告主這邊將轉(zhuǎn)化的設(shè)備號(hào)同點(diǎn)擊設(shè)備號(hào)匹配一致，最后將轉(zhuǎn)化設(shè)備回傳給媒體進(jìn)行建模。

      以付費(fèi)目標(biāo)舉例。我們知道媒體對(duì)于度過(guò)計(jì)劃學(xué)習(xí)期是有轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)量級(jí)要求的，比如巨量引擎，官方定義度過(guò)學(xué)習(xí)期的標(biāo)準(zhǔn)是在3天內(nèi)積累20個(gè)轉(zhuǎn)化就可以度過(guò)學(xué)習(xí)期。在此時(shí)我們可以將一部分真點(diǎn)擊但是沒(méi)有轉(zhuǎn)化的設(shè)備號(hào)回傳給媒體，此時(shí)媒體會(huì)判斷該計(jì)劃的轉(zhuǎn)化良好，就會(huì)讓該計(jì)劃更好的度過(guò)學(xué)習(xí)期并且可以更好的消耗起來(lái)。

      第二個(gè)則是扣量，這里的邏輯相對(duì)簡(jiǎn)單，模型是需要探索學(xué)習(xí)的，假設(shè)原本應(yīng)該回傳的數(shù)據(jù)是50個(gè)，但是你實(shí)際只回傳了40個(gè)，對(duì)于模型來(lái)說(shuō)，由于初始探索曝光以及賠付機(jī)制存在，系統(tǒng)會(huì)加大力度探索，這個(gè)時(shí)候你的實(shí)際數(shù)據(jù)表現(xiàn)會(huì)提高，表現(xiàn)在付費(fèi)率提高等。在這種情況下，主要是通過(guò)影響CVR來(lái)調(diào)整量級(jí)。

      在增量策略下，后端數(shù)據(jù)會(huì)不那么可控，這里最好結(jié)合第三點(diǎn)一起做，或者選取比較有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的素材計(jì)劃去輔助配合。扣量策略下，由于CVR降低，在初期系統(tǒng)通過(guò)大盤(pán)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)估給量探索，實(shí)際的轉(zhuǎn)化成本會(huì)更低，但是計(jì)劃會(huì)更難放量，如果按照過(guò)往數(shù)據(jù)進(jìn)行出價(jià)，在過(guò)了探索期，計(jì)劃很容易崩盤(pán)，這種情況可以適當(dāng)調(diào)整CPA出價(jià)來(lái)拉升ECPM。具體的扣量比例，和出價(jià)比例調(diào)整可以按照實(shí)際情況微調(diào)。

      第二個(gè)則是在數(shù)據(jù)埋點(diǎn)上面下功夫，埋點(diǎn)可以讓我們針對(duì)不同的轉(zhuǎn)化行為進(jìn)行出價(jià)，得到我們所希望的結(jié)果?？哿坎粏渭冎皇窃诹可线M(jìn)行扣除，也可以埋點(diǎn)行為后置，比如激活定義在熱云上是啟動(dòng)初始化激活，但是初始化可以埋在啟動(dòng)也可以埋在注冊(cè)或者創(chuàng)角這個(gè)界面，通過(guò)增加轉(zhuǎn)化行為的深度進(jìn)行扣量。這里面要注意的點(diǎn)，行業(yè)大盤(pán)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)值是存在一個(gè)范圍區(qū)間，而數(shù)據(jù)是否異?？赡軙?huì)影響拿量，類似上面講的CVR。比如大盤(pán)付費(fèi)率20%+，你扣量之后數(shù)值范圍在15%左右的話，可能會(huì)使得模型在短期內(nèi)加大探索；如果扣量太多導(dǎo)致付費(fèi)率跌到10%以下，可能會(huì)讓系統(tǒng)認(rèn)為計(jì)劃付費(fèi)率過(guò)低而減少探索力度，使得量級(jí)減少。對(duì)于扣量后數(shù)據(jù)取值的話，需要存在一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)照，統(tǒng)一用自有埋點(diǎn)或者第三方標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)去做參照。比如用熱云扣量激活，一個(gè)在啟動(dòng)就激活，一個(gè)在a行為激活，對(duì)比兩者在自己后臺(tái)的數(shù)據(jù)增長(zhǎng)差異，數(shù)據(jù)是否變好，比如激活成本后端數(shù)據(jù)變化等情況。

       這里的埋點(diǎn)回傳定義有點(diǎn)類似關(guān)鍵行為的轉(zhuǎn)化目標(biāo)，但是媒體本身在不同的轉(zhuǎn)化機(jī)制中會(huì)存在不同的建模方式和預(yù)估數(shù)值，所以又不能同一來(lái)看，比如直接用關(guān)鍵行為的某些參數(shù)去跑激活，這樣在激活率參考上就會(huì)有很大差異，導(dǎo)致拿量問(wèn)題。在付費(fèi)回傳上，有些產(chǎn)品會(huì)有低額付費(fèi)，比如1元，這種產(chǎn)品去跑付費(fèi)次數(shù)會(huì)更好拿量，因?yàn)榻档土烁顿M(fèi)門(mén)檻，但是在跑付費(fèi)率的時(shí)候，可能會(huì)造成1元付費(fèi)較多，導(dǎo)致后端數(shù)據(jù)變差，roi難以達(dá)標(biāo)，這時(shí)可以把低額付費(fèi)扣除做測(cè)試。對(duì)于變現(xiàn)產(chǎn)品，由于成本較低，假量難以控制，可以通過(guò)把初始化激活埋點(diǎn)放到主界面或者首次廣告上去進(jìn)行用戶過(guò)濾。

      最后是通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)估的手段提前將數(shù)據(jù)回傳，這比較考驗(yàn)客戶的數(shù)據(jù)挖掘和建模能力，廣告主通過(guò)建模預(yù)測(cè)出媒體回傳回來(lái)的點(diǎn)擊數(shù)據(jù)中是否有存在可能的轉(zhuǎn)化。這個(gè)時(shí)候會(huì)涉及到兩個(gè)方面的內(nèi)容：

      一是轉(zhuǎn)化的時(shí)效性問(wèn)題；轉(zhuǎn)化是存在延遲的，延遲時(shí)間的長(zhǎng)短很影響量級(jí)和消耗，比如廣告主可以預(yù)測(cè)到點(diǎn)擊數(shù)據(jù)中哪些設(shè)備號(hào)是可能會(huì)轉(zhuǎn)化的，那么就可以及時(shí)將該設(shè)備號(hào)進(jìn)行回傳，由于此時(shí)的數(shù)據(jù)是依賴廣告主建模，而不是等真實(shí)轉(zhuǎn)化之后才回傳，會(huì)使得轉(zhuǎn)化延遲時(shí)間的問(wèn)題大大減少，不僅時(shí)效性可以得到保障，而且預(yù)測(cè)的轉(zhuǎn)化效果會(huì)更好，畢竟沒(méi)有比廣告主更了解自身產(chǎn)品的了。

      二是預(yù)期轉(zhuǎn)化率與真實(shí)轉(zhuǎn)化率之間的關(guān)系；前面所列舉的幾種方法其實(shí)都是針對(duì)回傳數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的策略調(diào)整，而最后一種辦法實(shí)際上就是提前預(yù)測(cè)出轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)并進(jìn)行回傳，此時(shí)我們就可以更好的控制轉(zhuǎn)化率，而預(yù)期轉(zhuǎn)化率在一定時(shí)間區(qū)間內(nèi)是要高于媒體后臺(tái)的真實(shí)轉(zhuǎn)化率，也就使得ECPM提高，競(jìng)爭(zhēng)力也同時(shí)得到提高。當(dāng)然也不止于此，當(dāng)廣告主可以針對(duì)用戶進(jìn)行LTV預(yù)估的時(shí)候，用戶的價(jià)值得到分層，可以針對(duì)不同的流量進(jìn)行出價(jià)，更好的平衡質(zhì)與量之間的關(guān)系。

       總的來(lái)看，進(jìn)行模型干預(yù)需要了解清楚數(shù)據(jù)每個(gè)環(huán)節(jié)的定義以及回傳機(jī)制，然后是廣告模型以及業(yè)務(wù)上的一些邏輯。在選取想要的數(shù)據(jù)結(jié)果的時(shí)候，一定要有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)量去參考，外部對(duì)齊數(shù)據(jù)的時(shí)候并不是每家情況都一樣。同樣的，對(duì)于不同目標(biāo)和節(jié)點(diǎn)的比例需要根據(jù)成本拿量情況去做調(diào)整，只要實(shí)際目標(biāo)的后端能得到優(yōu)化，出價(jià)可以做適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。

     最后，媒體和市場(chǎng)規(guī)則一直在變，優(yōu)化師角色的定位本身也一直在變，愿所有優(yōu)化師都不會(huì)是一個(gè)木得感情的上計(jì)劃?rùn)C(jī)器。